CMU 2020年“神经网络NLP”课程开课啦

神经网络为建模语言提供了强大的新工具，并已被用于解决很多过去不容易解决的新问题。近日，CMU 2020年「神经网络 NLP」课程开课啦！对正在学习自然语言处理的同学们来说，这是一份不可多得的好资源。

课程内容

卡内基梅隆大学语言技术学院将从神经网络的简要概述开始，然后花大部分时间演示如何将神经网络应用于解决自然语言问题。每一节将介绍自然语言中的一个特殊问题或现象，描述建模的难点，并演示几种用来解决这个问题的模型。

该课程将涵盖在创建神经网络模型中各种有用的技术，包括处理大小不一的结构化句子、高效处理大数据、半监督和无监督学习、结构化预测和多语言建模。

需要具备的知识

参加学习的同学，需要具备一定的 NLP 知识，例如，n-gram 语言建模、CKY 解析、词汇对齐等等。

具体日程安排

课程从 1 月 14 日开始，到 4 月底结束，总时长2个半月。具体安排如下：

• 2020 年 1 月 14 日：课程简介、Bag-of-words 模型、多层感知器     

• 2020 年 1 月 16 日：序列标记和语言建模

• 2020 年 1 月 21 日：用于文本的卷积神经网络 

• 2020 年 1 月 23 日：用于句子或语言建模的递归网络

• 2020 年 1 月 28 日：神经网络的高效技巧

• 2020 年 1 月 30 日：条件生成

• 2020 年 2 月 4 日：注意力机制

• 2020 年 2 月 6 日：分布词义与词向量

• 2020 年 2 月 11 日：句子和上下文单词表示法

• 2020 年 2 月 13 日：调试神经网络

• 2020 年 2 月 18 日：具有本地独立性假设的结构化预测

• 2020 年 2 月 20 日：增量生成树或图

• 2020 年 2 月 25 日：动态程序生成树

• 2020 年 3 月 2 日：基于搜索的结构化预测

• 2020 年 3 月 5 日：强化学习

• 2020 年 3 月 17 日：文本对抗方法

• 2020 年 3 月 19 日：潜在随机变量

• 2020 年 3 月 24 日：无监督和半监督结构化学习

• 2020 年 3 月 26 日：模型解释

• 2020 年 3 月 31 日：客座讲座

• 2020 年 4 月 2 日：客座讲座

• 2020 年 4 月 7 日：知识图谱

• 2020 年 4 月 9 日：神经网络机器阅读

• 2020 年 4 月 14 日：多任务多语言学习模式

• 2020 年 4 月 23 日：高级搜索算法

• 2020 年 4 月 25 日：长序列建模
  

课程网址：http://phontron.com/class/nn4nlp2020/index.html

感兴趣的同学们，快快加入学习吧~

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