全球名校AI课程库（6）| Stanford斯坦福 · 深度学习与自然语言处理课程『Natural Language Processing with Deep Learning』

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课程介绍

自然语言处理（NLP）是信息时代最重要的技术之一，也是人工智能的重要组成部分。NLP的应用无处不在，因为人们几乎用语言交流一切：网络信息浏览、搜索引擎、电子邮件、智能语音助手、智能客服、语言翻译、医疗报告等。近年来，深度学习方法在许多不同的NLP任务中获得了极佳的效果。

斯坦福大学的课程CS224n——自然语言处理与深度学习，正是围绕使用深度学习解决NLP问题为主题构建的高质量课程，主讲人是斯坦福大学Chris Manning，他是斯坦福大学机器学习教授，语言学和计算机科学教授，斯坦福人工智能实验室（SAIL）主任，以人为本的人工智能研究所副所长。

课程内容覆盖：字词句等文本编码方法、循环神经网络（RNN、LSTM及变种）、卷积神经网络（textCNN及变种）、transformer自注意力与BERT、自然语言处理预训练模型等知识。课程也讲解了文本分类、命名实体识别、句法解析、指代消解、问答系统、神经网络文本生成、摘要生成等NLP应用领域相关方法和案例。

前置基础

学生应具有以下背景：

• 机器学习基础。
• 熟悉概率理论（CS 109、MATH151 或 STAT116）。
• 熟悉多变量微积分和线性代数，熟悉(多变量)求导,理解矩阵/向量符号和操作。
• 精通Python。

课件动态注解 & 带学教程| 【点击课时】

课时编号	PPT注解链接	CS224n带学教程
第01讲	课程介绍与词向量初步
第02讲	词向量进阶
第03讲	神经网络知识回顾
第04讲	反向传播与计算图
第05讲	句法分析与依存解析
第06讲	循环神经网络与语言模型
第07讲	梯度消失问题与RNN变种
第08讲	机器翻译、seq2seq与注意力机制
第09讲	课程大项目实用技巧与经验
第10讲	问答系统
第11讲	NLP中的卷积神经网络
第12讲	子词模型
第13讲	基于上下文的表征与NLP预训练模型(ELMo, transformer)
第14讲	Transformers自注意力与生成模型
第15讲	NLP文本生成任务
第16讲	指代消解问题与神经网络方法
第17讲	多任务学习
第18讲	句法分析与树形递归神经网络
第19讲	AI安全偏见与公平
第20讲	NLP与深度学习的未来

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笔记编号	在线笔记链接	文章超链接
笔记1	词向量、SVD分解与word2vec
笔记2	GloVe及词向量的训练与评估
笔记3	神经网络与反向传播
笔记4	句法分析与依存解析
笔记5	语言模型、RNN、GRU与LSTM
笔记6	神经机器翻译、seq2seq与注意力机制
笔记7	问答系统
笔记8	NLP中的卷积神经网络
笔记9	句法分析与树形递归神经网络

作业代码解析 | 【点击编号】

作业编号	solution地址
大作业1	词向量、SVD分解与word2vec
大作业2	GloVe及词向量的训练与评估
大作业3	神经网络与反向传播
大作业4	句法分析与依存解析
大作业5	语言模型、RNN、GRU与LSTM

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课程资料 | 下载

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• 📚 课件-PDF。Lecture 1_{20所有章节。课件细节丰富，制作者功力超强}
• 📚 课件注释-PDF。逐页添加中文注释，实现了网站动态翻页。细节也超丰富哦！快用起来吧！
• 📚 笔记-PDF。Note 1~9所有文档。图文并茂，可以有效辅助课程学习。
• 📚 笔记翻译-PDF。翻译上述全部Note，也制作了线上版哦！超酷的~

课程视频 | B站

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作者：ShowMeAI内容团队
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