良心推荐：优质 NLP 系列公开课

Q：为什么 2019 年的 NLP 会这么的骚！

A：因为在过去的一年 NLP 领域为人工智能行业带来了以下突破性进展：

1. 迁移学习在 NLP 的成功应用；

2. ELMo (Embeddings from Language Models)，改进了 word2vec 或 GloVe 等 Context-Free 的 Embedding 模型。

3. GPT（Generative Pretrained Model），BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)，MT-DNN（Multi-Task DNN）、GPT-2 等基于上下文的预训练 NLP 模型不断刷新各项 NLP 任务 State-of-the-art 的榜单。

4. 贪心学院开设了免费的 NLP 系列公开课！

如果数学，编程，Python 语言这些基础，你一点都没有，恭喜你，你将收获这四门公开课 98% 的营养精华！这波稳赚~

主讲人介绍

李文哲

贪心科技创始人兼 CEO

美国南加州大学博士，曾任凡普金科（爱钱进）首席科学家，美国亚马逊/高盛高级工程师，AI 量化投资公司首席科学家兼投资总监。在 AAAI, KDD, AISTATS 等顶会上发表过 15 篇以上论文，其中 3 篇获得 Best Paper Award，累计数百次引用。

   AI 系列公开课一

如何搭建一个聊天机器人

 -各类架构剖析及实现

内容介绍

1. 聊天机器人的种类与评估

2. 基于检索的方法论

3. 基于模式匹配的方法论

4. 基于意图识别的方法论

5. 基于端到端的方法论

  AI 系列公开课二

如何给文章自动生成摘要

（Text Summarization）

内容介绍

1. 是自动生成摘要？

2. 主要的应用场景

3. 基于抽取式的方法（Extractive）

4. 实战案例：利用抽取式方法编写简单的 Summarizer

5. 基于生成式的方法（Abstractive）

  AI 系列公开课三

信息抽取领域中的利器

 -命名实体识别技术与应用

内容介绍

1. 什么是命名实体识别？

2. 命名实体的应用场景

3. 从文章中识别实体

4. 案例：简历中提取实体

5. 基于自身的场景训练命名实体识别器

   AI 系列公开课四

作为一名 AI 从业者，你不得不知道的三个概念:

MLE，MAP 和贝叶斯估计

内容介绍

1. 用一个例子来形象地说明三者之间的区别

2. 详谈 MLE 与 MAP

3. Ridge Regression 与 LASSO

4. 不同先验概率与正则关系

5. 贝叶斯估计的挑战

6. 浅谈蒙特卡洛算法

更多 NLP 公开课等你来听.....

每期公开课具体主题由学员投票决定

• 文本的表示：从词袋模型到词向量

• 机器学习中的 MLE vs MAP vs 贝叶斯估计
  

• 零基础搭建简单的问答系统
  

• 怎么用知识图谱做金融风控系统

• 利用端到端的学习搭建无人驾驶系统

• 搭建一个简单的目标检测系统

• 可解释性：深入浅出深度学习中的可视化

• 一小时弄清楚什么是卷积神经网络

• 特征工程：细聊风控中的特征工程技术

• 自适应系统的核心：Knowledge Tracing

• 利用 Seq2Seq 模型来构建机器翻译系统
  

• 一个小时弄清凸优化技术以及其应用场景

• 零基础入门双曲空间中的图嵌入
  

• 主题模型 LDA 的详解

• 从本质理解深度学习为什么需要“深”？

• AI领域的研究怎么做，怎么高效发论文？

• 公司怎么转型 AI，需要什么样的 AI 人才？

• 自动化代码的生成、批改、代码嵌入
  

• 推荐系统中的常见算法介绍
  

• 随机梯度下降法中的收敛理论
  

• SGD, Adagrad, Adam 算法的详细比较

• 一小时实现图像中的风格迁移
  

• 一小时实现语音中的情绪识别

• 图嵌入算法详解以及引用
  

• 自适应系统所涉及到的技术要点
  

• 用目标检测和跟踪算法分析英雄联盟视频
  

• 一小时用 Keras 搭建人脸识别系统
  

• Google 最新作品 BERT 模型详解以及实现

• 一小时实现机器自动写代码系统

• （持续更新中。。）

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公开课导师阵容

李文哲： 美国南加州大学博士，曾任凡普金科（爱钱进）首席科学家，美国亚马逊/高盛高级工程师，AI 量化投资公司首席科学家兼投资总监。在 AAAI, KDD, AISTATS 等顶会上发表过 15 篇以上论文，其中 3 篇获得 Best Paper Award，累计数百次引用

袁源：美国新泽西理工博士，美国微软和美国亚马逊的资深推荐专家和技术负责人、主导多款核心推荐系统的研发，是人工智能、分布式系统、云计算方面的专家。拥有 14 年人工智能、推荐系统、自然语言处理、数字图像和视频处理项目经验。在 AI 会议上发表过 20 篇以上论文。

蓝振忠：美国卡耐基梅龙大学博士。现任 Google 科学家，曾任美国智能监控公司的首席科学家， 对视频和多媒体的智能分析有深入研究。他曾代表卡耐基梅隆大学在美国国家标准总局（NIST）举办的视频智能分析大赛中连续多年进入前三。先后在 NIPS、CVPR、ICCV、IJCAI、ICDM 等国际顶级会议上发表过25篇以上的论文，论文引用次数上千。

史源：美国南加州大学博士，美国 AI 基金创始人，拥有 10 多年人工智能领域相关研发和研究经历。卡耐基梅隆大学访问学者，先后在 ICML、AAAI、IJCAI、ICDM 等国际顶级会议上发表数篇论文，引用次数高达 1000。

周景阳：曾任百度资深工程师，国美和凡普金科的技术负责人。是技术领域、数据分析、知识图谱、视觉等领域的专家。

葛瀚骋：美国 Texas A&M 大学博士，美国亚马逊 Alexa 部门资深科学家，负责 Alexa 的智能化以及个性化的研发与应用，曾任职于美国 ebay 以及 NEC 北美实验室。主要的研究涉及到 Tensor、社交分析、推荐系统等领域，在 KDD、AAAI、SIGIR、RecSys 等国际顶级会议上发表15篇以上的论文，数百次的引用。

Q: 如何参与之后的公开课？

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我们是谁？： 我们是一家专注于人工智能领域的在线教育公司，由一群有情怀的硅谷科学家来创办。我们提供最专业的 AI 课程以及每周 4-5 期的免费 AI 类公开课。关注此公众号（“贪心科技AI”）可以获得相关的信息。