实践入门NLP：基于深度学习的自然语言处理

1月初，在被誉为“机器阅读理解界ImageNet”的斯坦福SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）文本理解挑战赛上   ，微软亚洲研究院的R-NET模型率先取得了82.650的最高分率，在EM（ExactMatch 精准匹配)指标上首次超越人类在2016年创下的82.304。同时，阿里IDST、腾讯NLP、科大讯飞等也在该榜单名列前茅。

可以说，自然语言的研究历史虽然还不是很长，但近些年在谷歌、IBM、斯坦福、阿里巴巴、Facebook等NLP领域的核心企业和研究所的推动下，其取得的成绩，足以显示它在人工智能领域乃至整个计算机科学研究的重要性和广阔应用前景。

 

特别是最近两年，基于深度学习的自然语言处理逐渐取得了一定进展，在人机对话、问答系统、语言翻译等方向的应用也一直是自然语言处理中的热门话题，而这些应用的实现，基本依赖于底层技术和模型的进步，再加上自然语言处理领域也算是一个多学科交叉的行业，自然语言处理的未来发展对于很多相关学科和方向都具有深远的影响力。

那么，对于非NLP相关科班出身的我们来说，如何才能踏入NLP的学习圈子？如何才能选择低成本，高效率的方式来入门和学习NLP呢？

【NLP工程师入门实践班】

——基于深度学习的自然语言处理

开车啦！！还不赶紧上车！？

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【课程亮点】

三大模块，五大应用，手把手快速入门NLP

算法+实践，搭配典型行业应用

海外博士讲师，丰富项目经验

专业学习社群，随到随学

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适合人群

本次课程主要适合具备一定编程基础的开发人员，以及对自然语言处理和深度学习有兴趣的践行者。

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【课程概述 】

本课程将首先介绍自然语言处理的发展现状与挑战，同时，讲解深度学习和自然语言处理的结合应用。

除了基本算法外，本课程还配备实践环节，从一些典型的方向：机器翻译、文本分类、问答等。

最后，将和大家讨论NLP的行业展望以及和各行各业的结合，比如医疗行业等。

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【开课时间 】

2018年2月上线，录制回放视频可随时在线反复观看。

 

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【讲师介绍】

新加坡南洋理工大学

 玖强博士

精通算法，软硬兼修，目前主要研究方向是计算机视觉和自然语言处理结合，例如，图像/视频理解, 图像/视频自动描述生成，人机对话，多模态检索。

在算法和神经网络方面，侧重卷积神经网络，递归神经网络，增强学习，对抗学习，无监督学习等。发表多篇人工智能及计算机视觉顶级会议和期刊，包括ICCV、AAAI oral、PR等，并为多个会议和期刊审稿人。

曾在中科院参与负责基于龙芯的安全芯片项目，后成功转行深度学习领域，讲课风格深入浅出通俗易懂，有独家学习和转行经验。

 

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【课程目录】

 

第一模块 NLP发展历史介绍和展望 

1. NLP发展现状

2. 传统NLP方法面临的挑战

3. Big Data和Deep Learning给NLP带来的变革和机遇

4. NLP的发展趋势，以及和各行各业的结合应用

第二模块 NLP基础技能

 

一、数学理论基础

1. 概率和信息论

2. 监督学习、半监督学习和非监督学习

3. 分类与回归模型

   
   

二、自然语言基础

1. Word vector与Word embedding

2. 什么是分词、词性标注、依存句法分析等？如何利用开源工具包完成

3. 什么是统计自然语言处理？

   
   

三、深度学习技术

1. 卷积神经网络详解

2. 递归神经网络详解

3. 深度学习常用工具包解析

 

第三模块 NLP与深度学习应用

 

一、文本检索

1. 什么是文本检索？

2. 语言模型以及文本表示

3. 检索模型训练以及测试(文本匹配)

4. 如何评价检索到的文本好坏？

5. PyTorch实践: 基于RNN的文本检索模型搭建，训练以及测试

   
   

二、文本生成

1. 什么是文本生成？

2. 文本生成的基本模型

3. 如何评价生成的文本？什么是生成评价指标？

4. PyTorch实践: 基于RNN的机器人写古诗

   
   

三、本文分类

1. 什么是文本分类？

2. 基于CNN的文本分类模型

3. 基于CNN的文本分类模型

4. PyTorch实践: CNN文本分类模型 VS RNN文本分类模型

   
   

四、机器翻译

1. 什么是机器翻译？

2. 机器翻译的统计学上的数学定义

3. 机器翻译(seq2seq)模型

4. PyTorch实践: 搭建并训练基于RNN的encoder-decoder中英翻译模型

5. PyTorch实践: 拓展练习之--股票预测。

五、问答系统

1. 问答系统介绍

2. 基于检索式的传统问答系统

3. 基于生成模型的问答系统

4. 如何评价系统好坏？

5. 如何生成更复杂的对话，情感和图片交互等？

6. PyTorch实践: 基于RNN实现一个基本的问答模型

 

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课程目标

理解深度学习与自然语言处理技术，并能够结合自己的行业，运用学到的模型去解决问题。

最后，通过本课程，个人的视野得到极大的扩展，面对各种各样的数据，不再茫然，具备独立分析数据的能力。

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【学习方式 】

在线听课 + 在线答疑 + 交流互动 + 社区辅导

 

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【常见问题 】

01

在哪里上课？

A：课程直播和回放都在AI慕课学院官网（http://www.mooc.ai/）上进行，不需要其他直播软件。每期直播都有视频回放，付费学员可反复观看，持续有效。

02

参加本门课程有什么要求？

A： 本次课程适合具备一定编程基础的开发人员，以及对自然语言处理和深度学习有兴趣的践行者。

03

会有实际上机演示和动手操作吗？

A：有，课程进行中涉及实战项目老师都会准备上机演示部分，学员可以学习老师的实践经验。

04

课程是否提供代码和数据集？

A：会提供详细代码和数据；

05

本课程怎么答疑？

A：本次课程老师会集中直播答疑，保证学员不会因为群信息刷屏错过答疑。

此外，本课程配备学习助教，定期在付费学员群里及时解答大家学习过程中遇到的问题，保证大家学习无忧。每期课件及代码资料都会分享到学员群供学员下载。

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报名后是否可以开发票？

A：可以开具发票，请在下单处提交发票申请，填写发票信息即可。

 

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