【课程推荐】普林斯顿陈丹琦COS 484: 自然语言处理课程

课程简介： 本课程将向学生介绍NLP的基础知识，涵盖处理自然语言的标准框架以及解决各种NLP问题的算法和技术，包括最新的深度学习方法。 涵盖的主题包括语言建模，表示学习，文本分类，序列标记，语法解析，机器翻译，问题解答等。

课程安排：

• 概述与简介
• 语言模型
• 文本分类
• 线性模型
• 词嵌入
• 神经网络基础
• 序列模型
• EM模型
• RNN神经语言模型
• 解析介绍
• 机器翻译
• 神经机器翻译
• 文本词嵌入
• 问答系统
• 对话系统
• 嘉宾讲座

嘉宾介绍：

陈丹琦，普林斯顿大学计算机科学的助理教授，在此之前，是西雅图Facebook AI Research（FAIR）的访问科学家。 斯坦福大学计算机科学系获得博士学位，并在斯坦福NLP集团工作。研究方向：自然语言处理，文本理解、知识解释。

Karthik Narasimhan，普林斯顿大学计算机科学系助理教授，研究跨越自然语言处理和强化学习。