NLP 領域的 C 位課程！斯坦福 CS224d 中英字幕版重磅上線
今日，斯坦福大學「CS224d：深度自然語言處理課程」中英字幕版重磅上線！
CS224d （2016-2017）課程視頻為斯坦官方開源最新版本，由斯坦福大學教授、 Salesforce 的首席科學家 Richard Socher 授權雷鋒字幕組翻譯。
5 月 16 日開始正式同步更新在 AI 研習社、AI 慕課學院，每周三更新，預計持續 18 周。
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CS224d，原名 Deep Learning for Natural Language Processing （深度自然語言處理），是全球 NLP 領域最受歡迎的課程之一，讓你在了解豐富的深度自然語言處理應用案例的同時，學會在實踐中搭建出最先進的自然語言處理模型。
因為課程太受歡迎，斯坦福每年都會更新這門免費開源課，並加入熱門的話題和案例。
全課有18節1小時課程+3次課間作業+1次終極課程項目，登錄 AI 慕課學院觀看還可以倍速播放。
中文版 CS224d 課程介紹
自然語言處理（NLP）是信息時代最重要的技術之一。理解複雜的語言話語也是人工智慧的重要組成部分。 NLP 的應用無處不在，因為人與人之間大部分的溝通都需要語言：網路搜索，廣告，電子郵件，客戶服務，語言翻譯，放射報告等。
NLP 應用程序背後有大量的基礎任務和機器學習模型。最近，深度學習方法通過不同的 NLP 任務實現了超高性能。這些模型通常可以通過單一的端到端模型進行訓練，而不需要傳統的、特定任務特徵的工程。
CS224d ( 2016-2017 ) 中英字幕版
在這個冬季課程中，學生將學習執行、訓練、調試、可視化和創造他們自己的神經網路模型。該課程全面介紹了應用於NLP的深度學習尖端研究。在模型方面，介紹詞向量表示、基於窗口的神經網路、時間遞歸神經網路、長期短期記憶模型、結構遞歸神經網路、卷積神經網路以及一些涉及存儲器組件的最新模型。
學生通過講座和編程作業，可以掌握用神經網路解決實際問題的必備技巧。
領銜主講人是 Christopher Manning、Richard Socher
2016-2017 年版 CS224d 課程講座，由斯坦福大學教授 Christopher Manning、Richard Socher 領銜主講。
Christopher Manning 是斯坦福大學計算機科學和語言學系機器學習領域的首席教授。Manning 是將深度學習運用於自然語言處理的先驅，他希望能夠創造出能夠智能處理、理解、生成人類語言材料的計算機。同時，Manning 還是國際計算機學會( ACM )、國際人工智協會（ AAAI ）、國際計算語言學會（ACL）等國際權威學術組織的會士，曾獲 ACL、 EMNLP 、 COLING 、CHI 等國際頂會最佳論文獎。
領銜主講人 Christopher Manning
Richard Socher 是 Salesforce 的首席科學家，也是斯坦福大學計算機科學系的兼職教授。2016年曾擔任被 Salesforce 收購的 MetaMind 的創始人兼首席執行官兼首席技術官。
主講人 Richard Socher
CS224d ( 2016-2017 ) 原版授課團隊
學習 CS224d 的必備知識
熟練掌握 Python
所有課堂作業將在 Python 中（使用 Numpy 和 Tensorflow）。這裡有一個教程，用於那些不熟悉 Python 的人。如果你有很多編程經驗，但使用不同的語言（例如 C / C ++ / Matlab / Javascript ），可能會更好。
大學微積分、線性代數
你應該會求導數，也了解矩陣向量運算與符號。
基本概率和統計
你應該知道概率、高斯分布、均值、標準差等基本知識。
機器學習基礎
我們會用梯度下降制定成本函數、求導數及執行優化。CS221 或 CS229 都會涵蓋這些內容。掌握一些凸優化知識，優化技巧將會更直觀。
課程大綱
第一講 - NLP和深度學習入門
第二講 - 詞向量表示： word2vec
第三講 - 高級詞向量表示
第四講 - Word Window 分類與神經網路
第五講 - 反向傳播和項目建議
第六講 - 依賴分析
第七講 - TensorFlow入門
第八講 - RNN和語言模式
第九講 - 機器翻譯和高級循環神經網路 LSTMs 和 GRUs
第十講 - 神經機器翻譯和注意力模型
第十一講 - GRU 及 NMT 的其他議題
第十二講 - 語音處理的端對端模型
第十三講 - 卷積神經網路
第十四講 - 樹 RNN 和短語句法分析
第十五講 - 共指解析
第十六講 - 用於回答問題的動態神經網路
第十七講 - NLP 的問題和可能性架構
第十八講 - 應對深度 NLP 的局限性
課後作業
作業1：在這個任務中，我們將熟悉神經網路，詞向量及其在情緒分析中的應用的基本概念。
作業2：在本作業中，您將學習 TensorFlow 的基礎知識，使用 TensorFlow 為基於轉換的依賴性分析實現前饋神經網路，並通過計算遞歸神經網路語言模型的漸變深入研究反向傳播。
作業3：在本作業中，您將學習關於命名實體識別和實現基線窗口模型以及循環神經網路模型。該任務還涵蓋門控周期性單位，將其應用於簡單的一維序列和命名實體識別。
作業4：自己動手一個終極項目。
值得注意的是，CS224d 中英字幕課程也會放出課後作業和項目練習。
CS224d ( 2016-2017 ) 作業概覽
同時，為了提高用戶的學習效果，在持續幾個月的課程期間，雷鋒字幕組聯合 AI 慕課學院將安排 NLP 領域專家直播為學員答疑解惑。
CS224d ( 2016-2017 ) 作業概覽
http://web.stanford.edu/class/cs224n/archive/WWW_1617/index.html
課程直達
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感謝翻譯團隊
雷鋒字幕組是由一群AI愛好者組成的志願翻譯團隊，團隊成員有演算法工程師、程序員、大數據專家、產品經理、IT諮詢人及在校師生。
志願者來自谷歌、阿里、騰訊、網易、美團、平安科技、 IBM 、Adobe 等國內外知名企業及清華、北大、復旦、中大、中科院等知名院校。
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