課程簡介： 本課程將向學生介紹NLP的基礎知識，涵蓋處理自然語言的標準框架以及解決各種NLP問題的算法和技術，包括最新的深度學習方法。 涵蓋的主題包括語言建模，表示學習，文本分類，序列標記，語法解析，機器翻譯，問題解答等。
課程安排：
- 概述與簡介
- 語言模型
- 文本分類
- 線性模型
- 詞嵌入
- 神經網絡基礎
- 序列模型
- EM模型
- RNN神經語言模型
- 解析介紹
- 機器翻譯
- 神經機器翻譯
- 文本詞嵌入
- 問答系統
- 對話系統
- 嘉賓講座
嘉賓介紹：
陳丹琦，普林斯頓大學計算機科學的助理教授，在此之前，是西雅圖Facebook AI Research（FAIR）的訪問科學家。 斯坦福大學計算機科學系獲得博士學位，并在斯坦福NLP集團工作。研究方向：自然語言處理，文本理解、知識解釋。
Karthik Narasimhan，普林斯頓大學計算機科學系助理教授，研究跨越自然語言處理和強化學習。
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【導讀】這一份最新216頁的ppt概述《深度學習自然語言處理》，包括神經網絡基礎，詞向量表示，序列句子表示，分類標注、生成句子，預訓練。
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【導讀】陳丹琦博士是自然語言處理研究員領域的新星大神，她從斯坦福畢業后，到普林斯頓大學任助理教授。她將深度學習用于一系列自然語言處理重要問題，幫助機器獲取知識、更好地回答問題。她開設了COS 598C (Winter 2020)課程，深度學習自然語言處理， Deep Learning for Natural Language Processing，共有21講，講解最新NLP進展，非常值得follow。
本課程旨在介紹自然語言處理的前沿深度學習方法。本課程的主題包括詞的嵌入/上下文化的詞的嵌入、預訓練和微調、機器翻譯、問題回答、摘要、信息提取、語義分析和對話系統等。我們對每個主題進行了深入的討論，并討論了最近關于每個主題的重要論文，包括背景、方法、評價、目前的局限性和未來的發展方向。學生應定期閱讀和提交研究論文，并完成一篇期末論文。
學習目標:
本課程旨在為您在自然語言處理方面的前沿研究做準備。我們將討論在NLP的每個子領域中最有影響力的想法，最先進的技術和我們今天面臨的主要問題。
練習你的研究技能，包括閱讀研究論文，進行文獻調查，口頭和書面報告，以及提供建設性的反饋。
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神經網絡為建模語言提供了強大的新工具，并已被用于改善一些任務的最新技術，并解決過去不容易解決的新問題。這門課(在卡內基梅隆大學語言技術學院)將從神經網絡的簡要概述開始，然后用大部分時間展示如何將神經網絡應用于自然語言問題。每個部分將介紹一個特定的問題或自然語言的現象，描述為什么很難建模，并演示幾個模型，旨在解決這個問題。在此過程中，本課程將涵蓋在創建神經網絡模型中有用的不同技術，包括處理不同大小和結構的句子、高效處理大數據、半監督和非監督學習、結構化預測和多語言建模。
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課程名稱： Deep Learning
課程簡介：
深度機器學習的最新發展使視覺識別、語音和文本理解或自主智能體系統取得了前所未有的巨大進步。在此背景下，本課程將深入探討深度學習架構的細節，重點是學習這些任務的端到端模型。學生將學習實施、訓練和調試自己的神經網絡，并對該領域的前沿研究有詳細的了解。該課程還將介紹推理方法的最新創新，包括微分推理、對抗性訓練和貝葉斯深度學習。
課程大綱：
- 機器學習基礎
- 神經網絡
- 卷積神經網絡
- 訓練神經網絡
- 遞歸神經網路
- 自動編碼器和生成模型
- 生成式對抗網絡
- 不確定性
- 對抗性攻擊與防御
講師介紹：
Gilles Louppe是比利時列日大學人工智能和深度學習的副教授。他曾是紐約大學物理系和數據科學中心的博士后助理，與歐洲核子研究中心的阿特拉斯實驗關系密切。他的研究處于機器學習、人工智能和物理科學的交叉點上，他目前的研究興趣包括使用和設計新的機器學習算法，以新的和變革性的方式處理來自基礎科學的數據驅動的問題。個人官網：
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課程介紹：
本課程介紹用于自然語言處理（NLP）的深度學習（DL）技術。與其他DL4NLP課程相反，我們將在一些講座中對所有神經體系結構（例如CNN，RNN，注意力）進行一次旋風之旅。 然后，我們將在使用貝葉斯和馬爾可夫網絡學習結構化預測方面做出巨大的努力，并應用順序標注，句法解析和句子生成。 在這個過程中，我們還將看到如何將這些傳統方法與簡單的神經網絡相結合并加以改進。
主講人：
Lili Mou博士是阿爾伯塔大學計算機科學系的助理教授。Lili分別于2012年和2017年在北京大學EECS學院獲得了學士和博士學位。之后，他在滑鐵盧大學（University of Waterloo）擔任博士后，并在Adeptmind（加拿大多倫多的一家初創公司）擔任研究科學家。他的研究興趣包括應用于自然語言處理以及編程語言處理的深度學習。他在頂級會議和期刊上都有出版物，包括AAAI，ACL，CIKM，COLING，EMNLP，ICASSP，ICML，IJCAI，INTERSPEECH，NAACL-HLT和TACL（按字母順序）。
課程大綱：
神經網絡基礎
- 分類任務與分類器
- 深度神經網絡
- Embedding
- 結構化輸入表示
結構化預測
- 貝葉斯網絡
- 馬爾科夫網絡與條件隨機場
- 語法解析
句子生成
- 變分自編碼器
- 抽樣與隨機搜索
離散空間
- NLP中的強化學習
- 強化學習的神經松弛
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普林斯頓大學在19年春季學期,開設了COS 598D《機器學習優化》課程，課程主要介紹機器學習中出現的優化問題，以及解決這些問題的有效算法。前不久，課程教授Elad Hazan將其精心準備的課程講義開放了出來，講義內容詳實循序漸進，非常適合想要入門機器學習的同學閱讀。
COS 598D：Optimization for Machine Learning（機器學習優化）是普林斯頓大學在19年春季學期開設的課程。課程主要介紹機器學習中出現的優化問題，以及解決這些問題的有效算法。
課程內容涵蓋：
- Introduction to convex analysis
- first-order methods, convergence analysis
- generalization and regret minimization
- regularization
- gradient descent++:
- acceleration
- variance reduction
- adaptive preconditioning
- 2nd order methods in linear time
- projection-free methods and the Frank-Wolfe algorithm
- zero-order optimization, convex bandit optimization
- optimization for deep learning: large scale non-convex optimization
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注冊地址： 北京市海淀區羊坊店路18號2幢3層301-191