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课程学习中心 | NLP课程合辑 | 课程主页 | 中英字幕视频 | 项目代码解析课程介绍自然语言处理 (NLP) 是一门关于如何教计算机理解人类语言的工程艺术和科学 。NLP 作为一种人工智能技术，现在已经无处不在——我们可以与手机交谈、使用网络回答问题、在社交媒体中讨论，甚至在人类语言之间进行翻译 。
CS685 马萨诸塞大学 NLP 进阶课程，广泛关注自然语言处理的深度学习方法 ， 详细讲解前沿技术点与典型应用 。课程重点是神经语言模型和迁移学习——这两者都极大地推动了最先进的技术 。
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课程基于 Pytorch 完成代码案例讲解，涵盖建模架构、训练目标和下游任务 。手写重点与手敲代码的授课风格，能帮助大家更好地深入掌握相关知识 。
课程适用于有兴趣了解 NLP 前沿研究进展和熟悉机器学习基础知识的计算机科学 / 语言学研究生 。
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【38 全球名校AI课程库| 马萨诸塞大学 · 自然语言处理进阶课程『Advanced Natural Language Processing』】课程讲师 Mohit Iyyer ， 是马萨诸塞大学计算机科学助理教授，研究领域为自然语言处理和机器学习，致力于使用深度学习在话语级别对语言进行建模 。
课程主题课程官网发布了课程主题，ShowMeAI 对其进行了翻译 。
- Language modeling（语言模型）
- Neural language models（神经语言模型）
- Backpropagation（反向传播）
- Implementing a neural language model in PyTorch（在 PyTorch 中实现神经语言模型）
- Attention mechanisms（注意力机制）
- Transformers and sequence-to-sequence models（transformer和序列到序列模型）
- Transfer learning for NLP（NLP 的迁移学习）
- BERT（BERT）
- Question answering（问答系统）
- Better BERTs（BERT变种）
- Scaling up language modeling & GPT-3（扩展语言模型规模和 GPT-3）
- Text generation decoding and evaluation（文本生成解码和评估）
- Paraphrase generation（释义生成）
- Crowdsourced text data collection（众包文本数据收集）
- Model distillation and security threats（模型蒸馏和抽?。?/li>
- Retrieval-augmented language models（基于检索增强的语言模型）
- Implementing a Transformer（实现transformer）
- vision + language（视觉与语言模型）
- semantic parsing（语义解析）
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ShowMeAI 对课程资料进行了梳理，整理成这份完备且清晰的资料包：
课程视频 | B站
- 课件&笔记 。PDF文件 。覆盖Lecture 1~21全部章节 。
- 拓展阅读材料 。PDF文件 。20+课程推荐学习的相关论文 。
B站 | 【双语字幕+资料下载】马萨诸塞CS685 | 自然语言处理进阶(2020·完整版)ShowMeAI 将视频上传至B站，并增加了中英双语字幕，以提供更加友好的学习体验 。点击页面视频，可以进行预览 。推荐前往B站 观看完整课程视频哦！
全球名校AI课程合辑
- CS数学基础课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/38
- 计算机基础课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/29
- 机器学习课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/28
- 深度学习课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/77
- 自然语言处理课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/55
- 计算机视觉课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/73
- 强化学习课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/87
- AI生物医疗课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/74
- 其他名校AI课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/76
作者：ShowMeAI内容团队阅读原文：https://www.showmeai.tech/article-detail/374
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