新智元来源:史丹福编辑:大明
【新智元简介】斯坦福大学正式公布了cs224n课程《基于深度学习的自然语言处理》的详细安排。演讲者是斯坦福大学人工智能实验室主任、著名计算机科学家克里斯托弗·曼宁教授。课程阅读材料在一月份出版。本课程从2017年开始开设，2017年公开发布了本课程的视频。
近日，斯坦福大学官网公布了2019年冬季cs224n课程:基于深度学习的自然语言处理课程安排。这门课的主讲人是斯坦福大学人工智能实验室主任、著名计算机科学家克里斯托弗·曼宁教授。
授课时间和地点:每周二/周四，太平洋标准时间下午4: 30-5: 50，NVIDIA礼堂。
本课程从第二周开始，每周有几个小时的辅导时间，包括远程在线辅导。具体时间地点待定。学生注册的讲座视频将在互联网上发布。
公开讲座视频:课程完成后，计划在YouTube上公开发布视频。请耐心等待，因为准备发布视频需要一些时间。与此同时，2017年冬季课程的视频已经在YouTube上公开发布。
Cs224n官网链接:
http://web.stanford.edu/class/cs224n/index.html
2017年本课程视频观看地址:
https://www.youtube.com/playlist列表= pl 3 fw 7 Lu 3 i5 jsn h1 rnu wq _ tcylnr 7 ekre 6
资格:一般来说，如果你是斯坦福社区的成员，我们很高兴你能参加讲座。如果课程太满，空间不足，将要求我校注册学生参加。由于申请人数众多，我们无法对任何未正式报名参加该课程的学生的作业或项目进行评估。
课程内容
这门课是关于什么的？
自然语言处理是信息时代最重要的技术之一，也是人工智能技术的关键部分。NLP的应用无处不在，因为人们在交流中不得不使用语言:语言在在线搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、医疗报告等应用中不可或缺。
近年来，深度学习方法已经在许多不同的NLP任务中取得了极高的性能。这些方法使用单一的端到端神经模型，并且不需要针对特定功能的传统项目。
在本课程中，学生将深入了解NLP深度学习的前沿研究现状。通过讲座、作业和期末项目学习设计、实施和理解神经网络模型所需的技能。今年，CS224n将首次使用PyTorch代替TensorFlow。
往年课程资源
这门课程始于2017年，是之前CS224n和CS224d课程的结合。官网上有官网链接和过去几年相关课程的学生项目报告，可供参考。
先修课程/知识要求
精通Python
Python将用于所有的课堂作业。
本教程可能对那些不熟悉Python和/或NumPy的人有用。如果你有很多编程经验，但是你用的是不同的语言，那也没问题。
大学微积分，线性代数
学生应习惯使用多元导数，并理解矩阵/向量符号和运算。
基础概率和统计
学生要了解概率、高斯分布、均值、标准差等基础知识。
有机器学习的基础。
我们将计算成本函数，采用衍生工具，通过梯度下降进行优化。如果学生已经掌握了机器学习/深度学习的基础知识，理解这门课程会更容易，但这不是强制性的，没有这些知识也可以上CS224n课程。
这里有一些参考资料。
丹·茹拉夫斯基和詹姆斯·马丁。语音和语言处理。自然语言处理。自然语言处理模型的课程和教学内容。深度学习已经出版，一月份有课程阅读材料。
目前，CS224n has级课表已经公布，授课时间为1月8日至3月14日，每周二、四上课。其中，一月份课程的建议阅读材料已经给出。
按时间顺序，一月份讲座的主题是:
单词、反向传播、神经网络、依存句法分析、递归神经网络和语言模型、梯度消失和RNN、机器翻译、Seq2Seq和注意力。
欲了解更多信息和资源，请访问斯坦福cs224n官网链接:
http://web.stanford.edu/class/cs224n/index.html
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