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                # 牛津自然語言處理深度學習課程 > 原文: [https://machinelearningmastery.com/oxford-course-deep-learning-natural-language-processing/](https://machinelearningmastery.com/oxford-course-deep-learning-natural-language-processing/) 深度學習方法在一系列自然語言處理問題上實現了最先進的結果 令人興奮的是,單個模型經過端到端的訓練,取代了一套專業的統計模型。 英國牛津大學教授自然語言處理深度學習課程,本課程的大部分材料都可以在線免費獲取。 在這篇文章中,您將發現牛津自然語言處理深度學習課程。 閱讀這篇文章后,你會知道: * 課程包含的內容和先決條件。 * 講座細分以及如何訪問幻燈片和視頻。 * 課程項目的細分以及訪問材料的位置。 讓我們開始吧。 ![Oxford Course on Deep Learning for Natural Language Processing](img/e72c4b35b8142b9af5b4bb1c75376c9d.jpg) 牛津自然語言處理深度學習課程 攝影: [Martijn van Sabben](https://www.flickr.com/photos/125993862@N06/16705276121/) ,保留一些權利。 ## 概觀 這篇文章分為 4 部分;他們是: 1. 課程大綱 2. 先決條件 3. 講座細分 4. 項目 ## 課程大綱 該課程名為“_ 深度學習自然語言處理 _”,并在牛津大學(英國)授課。它最后一次是在 2017 年初教授的。 這門課程的優點在于它由 Deep Mind 人員運行和教授。值得注意的是,講師是 [Phil Blunsom](https://www.cs.ox.ac.uk/people/phil.blunsom/) 。 本課程的重點是自然語言處理的統計方法,特別是在 NLP 問題上實現最新結果的神經網絡。 從課程: > 這將是一個應用課程,側重于使用循環神經網絡分析和生成語音和文本的最新進展。我們將介紹相關機器學習模型的數學定義,并推導出它們相關的優化算法。 ## 先決條件 本課程專為本科生和研究生設計。 該課程假設主題有一些背景: * 可能性。 * 線性代數。 * 連續數學。 * 基礎機器學習。 如果您是對 NLP 深度學習感興趣的從業者,您可能會從材料中獲得不同的目標和要求。 例如,您可能希望專注于方法和應用程序而不是基礎理論。 ## 講座細分 該課程由 13 個講座組成,雖然第一和第二講座分為兩部分。 完整的講座細分如下。 該課程的 [GitHub 存儲庫](https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures)提供了幻燈片,Flash 視頻和每個講座閱讀的鏈接。 我建議通過這個[非官方 YouTube 播放列表](https://www.youtube.com/playlist?list=PL613dYIGMXoZBtZhbyiBqb0QtgK6oJbpm)觀看視頻。 以下是第一講的課程概述幻燈片。 ![Deep Learning for Natural Language Processing at Oxford Lecture Breakdown](img/adbe1d4c8f3629311230e13ff482770e.jpg) 牛津大學自然語言處理的深度學習講座 請注意,涵蓋各種主題的客座講師很多,其中大多數來自 Deep Mind。 * 第 1a 講 - 介紹[Phil Blunsom] * 第 1b 講 - 深度神經網絡[王玲] * 第 2a 講 - 詞匯層次語義[Ed Grefenstette] * 第 2b 講 - 實用概述[Chris Dyer] * 第 3 講 - 語言建模和 RNN 第 1 部分[Phil Blunsom] * 第 4 講 - 語言建模和 RNN 第 2 部分[Phil Blunsom] * 第 5 講 - 文本分類[Karl Moritz Hermann] * 第 6 講 - 關于 Nvidia GPU 的深度 NLP [Jeremy Appleyard] * 第 7 講 - 條件語言模型[Chris Dyer] * 第 8 講 - 注意引起語言[Chris Dyer] * 第 9 講 - 語音識別(ASR)[Andrew Senior] * 第 10 講 - 文本到語音(TTS)[Andrew Senior] * 第 11 講 - 回答問題[Karl Moritz Hermann] * 第 12 講 - 記憶[Ed Grefenstette] * 第 13 講 - 神經網絡中的語言知識 你看過這些講座了嗎?你覺得呢? 請在下面的評論中告訴我。 ## 項目 該課程包括 4 個實際項目,您可能希望嘗試確認您對該主題的了解。 項目如下,每個項目都有自己的 GitHub 項目,其中包含描述和相關的起始材料: * [實用 1:word2vec](https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/practical-1) * [實用 2:文本分類](https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/practical-2) * [實用 3:用于文本分類和語言建模的循環神經網絡](https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/practical-3) * [實用 4:開放實用](https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/practical-open) ## 進一步閱讀 如果您要深入了解,本節將提供有關該主題的更多資源。 * [自然語言處理的深度學習:2016-2017](https://www.cs.ox.ac.uk/teaching/courses/2016-2017/dl/) * [GitHub 課程講座(PDF)](https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures) * [YouTube 上的課程講座視頻](https://www.youtube.com/playlist?list=PL613dYIGMXoZBtZhbyiBqb0QtgK6oJbpm) * [黑客新聞課程討論](https://news.ycombinator.com/item?id=13588070) ## 摘要 在這篇文章中,您發現了牛津自然語言處理深度學習課程。 具體來說,你學到了: * 課程包含的內容和先決條件。 * 講座細分以及如何訪問幻燈片和視頻。 * 課程項目的細分以及訪問材料的位置。 你有任何問題嗎? 在下面的評論中提出您的問題,我會盡力回答。
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