牛津大学发布针对自然语言处理的深度学习课程

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本课程命名为“针对自然语言处理的深度学习”，由牛津大学（英国）开设。最近一次授课是在 2017 年初。

本课程的亮点在于其由 Deep Mind 的员工组织和授课。尤其值得一提的是，主讲人由 Phil Blunsom 担任。

课程的重点放在自然语言处理的统计学方法上，尤其关注于处理 NLP 问题取得不俗成绩的神经网络。

引自课程介绍：

“这是一门应用型课程，重点讲授使用递归神经网络分析和生成对话及文本的最新成果。我们会介绍相关机器学习模型的数学定义并推导相关优化算法。”

预备知识

本课程为本科生及研究生设计。

本课程需要以下背景知识：

• 概率论

• 线性代数

• 连续数学

• 机器学习基础

如果你是相关行业的从业者，对 NLP 上的深度学习应用感兴趣，你可能会有不同的学习目标，想从学习材料中获取不同的东西。

比如，你可能想更多地了解方法和应用，而不是基础理论。

课程明细

本课程分为十三讲，第一讲和第二讲又各分为两部分。

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