想在AI界占有一席之地，自然语言处理值得你好好学

主讲老师： 史  兴 美国南加州大学   计算机博士

毕业于清华大学，现在美国南加州大学攻读计算机博士学位，师从自然语言处理领域专家Kevin Knight教授。先后在AAAI, ACL, EMNLP 等会议发表多篇论文。主要研究方向为神经机器翻译及seq2seq模型的解析及改进。

开课时间： 2017年6月28日

学习方式：

在线直播，共10次

每周2次（ 周三、五晚上20:00-22:00 ）

直播后提供录制回放视频，在线反复观看，有效期1年

课程简介：

自然语言处理作为人工智能的完备问题（ AI-complete ）之一，其目标在于帮助机器理解，处理以及生成人类的语言。互联网上的数据目前绝大多数为自然语言，具有丰富的挖掘价值。

本次课程主要覆盖自然语言处理中的三种模型：基本分类器（1课时 ），经典序列模型（3课时）和神经序列模型（5课时）。课程中，除了基本的算法推导，更加强调直觉上的理解。同时，我们会结合5个实践项目来探讨具体模型的实现细节以及参数调试经验。

课程大纲

第一课：  自然语言处理概论

1.  自然语言处理的难点

2.  经典问题以及解决问题的经典思路

3.  本次课程覆盖的主要范围： 基本分类器，经典序列模型，神经序列模型。