這是一門關於自然語言處理的高階課程，由牛津大學和谷歌DeepMind（AlphaGo的開發機構）聯合開設，由Phil Blunsom主講，同時邀請到多位來自DeepMind和NVIDIA的業界講師來做客座講座。這是牛津大學計算機系2017年春季學期最新課程，由大數據文摘進行漢化。
如何自動處理自然語言輸入、併產生語言輸出，是人工智能的重要研究方向。這門課主要講授近2-3年深度學習在自然語言處理方面的最新發展。課程從相關機器學習模型的數學原理和最優算法講起，將會講到神經網絡在NLP中的一系列應用，包括潛在語義分析、語音到文字的轉錄、語言翻譯以及問答，同時也會講到這些模型在CPU和GPU上的實現。
課程所有資料（視頻、講義、作業）免費發佈於GitHub，https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures，大數據文摘已聯繫課程主講人取得翻譯授權。
課程鏈接：深度學習與自然語言處理 - 牛津大學×DeepMind聯合出品
【課程大綱】（視頻內容持續更新中）
- 導論
- 詞向量與詞彙語義學
- 語言建模RNN
- 文本分類
- 英偉達RNN和GPU
- 條件語言建模
- 語音識別
- 文本語音轉換
- 智能問答
- 記憶和語言學
適合人羣
- 想學習自然語言處理，具備概率論，線性代數，微積分的基礎知識，具有機器學習基礎和良好的編程基礎的人羣
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