自然语言理解与生成实战营
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适用人群
针对有兴趣学习人工智能技术应用在科研,数据分析,社会经济领域的学员。通过项目学习,可以极大提高学员交叉背景申请能力,为未来接触AI行业奠定基础
项目简介
人工智能技术在近年来取得了许多重大的进展,其中自然语言处理领域也获得了长足的发展。从特征工程到基于统计学习的方法,再到基于神经网络的模型和海量数据规模的预训练模型,自然语言的理解和生成被越来越多地运用在几乎所有的业务场景中。从Siri、小冰到客服系统、搜索引擎,文本的理解和生成越来越重要
课题开展流程
(1)开题准备
项目将注重自然语言处理的经典模型与现代方法的介绍,通过比较与思考提升学员对于模型的感知力和理解力。课程假设学员对于自然语言处理有基础的理解,在此基础上帮助学员分析、比较、思考几个常见任务的方法,涵盖了统计机器学习和神经网络的运用,涵盖了模型的评价与解释
(2)项目实施
本项目有12学时的课程将精解前沿的模型框架,深入理解自然语言系统的框架设计和架构,基于Pytorch和相关库的剖析(AllenNLP和Transformers),从而做到对于未来实践中的不同任务、不同场景都能从容应对。 每个授课课时都会安排一定的课后学习与训练,包括但不限于阅读指定的章节、论文,实现、补全代码,设计实验方案与模型改进
(3)结题成果
项目结束后,学员能够深入理解自然语言处理的模型、方法、评测,对于常见任务有高屋建瓴的理解,为自然语言处理的科研奠定基础,也为留学求职添砖加瓦
项目大纲
  • 专题内容
  • 项目考察
  • 授课时长
  • 学习时间
  • 自回归模型与语言模型
  • 模型实战:循环语言模型
  • 1 hour
  • 1 hour
  • 自然语言处理的系统设计与应用
  • 模型实战:基于库的模型设计、训练和部署 – 以序列标注为例
  • 2 hours
  • 6 hours
  • Transformer模型精解
  • 模型实战:基于注意力的机器翻译模型
  • 2 hours
  • 4 hours
  • 模型的可视化
  • 代码练习:模型预测结果的可视化
  • 1 hour
  • 2 hours
  • 预训练模型简介
  • 课件材料学习
  • 1 hour
  • 1 hour
  • 自然语言处理的模型与框架
  • 模型实战:预训练模型的定制与设计
  • 1 hour
  • 3 hours
  • 文本生成的方法与评测
  • 代码练习:文本生成的评测
  • 1 hour
  • 1 hour
  • 文本摘要
  • 模型实战:基于BERT的抽取式文本摘要模型
  • 2 hours
  • 4 hours
  • 模型的解释与验证
  • 模型实战:问答系统的解释与可视化
  • 1 hour
  • 1 hour