史丹福大學在三月份開設了一門「深度學習與自然語言處理」的課程：cs224d: deep learning for natural language processing，授課老師是青年才俊 richard socher，他本人是德國人，大學期間涉足自然語言處理，在德國讀研時又專攻計算機視覺，之後在史丹福大學攻讀博士學位，拜師nlp領域的巨牛 chris manning 和 deep learning 領域的巨牛andrew ng，其博士**是《recursive deep learning for natural language processing and computer vision》，也算是多年求學生涯的完美一擊。畢業後以聯合創始人及cto的身份創辦了metamind，作為ai領域的新星創業公司，metamind創辦之初就拿了800萬美元的風投，值得關注。
第一講：引言-自然語言處理與深度學習簡介(intro to nlp and deep learning)
推薦閱讀材料：
線性代數相關知識點回顧：[linear algebra review]
概率相關知識點回顧：[probability review]
凸優化相關知識點回顧: [convex optimization review]
優化相關的另一篇介紹（來自於斯坦福cs231課程資料），隨機梯度下降相關[more optimization (sgd) review]
語義向量空間模型的一篇綜述[from frequency to meaning: vector space models of semantics]
課程第一部分的notes，涉及第一講和第二講[lecture notes 1]
python及numpy簡介[python tutorial]
第一講slides[slides]
什麼是自然語言處理（nlp）
自然語言處理的層次
自然語言處理的應用
工業屆裡的nlp應用
nlp為什麼這麼難
什麼是深度學習（dl）
機器學習 vs 深度學習
什麼是深度學習（dl）續
深度學習的歷史
探索深度學習的原因
通過深度學習技術提公升效果首先發生在語音識別和機器視覺領域，然後開始過渡到nlp領域
面向語音識別的深度學習
面向計算機視覺的深度學習
deep learning + nlp = deep nlp
音位學層次的表示
形態學層次的表示
句法層次的表示
語義層次的表示
深度學習
nlp應用：情感分析
nlp應用：問答系統
nlp應用：機器翻譯
可以發現所有nlp層次的表示都涉及到向量（vectors), 下一講將講到如何來學習詞向量以及這些向量表示了什麼？
史丹福大學深度學習與自然語言處理第二講 詞向量
史丹福大學在三月份開設了一門 深度學習與自然語言處理 的課程 cs224d deep learning for natural language processing，授課老師是青年才俊 richard socher，以下為相關的課程筆記。第二講 簡單的詞向量表示 word2vec,glove wo...
史丹福大學Tensorflow與深度學習實戰課程
分享一套stanford university 在2017年1月份推出的一門tensorflow與深度學習實戰的一門課程。該課程講解了最新版本的tensorflow中各種概念 操作和使用方法，並且給出了豐富的深度學習模型實戰,涉及word2vec autoencoder rnn lstm，gru s...
史丹福大學深度學習開言
歡迎來到深度學習的教程！描述 本教程將教你關於無監督式學習和深度學習的主要思想。在學習它們的過程中，你也將需要實現幾個深度學校的演算法，看著它們為你工作，並且學習怎樣使用或者應用這些思想到新的問題中。本教程假定你有機器學習的基本知識 具體而言，便是熟悉監督學習的思想，邏輯回歸，梯度下降 如果你並不熟...