如何自動處理自然語言輸入、並產生語言輸出，是人工智慧的重要研究方向。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演算法講起，將會講到神經網路在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。
什麼是深度學習：
深度學習（deep learning, dl）或階層學習（hierarchical learning）是機器學習的技術和研究領域之一，通過建立具有階層結構的人工神經網路（artifitial neural networks, anns），在計算系統中實現人工智慧。由於階層ann能夠對輸入資訊進行逐層提取和篩選，因此深度學習具有表徵學習（representation learning）能力，可以實現端到端的監督學習和非監督學習。此外，深度學習也可參與構建強化學習（reinforcement learning）系統，形成深度強化學習 。
什麼是自然語言處理：
自然語言處理是電腦科學領域與人工智慧領域中的乙個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通訊的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、電腦科學、數學於一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯絡，但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通訊的計算機系統，特別是其中的軟體系統。因而它是電腦科學的一部分。
（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2023年春季學期最新課程，由大資料文摘進行漢化）
適合人群：
人工智慧 自然語言處理 知識解構
自然語言處理包含4個部分 1 語言識別，語音合成 2 自然語言理解，對話理解，知識獲取和問答，任務理解 3 底層的機器學習 tennsorflow和other 4 個性化資訊的獲取和利用 其中兩個重要的競品分析 google的產品 各種語言場景 alexa亞馬遜產品 基於雲計算的對話機械人產品，nl...
人工智慧 之 自然語言處理（NLP）演算法分類總結
二 詳細演算法 三 建模方面 人工智慧演算法大體上來說可以分類兩類 基於統計的機器學習演算法 machine learning 和深度學習演算法 deep learning 總的來說，在sklearn中機器學習演算法大概的分類如下 1 回歸演算法 2 分類演算法 3 聚類演算法 4 降維演算法 5 ...
人工智慧自然語言處理技術處理專業領域的運用
自然語言處理 nlp 是現代電腦科學和人工智慧領域的乙個重要分支，是一門融合了語言學 數學 電腦科學的科學。這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯絡，但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通訊的計算機系統，...