Содержание курса Deep Learning in Natural Language Processing

Запись на курс здесь. Канал в телеграме для оперативных объявлений: https://t.me/DeepNLPfall2017.

Семинары будут проводиться в следующем порядке:

  1. Intro to NLP and Deep Learning
  2. Simple Word Vector representations: word2vec, GloVe
  3. Advanced word vector representations: language models, softmax, single layer networks
  4. Word Window Classification and Neural Networks
  5. Backpropagation & Practical Tips
  6. Recurrent Neural Networks and Language Models
  7. Machine translation and advanced recurrent LSTMs and GRUs
  8. Neural Machine Translation and Models with Attention
  9. Convolutional Neural Networks
  10. Dynamic Neural Networks for Question Answering

Syllabus по курсу возьмем от курса cs224n от Stanford University: http://cs224n.stanford.edu/syllabus.html

Как и в прошлом году, курс будет состоять из просмотра лекций, заполнения квизов и выполнения домашних заданий, в том числе проекта.

Видео-лекции будут использоваться за 2017-й год: youtube.com

Written on September 6, 2017