自然语言处理(NLP)是语言学、计算机科学和人工智能的一个子领域,它使用算法来解释和处理人类语言。
这项技术是机器学习中应用最广泛的领域之一,对于有效分析海量非结构化文本数据至关重要。随着 AI 的不断扩展,对擅长建立模型来分析语音和语言、发现上下文模式并从文本和音频中产生见解的专业人员的需求也将不断增加。
在本专业结束时,您将能够设计 NLP 应用程序,执行问题解答和 Sentiment Analysis,创建翻译语言和总结文本的工具。在即将到来的向AI 驱动的未来转型中,这些和其他 NLP 应用程序将处于最前沿。
本专业由 NLP、Machine Learning 和 Deep Learning 领域的两位专家设计和教授。Younes Bensouda Mourri是斯坦福大学的 AI 讲师,他还帮助建立了Deep Learning 专业。ŁukaszKaiser是 Google Brain 的员工研究科学家,也是 TensorFlow、Tensor2Tensor 和 Trax 库以及 Transformer 论文的合著者。
应用的学习项目
本专业将让您掌握机器学习基础知识和构建尖端 NLP 系统所需的最先进的 Deep Learning 技术:
- 使用 Logistic Regression、Naive Bayes 和单词向量来实现情感分析、完成类比、翻译单词,并使用对位置敏感的 Hashing 来近似近邻。
- 使用 Dynamic Programming、隐马尔可夫模型和词嵌入来自动纠正拼写错误的单词、自动完成部分句子,并识别单词的部分语音标签。
- 在 TensorFlow 中使用密集和递归神经网络、LSTM、GRU 和 Siamese Network 来执行高级情感分析、文本生成、命名实体识别,并识别重复问题。
- 使用编码器-解码器、因果关系和自我注意来执行完整句子的高级机器翻译、文本摘要和问题解答。通过抱脸 Transformer 学习 T5、BERT 等模型!