课程学习中心 | NLP课程合辑 | 课程主页 | 中英字幕视频 | 项目代码解析 课程介绍 自然语言处理 (NLP) 是一门关于如何教计算机理解人类语言的工程艺术和科学.NLP 作为一种人工智能技术,现在已经无处不在--我们可以与手机交谈.使用网络回答问题.在社交媒体中讨论,甚至在人类语言之间进行翻译. CS685 马萨诸塞大学 NLP 进阶课程,广泛关注自然语言处理的深度学习方法,详细讲解前沿技术点与典型应用.课程重点是神经语言模型和迁移学习--这两者都极大地推动了最先进的技术. 课程基于…

世界名校网络课程大盘点   加州大学伯克利分校http://webcast.berkeley.edu/ 加州大学伯克利分校与斯坦福大学. 麻省理工学院等一同被誉为美国工程科技界的学术 领袖,其常年位居泰晤士高等教育杂志全球大学排行前十名. 作为美国第一的公立大学, 伯克利分校提供了学校许多优秀教授的播客和视频讲座, 可以跟踪最新的讲座.想看教授布置的作业和课堂笔记,可以点击该教授的网页进行查看. 麻省理工学院http://www.core.org.cn/ MIT 录取率极低, 每年只录取 200…

**3980元团购原价19800元的AI课程,团购请加王家林老师微信13928463918. 基于王家林老师独创的人工智能"项目情景投射"学习法,任何IT人员皆可在无需数学和Python语言的基础上的情况下3个月左右的时间成为AI技术实战高手:** 1,五节课(分别在4月9-13号早上YY视频直播)教你从零起步(无需Python和数学基础)开发出自己的AI深度学习框架,五节课的学习可能胜过你五年的自我摸索: 2,30个真实商业案例代码中习得AI(从零起步到AI实战专家之路):10大机器…

从接触机器学习就了解到Andrew Ng的机器学习课程,后来发现又出来深度学习课程,就开始在网易云课堂上学习deeplearning.ai的课程,Andrew 的课真是的把深入浅出.当然学习这些课程还是要有一些基础的.线性代数,高等数学的一些知识. Andrew NG: Deep Learning.ai 网易云课堂(中文字幕) 推荐理由: Andrew Ng老师是讲课的能手,很多人认识他是从Stanford的经典<机器学习>课程上.Andrew老师授课思路清晰,简洁明了. 这是一份优美的信息图…

本系列主要是我对吴恩达的deeplearning.ai课程的理解和记录,完整的课程笔记已经有很多了,因此只记录我认为重要的东西和自己的一些理解. 第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning) 第一周:深度学习引言(Introduction to Deep Learning) 1.常用神经网络的结构与对应的数据类型 数据类型 结构化数据:表格类型的数据,有明确的行和列. 非结构化数据:音频.视频.图像.文本等类型的数据. 网络结构 标准的NN结…

[导读]斯坦福大学的人工智能课程"CS 221"至今仍然是人工智能学习课程的经典之一.为了方便广大不能亲临现场听讲的同学,课程官方推出了课程笔记CheatSheet,涵盖4大类模型. 斯坦福大学的人工智能课程"CS 221",这门铁打的课程从2011年开始已经走过了8个年头,流水的讲师换了一批又一批,送走的毕业生一拨又一拨,至今仍然是人工智能学习的经典课程之一.目前2019年春季课程正在如火如荼的开展中. 这门课程是没有教科书的,所有内容都蕴含在讲师的教案以及课后作…

深度学习具备强感知能力但缺乏一定的决策能力,强化学习具备决策能力但对感知问题束手无策,因此将两者结合起来可以达到优势互补的效果,为复杂系统的感知决策问题提供了解决思路. 今天我们推荐这样一门课程--UC Berkeley的 CS188<人工智能导论>(Introduction to Artificial Intelligence).课程主要介绍了AI的基础知识,尤其是强化学习方面,讲解非常详细,覆盖面比较全面,学习资料也很丰富,包括了课程的全套视频.课件PPT.课后学习资料.Homework.…

第二周:神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming) 1.逻辑回归的代价函数(Logistic Regression Cost Function) 逻辑回归需要注意的两个点是,sigmoid函数和log损失函数. sigmoid函数的函数表达式为 作为线性函数后的非线性转化,使得逻辑回归有别于硬分类的算法,例如SVM.逻辑回归对于分类的输出结果是[0,1]之间的一个值. 逻辑回归使用的损失函数(用于更新梯度)是 log损失函数,具体公式如下 y^…

目录 一. 改善过拟合问题 Bias/Variance 正则化Regularization 1. L2 regularization 2. Dropout正则化 其他方法 1. 数据变形 2. Early stopping 二. 特征缩放 1. 归一化 2. 标准化 三. 初始化参数 梯度消失.梯度爆炸 四. 梯度检验 在神经网络实施梯度检验的实用技巧和注意事项 五. 优化算法 1. mini-Batch梯度下降法 2. 动量梯度下降法 指数加权平均 指数平均加权的偏差修正 动量梯度下降法公式…

神经网络和深度学习这一块内容与机器学习课程里Week4+5内容差不多. 这篇笔记记录了Week4+5中没有的内容. 参考笔记:深度学习笔记 神经网络和深度学习 结构化数据:如数据库里的数据 非结构化数据:hard to understand:如图像.文本 一. 深度学习的优势 算法.硬件计算能力的提高使神经网络运行速度变快 大数据(带labels的)使得神经网络精确度更高 在数据集不多的时候深度学习的优势并不是很明显,但是在大数据的情况下,辅助以好的算法和强计算能力,会使神经网络的运行速度和精确…