吴恩达deeplearning.ai发布NLP课程！

来源：大数据文摘

本文约6000字，建议阅读10分钟

吴恩达的自然语言处理课程开课啦！

虽然眨眼半年过去，马上就放暑假了，大家宅家里有好好学习吗？

今天的这个重磅炸弹，或许可以帮助你改掉拖延症。

没错，吴恩达的自然语言处理课程开课啦！6月17日，吴恩达在推特上也官宣了这一消息。

这门课程名叫Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces，6月19日开启注册，目前已有4805人完成了注册，看来吴教授人气不减。

在deeplearning.ai提供的这门课程中，你可以学习到以下内容：

使用Logistic回归然后对朴素贝叶斯进行推文的情绪分析；
使用向量空间模型发现单词之间的关系，使用PCA减少向量空间的维数并可视化这些关系；
使用预先计算的单词嵌入和位置敏感的哈希值编写简单的英语到法语翻译算法，以通过近似k最近邻搜索将单词关联起来。

当然Python的相关知识是必须的，如果同时你还具有机器学习、矩阵乘法和条件概率的知识储备那就更好了。

该门课的授课老师由两位NLP、机器学习和深度学习专家教授担任，分别是斯坦福大学的AI讲师Younes Bensouda Mourri，他还帮助建立了深度学习专业课程，另一位是Google Brain的研究人员Łukasz Kaiser，他还是Tensorflow、Tensor2Tensor和Trax库以及Transformer论文的合著者。

整个课时持续4周，学时24小时，还可以根据自己的时间弹性地安排DDL，简直不要太贴心。

准备好设计出可以执行问题解答和情感分析的NLP应用程序了吗？或者创建用于翻译语言和摘要文本的工具，甚至可以构建聊天机器人？

话不多说，快上车吧！课程链接如下：

https://www.coursera.org/learn/classification-vector-spaces-in-nlp

编辑：于腾凯

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