课程名称（英文）：Natural Language Processing Specialization

课程名称（中文）：自然语言处理 专项课程

课程链接：https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing

平台：Coursera

大学或机构：deeplearning.ai

课程介绍：自然语言处理（NLP）使用算法来理解和操纵人类语言。这项技术是机器学习中应用最广泛的领域之一。随着AI的不断扩展，对熟练构建模型的专业人士的需求也将不断增加，这些模型可以分析语音和语言，揭示上下文模式并从文本和音频中产生见解。

在本专业课程结束时，您将准备设计用于执行问题解答和情感分析的NLP应用程序，创建用于翻译语言和摘要文本的工具，甚至构建聊天机器人。这些和其他NLP应用程序将在即将到来的向AI驱动的未来转型中处于最前沿。

该专业由两位NLP，机器学习和深度学习专家设计和教授。 Younes Bensouda Mourri是斯坦福大学的AI讲师，他还帮助建立了深度学习专业领域。 ŁukaszKaiser是Google Brain的研究人员，并且是Tensorflow，Tensor2Tensor和Trax库以及Transformer论文的合著者。

应用的学习项目
本专业将为您提供构建前沿的NLP系统所需的最先进的深度学习技术：

•使用逻辑回归，朴素贝叶斯和单词向量来实现情感分析，完整类比和翻译单词，并对局部最近的邻居使用局部敏感哈希。

•使用动态编程，隐马尔可夫模型和单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词性标签。

•在TensorFlow和Trax中使用密集和递归神经网络，LSTM，GRU和Siamese网络执行高级情感分析，文本生成，命名实体识别并识别重复的问题。

•使用编码器-解码器，因果关系和自我关注来执行完整句子的高级机器翻译，文本摘要，问答，并构建聊天机器人。涵盖的模型包括T5，BERT，变压器，重整器等！

包含课程详情（点击对应课程后方详情了解对应课程具体信息）：

1、Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces（详情）
2、Natural Language Processing with Probabilistic Models（详情）
3、Natural Language Processing with Sequence Models（详情）
4、Natural Language Processing with Attention Models（详情）

课程视频压缩包下载（度盘链接 解压密码：xuebuyan.org）：

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