دوره تکنیک های یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی

دوره استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی یکی از معتبرترین دوره‌ها در این حوزه است که می‌توانید پیدا کنید. تمامی مطالب این دوره به‌صورت آنلاین و رایگان در دسترس هستند.

لازم به ذکر است که این دوره اخیراً ارائه نشده است بلکه چندین سال است که محتویات آموزشی دوره پردازش زبان طبیعی استنفورد با یادگیری عمیق (CS224n) به‌صورت آنلاین در دسترس است و این محتواها به‌طور مداوم در حال به‌روز شدن هستند.

همچنین هیچ گزینه‌ای برای ثبت‌نام وجود ندارد، زیرا این یک دوره موک (MOOC) Massive Open Online Course
 نیست. این یک دوره ارائه مطالب موجود در کلاس‌های جهانی با موضوع یادگیری عمیق با پردازش زبان طبیعی است.

در توضیحات این دوره آمده است:

پردازش زبان طبیعی (NLP) یا زبان‌شناسی محاسباتی یکی از مهم‌ترین فناوری‌های عصر اطلاعات است. برنامه‌های مبتنی بر  پردازش زبان طبیعی در همه‌جا وجود دارند زیرا افراد تقریباً در همه‌چیز از زبان برای برقرار ارتباط استفاده می‌کنند، از جمله جستجوی وب، تبلیغات، نامه‌های الکترونیکی، خدمات مشتری، ترجمه زبان، دستیارهای مجازی، گزارش‌های پزشکی و غیره. در سال‌های اخیر، رویکردهای یادگیری عمیق (یا شبکه عصبی) عملکرد بسیار بالایی را در بسیاری از وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی  با استفاده از مدل‌های عصبی end-to-end  به دست آورده‌اند.

در این دوره، دانشجویان با تحقیقات پیشرفته یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی آشنا خواهند شد. همچنین دانشجویان مهارت‌های لازم را برای طراحی، پیاده‌سازی و درک مدل‌های شبکه عصبی از طریق سخنرانی‌ها، تکالیف و یک پروژه نهایی می‌آموزند.

این دوره توسط آکادمیسین، محقق و نویسنده مشهور کریستوفر منینگ، متیو لام و هماهنگ‌کننده دوره آملی بیون و برخی از دستیاران جوان تدریس می‌شود.

مطالبی که در وب‌سایت این دوره وجود دارند منعکس‌کننده ارائه کلاس‌های زمستانی 2020 است و به‌روزترین چیزی است که می‌توان انتظار داشت. در آنجا می‌توان مجموعه‌ای از اسلایدهای سخنرانی، یادداشت‌ها، مطالب خواندنی گردآوری‌شده از سراسر وب، تکالیف و کدها را با کیفیت بالایی یافت.

در مورد ارائه‌های تصویری قضیه کمی متفاوت است. اگر به پورتال امن دانشجویی استنفورد دسترس ندارید بهترین کاری که در حال حاضر می‌توان برای دسترسی به جدیدترین فیلم‌های سخنرانی دوره انجام داد این است که به فیلم‌های ارائه‌شده در دوره زمستان گذشته که در کانال رسمی یوتیوب استنفورد بارگذاری شده‌اند مراجعه کرد. تنها تفاوت عمده این دو بستر این است که محتوای مربوط به مدل انکودر دوطرفه نمایشی از ترانسفورماتور BERT موجود نیست که با توجه به زمان ضبط فیلم‌ها منطقی است.

مطالب مورد بحث در این دوره شامل بردارهای کلمه، شبکه‌های عصبی با مبانی پای تورچ، انتشار متقابل، ساختار زبانشناسی، مدل‌های زبان، شبکه‌های عصبی بازگشتی، توجه، ترجمه ماشینی، شبکه‌های عصبی پیچشی، تولید زبان و موارد دیگر است. پیش‌نیازهایی که لازم است قبل از این دوره بگذرانید شامل مهارت پایتون، حساب در سطح دانشگاه و جبر خطی، احتمال و آمار اولیه و دانش بنیادی یادگیری ماشین است.

همچنین افراد می‌توانند با به‌کارگیری آنچه در طول این دوره آموخته‌اند، به آخرین گزارش‌های نهایی پروژه دانشجویان دسترسی پیدا کنند. به این ترتیب می‌توان پروژه‌های برجسته‌ای را مشاهده کرد. همچنین فهرستی جامع از همه پروژه‌های این گروه در سال 2019 موجود است.

تعدادی دوره رایگان پردازش زبان طبیعی و سایر منابع یادگیری وجود دارد که می‌توانید به‌صورت آنلاین پیدا کنید. برخی از آن‌ها خوب هستند و برخی دیگر نه.

پردازش زبان طبیعی استنفورد با یادگیری عمیق تقریباً از این فراتر می‌رود و در محافل معتبر شناخته شده است. اگر به دنبال درک بهتر پردازش زبان طبیعی هستید، صرف‌نظر از میزان قرار گرفتن در معرض مباحث ارائه‌شده در این دوره، CS224n منبعی است که به کار شما می‌آید.

لینک دوره:

https://web.stanford.edu/class/cs224n/