lectures

lectures

Oxford Deep NLP 2017 课程

探索学习和实践递归神经网络在自然语言处理中的应用,包括语言模型、文本翻译、语音转录及问答系统等。

自然语言处理神经网络递归神经网络语言模型DeepMindGithub开源项目

项目介绍:深度自然语言处理课程

课程背景

深度自然语言处理课程是由牛津大学在2017年Hilary学期提供的一门高级课程,旨在通过深度学习技术解析和生成语言输入和输出。该课程由Phil Blunsom组织,并与DeepMind自然语言研究团队合作授课。语言自然处理是人工智能的重要组成部分,人类交流中固有的模糊性和噪声使得传统的符号AI技术在语言数据分析中效果不佳。近年来,基于神经网络的统计技术在自然语言处理领域取得了显著成果,激发了学术界和商业界的极大兴趣。

课程内容

此课程专注于利用递归神经网络进行语音和文本分析与生成的最新进展。课程将介绍相关的机器学习模型的数学定义和优化算法。主要涵盖神经网络在自然语言处理中的应用,包括文本潜在维度分析、语音转录、语言翻译和问题解答。课程内容分为三个主题:首先是顺序语言建模中的神经网络应用,其次是这些技术在条件语言建模中作为转换任务的应用,最后是将这些技术与其他机制结合在高级应用中的使用。此外,课程还讨论了如何在CPU和GPU硬件上实现这些模型。

授课团队

课程的授课团队包括Phil Blunsom及来自DeepMind的Chris Dyer、Edward Grefenstette、Karl Moritz Hermann、Andrew Senior、Wang Ling和NVIDIA的Jeremy Appleyard。助教团队包括Yannis Assael、Yishu Miao、Brendan Shillingford和Jan Buys。

课程时间表

课程由理论授课和实践课程组成。理论授课在数学研究所的Lecture Theatre 1中每周二和周四下午4点至6点进行(第8周除外)。实践课程分为两个小组进行:第一个小组在星期一上午9点到11点(第2至8周)在Thom Building的60.05教室,第二个小组在星期五下午4点到6点在379教室。

课程内容更详细介绍

  • Lecture 1a - 课程介绍: 介绍课程及其学习深度学习技术与语言处理结合的意义。
  • Lecture 1b - 深度神经网络的普及: 复习基本机器学习概念。
  • Lecture 2a - 词级语义: 介绍词嵌入,作为解决自然语言处理基本任务的实际和可扩展方案。
  • Lecture 2b - 实践课程概述: 概述实践课程的重要性。
  • Lecture 3 & 4 - 语言建模与RNNs: 介绍语言建模,包括传统n-gram方法和递归神经网络的方法。
  • Lecture 5 - 文本分类: 从基本分类器到RNNs和卷积网络的文本分类。
  • Lecture 6 - Nvidia GPU上的深度自然语言处理: 介绍GPU在深度学习算法中的应用。
  • Lecture 7 & 8 - 条件语言模型及注意力机制: 扩展语言建模并引入注意力机制。
  • Lecture 9 & 10 - 语音识别与文本转语音: 介绍从语音信号转录为文本及文本转换为语音的算法。
  • Lecture 11 & 12 - 问答系统与记忆机制: 讨论机器如何阅读理解及带有动态外部记忆的混合计算。
  • Lecture 13 - 神经网络中的语言学知识: 探讨语言学知识与神经网络的结合。

计算资源支持

课程的实施得到了DeepMind、牛津大学计算机科学系、Nvidia以及Microsoft Azure GPU资源支持的慷慨捐助。

评估方式

课程的主要评估方式为学期末的家庭作业,涵盖课程中讨论的概念和模型分析,学生需使用数学公式和伪代码进行说明。实践课程将以常规方式进行考核。

学生互动

课程使用Piazza平台进行课堂讨论,这里学生可以提出问题,并得到讲师与同学们的解答。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多