Deep Learning for Natural Language Processing

ETH Zurich via Independent

Aperçu

Plongez-vous dans le nec plus ultra de l'intelligence artificielle avec le cours "Apprentissage profond pour le traitement du langage naturel", un programme complet conçu pour explorer les complexités du traitement des entrées et des sorties en langage naturel, une pierre angulaire de l'intelligence générale artificielle. Découvrez les limites des techniques traditionnelles de l'IA symbolique et explorez les récentes avancées statistiques réalisées grâce aux réseaux de neurones qui ont suscité un intérêt commercial et académique significatif dans le TALN.

Ce cours appliqué met l'accent sur les dernières avancées en analyse et génération de parole et de texte à l'aide de réseaux de neurones récurrents. Acquérez une connaissance approfondie des fondements mathématiques des modèles d'apprentissage automatique et des algorithmes d'optimisation associés. Le programme couvre la compréhension des réseaux de neurones pour la modélisation du langage séquentiel, leur application dans des tâches de transduction en tant que modèles de langage conditionnels, et leur intégration avec d'autres techniques pour des applications TALN avancées.

Dirigé par Phil Blunsom et en collaboration avec le groupe de recherche en langage naturel de DeepMind, le cours comprend des conférenciers notables tels que Phil Blunsom (Université d'Oxford et DeepMind), Chris Dyer (Université Carnegie Mellon et DeepMind) et Edward Grefenstette (DeepMind), parmi d'autres.

Résultats d'apprentissage : Les participants au cours acquerront une solide compréhension des différents modèles de réseau de neurones, maîtriseront la dérivation et l'implémentation des algorithmes d'optimisation, saisiront les implémentations neuronales des mécanismes d'attention et des modèles d'incrustation de séquences, seront conscients des défis matériels dans la mise en œuvre à grande échelle de modèles de réseaux neuronaux, et acquerront des compétences pour implémenter et évaluer des modèles de réseaux de neurones pour le traitement du langage naturel.

Prérequis : Les participants idéaux devraient avoir une connaissance de base en apprentissage automatique, acquise par des cours introductifs ou une expérience pratique, et être compétents en programmation. La familiarité avec la probabilité, l'algèbre linéaire et les mathématiques continues est également bénéfique.

Synopsis : Les sujets incluent une introduction aux réseaux de neurones pour le langage, des réseaux neuronaux récurrents simples et avancés, les problèmes de mise en œuvre sur GPU, la reconnaissance vocale, les modèles de séquence à séquence, la réponse aux questions, les mécanismes de mémoire avancés et les modèles linguistiques pour l'analyse syntaxique et sémantique.

Points saillants du programme : Le cours couvre les réseaux de neurones récurrents (RNN), la rétropropagation dans le temps, la mémoire à long terme de courte durée (LSTM), les réseaux d'attention, les réseaux de mémoire, les machines de Turing neuronales, la traduction automatique, la réponse aux questions, la reconnaissance vocale, et plus encore, aux côtés des techniques d'optimisation sur GPU pour les réseaux de neurones.

Sans manuels spécifiques requis, le cours s'appuie sur une sélection de papiers publiés et de matériaux en ligne pour articuler la recherche de pointe et les développements dans le domaine.

Proposé par l'ETH Zurich et dispensé de manière indépendante, ce cours est catégorisé sous les cours d'apprentissage profond et de traitement du langage naturel (TALN), parfait pour ceux intrigués par la fusion de la technologie et du langage, visant à explorer les frontières de la compréhension et de la génération du langage naturel.