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斯坦福大学 CS224N 是 NLP 领域最权威的课程之一。
自然语言处理（NLP）是人工智能重要的组成部分。从网络搜索、广告、电子邮件到客户服务、语言翻译、虚拟代理、医疗报告等，NLP 的应用几乎无处不在。近年来，深度学习方法在许多 NLP 任务上获得了非常高的性能。斯坦福大学 CS224N 一直是 NLP 领域最权威的课程之一。2021 年冬季的课程于年初开课，之前仅对注册学生开放，现在该课程已在 YouTube 上上线全部内容，公开可看。YouTube 地址：https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOSH4v6133s9LFPRHjEmbmJ
课程资料也可在原课程链接中查看：http://web.stanford.edu/class/cs224n/该课程的授课讲师是斯坦福大学教授 Christopher Manning 以及他的三年级博士生 John Hewitt。该课程全面介绍了 NLP 深度学习的前沿研究，使用 PyTorch 授课。学习该课程之前同学们需要熟练使用 Python、掌握大学微积分、线性代数、概率论与统计的基本知识，并了解机器学习的一些基础知识，包括模型构建、梯度下降等。2021 年 CS224N 冬季课程早已于 1 月 12 日开课，并于 3 月 18 日结束。1 月课程主要包括词向量、Gensim 词向量示例、 词窗口分类、Python 知识回顾、反向传播和神经网络、依存句法分析、PyTorch 知识回顾、梯度消失、Fancy 循环神经网络和 Seq2Seq 等。
2 月课程主要包括机器翻译、注意力、子词模型、Transformer 和预训练、问答系统（陈丹琦）、自然语言生成、模型分析与解释以及 T5 和大型语言模型等。
3 月的课程主要包括卷积神经网络（ConvNet）、基于树形结构的 RNN、深度学习中选区解析和语言结构扮演的角色、语言模型中的知识集成、安全 & 伦理 & 偏见以及 NLP 和深度学习的未来发展等。
Christopher Manning 是斯坦福大学 AI 实验室主任、人工智能和计算语言学领域的权威专家。他曾先后在卡内基梅隆大学、悉尼大学等任教，1999 年回到母校斯坦福，就职于计算机科学和语言学系，是斯坦福自然语言处理组（Stanford NLP Group）的创始成员及负责人。Manning 的研究目标是以智能的方式实现人类语言的处理、理解及生成，研究领域包括树形 RNN 、情感分析、基于神经网络的依存句法分析、神经机器翻译和深度语言理解等，是 NLP 领域的深度学习开拓者。他是国际计算机学会 (ACM)、国际人工智协会（AAAI）和国际计算语言学会（ACL）等国际权威学术组织的 Fellow，曾获 ACL、EMNLP、COLING、CHI 等国际顶会最佳论文奖，并著有《统计自然语言处理基础》、《信息检索导论》等自然语言处理著名教材。John Hewitt 现在是斯坦福大学计算机科学专业博士四年级的学生，师从 Manning 和 Percy Liang，主要研究方向为自然语言处理。John Hewitt 曾获 NSF 研究生奖学金（NSF Graduate Research Fellowship）。他的研究目标是设计一种能够稳健且有效地学习理解人类语言的系统，最终促进人类的交流和教育。
