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科创研究院远程项目:自然语言处理方向
项目类别:理工科实习科研
招生名额:20人
适合群体:大二以上优本科生及有较高计算机水平的高中生
活动时间:常年招生
立即报名
(报名前还有疑问? ?#38431;?#33268;电?#22836;?10-57952000)

项目地点:

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项目目的:

本项目旨在通过理论和实践相结合的方法,让学生学自然语言处理基础知识,深度学习相关理论基础、快速掌握深度主流?#25945;ā?

项目费用:

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  一、项目简介

  自然语言处理关注如何让机器更好地理解人类。自然语言处理技术在?#36828;?#38382;答、机器翻译等领域得到了广泛的应用。百?#35753;兀?#24494;软小冰苹果 百度?#35753;兀?#24494;软小冰,苹果siri都是自然语言处理技术的结晶。近年来,随着深度学习技术的发展,自然语言处理在人工智能领域备受瞩目。如何利用深度学?#28595;?#22411;,更好地解决自然语言 处理领域的核心任务,是目前的研究热点。

  ?#31350;?#31243;旨在全面介绍自然语言处理目前的研究和应用现状,详细阐述主流深度学?#28595;?#22411;的设计思路,介绍词向量表示优?#34903;?#22788;;同时将理论与实践相结合,以文本分类为应用实例指导学生迅速掌握深度习?#25945;?#21644;方法。结束后,?#38469;?#20250;根据学生表现出具推荐信。

  二、项目内容

  本项目旨在通过理论和实践相结合的方法,让学生学自然语言处理基础知识,深度学习相关理论基础、快速掌握深度主流?#25945;ā?#35838;程将全面介绍 自然语言处理的核心问题和技术挑战,阐述深度学习,目前在文本处理中的应用现?#26149;头?#23637;趋势,同时对主流深度学?#28595;?#22411;(以卷积神经网络为例)从理论原理到具体实现进行一个深度的剖析。此外,课程将以文本分类为应用实例,指导学生采用深度?#28595;?#22411;解决实际问题,培养的创新思维和独立?#21738;?#21147;、为自然语言处理和深度学习的进一步和应用打下良好基础。

  三、师资背景

  任职教师为中国科学院某知名所副研究员。主要方向是数据挖掘、 深度学习、社会计算等,在AAAI 、ICDM 、PAKDD等国家知名会议?#25512;?#21002;上

  发表论文30余篇。担任多个国际会议PC chair和审稿人。

  四、招生对象及要求

  大二以上优本科生及有较高计算机水平的高中生,?#33529;?#30003;请?#36828;?#21270;、计算机,软件工程、交叉学科(如商金融等数据分析)相关专业。为了让学生更好地完成科研项目,项目组会以?#36866;院?#38754;试的?#38382;?#23545;学生进行筛选。

  五、行程安排

  远程科研指导项目时长一个月,具体间可根据学生需求以及进度进行安排。该项目优点在于对有足够长申请时间的学生而言,?#38469;?#21487;以帮助生更加深入、全面和系统性地完成一项或几专业领域科研任务,让学生?#21672;?参与到整个科研项目开展的过程中来,体验解决难题成?#36879;型?#26102;让学生深入了解该领域背景和前沿动态等。除定期科研项目?#33268;?#35838;程之外,周期内学生可以随时向?#38469;?#35831;教相关问题 ,得到?#38469;?#30340;专业指让学生提前体验到一名研究人员真实的工作和生活状态。具课程安排如下:

第一周 自 然语言处理基础知识学习:的本概念、自 然语言处理基础知识学习:的本概念、自 然语言处理基础知识学习:的本概念、然语言处理领域的核心问题、?#35757;?#19982;挑战, 然语言处理领域的核心问题、?#35757;?#19982;挑战, 自然语言处理的应用 现?#26149;头?#23637;趋势。 ?#32423;?#26102;间与学生在线交流,对习?#20889;?#30340;问 ?#32423;?#26102;间与学生在线交流,对习?#20889;?#30340;问 题并给以解答。
第二周 深度学?#26696;?#24565;、应用和开发?#25945;ǎ?#30340;基本, 深度学?#26696;?#24565;、应用和开发?#25945;ǎ?#30340;基本, 深度学?#26696;?#24565;、应用和开发?#25945;ǎ?#30340;基本, 机器学习方法的统一设计框架,几种主流深度模型(卷积神 机器学习方法的统一设计框架,几种主流深度模型(卷积神 机器学习方法的统一设计框架,几种主流深度模型(卷积神 经网络、循环神对抗生成等)的应用领域?#22836;?#23637;前 经网络、循环神对抗生成等)的应用领域?#22836;?#23637;前 经网络、循环神对抗生成等)的应用领域?#22836;?#23637;前 经网络、循环神对抗生成等)的应用领域?#22836;?#23637;前 经网络、循环神对抗生成等)的应用领域?#22836;?#23637;前 景。学习和掌握至少一种深度开发框架(如 tensorflowensorflowensorflow ensorflow 平 台)。?#32423;?#26102;间与学生在线交流,对习?#20889;?#30340;问题并给以解答。
第三周 词向量( 词向量( Word Embeddingord Embedding ord Embeddingord Embeddingord Embeddingord Embeddingord Embeddingord Embeddingord Embedding )详解: )详解: 介绍自然语言处理任务?#20889;?的表示模型,包括词袋、聚类和?#24230;?#26041;法介绍目 的表示模型,包括词袋、聚类和?#24230;?#26041;法介绍目 的表示模型,包括词袋、聚类和?#24230;?#26041;法介绍目 的表示模型,包括词袋、聚类和?#24230;?#26041;法介绍目 前几种主流的?#26159;度?#23398;?#28595;?#22411;( 前几种主流的?#26159;度?#23398;?#28595;?#22411;( CBowBowBow、Skip -gramgram )的设计思想 )的设计思想 和主要原理。安排学生习相关?#21335;祝??#32423;?#26102;间与在线交流和主要原理。安排学生习相关?#21335;祝??#32423;?#26102;间与在线交流和主要原理。安排学生习相关?#21335;祝??#32423;?#26102;间与在线交流对学习?#20889;?#22312;的问题并给以解答。
第四周 文本分类课题实战:介绍的基思想,采用?#26159;度?#34920;示 文本分类课题实战:介绍的基思想,采用?#26159;度?#34920;示 文本分类课题实战:介绍的基思想,采用?#26159;度?#34920;示 和深度学?#28595;?#22411;解决该问题的基本思路。指导生实现一个于 和深度学?#28595;?#22411;解决该问题的基本思路。指导生实现一个于 卷积神经网络的 文本分类模型。安排学生习相关献,?#32423;?#26102; 文本分类模型。安排学生习相关献,?#32423;?#26102; 文本分类模型。安排学生习相关献,?#32423;?#26102; 间与学生在线交流,对习?#20889;?#30340;问题并给以解答。
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