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评论：斯坦福在线人工智能课程 - 深度学习和机器学习
你好！我已经入读斯坦福大学并在网上学习他们的课程。以下是我目前所学课程的一些看法。CS224n - 自然语言处理与深度学习 (Manning 教授)难度：4/5 (中等)预期内容：了解应用于 NLP 的最先进的 (SoTA) 深度学习技术。关键主题：问答文本摘要词性标记序列到序列模型Transformers为您提供了NLP发展方向的非常好的概述，家庭作业很有挑战性，但允许您实现最新的神经架构来解决各种语言问题。我的课堂项目：BertQA（github上99*颗星）- 荣获班级最佳项目奖CS231n - 用于视觉识别的卷积神经网络（Li教授和Justin Johnson）难度：4/5（中等）预期：广泛概述不同领域和应用的计算机视觉技术的最新趋势 - 判别模型无监督技术神经架构层和直觉分割生成技术风格转移家庭作业是课堂上最好的部分，它允许您实现各种神经层并深入了解深度学习的实际工作原理。我建议对这门课程熟悉一些矩阵微积分和概率。我的课堂项目：时空对抗性视频超分辨率CS221 - 人工智能 - 原理和技术 (Liang 教授和 Sadigh 教授)难度：4.5/5 (重
来源:Ankit-AI | 分享人工智能你好！
我已经入读斯坦福大学并在网上学习他们的课程。以下是我目前所学课程的一些看法。
CS224n - 自然语言处理与深度学习（Manning 教授）- 难度：4/5（中等）预期：接触应用于 NLP 的最先进的（SoTA）深度学习技术。关键主题：问答文本摘要词性标记序列到序列模型Transformers为您提供了非常好的 NLP 发展方向概述，家庭作业具有挑战性，但允许您实现最新的神经架构来解决各种语言问题。我的课堂项目：BertQA（github 上 99* 颗星）- 获得班级最佳项目奖
- 接触应用于 NLP 的最先进的 (SoTA) 深度学习技术。关键主题：问答文本摘要词性标记序列到序列模型Transformers为您提供了非常好的 NLP 发展方向概述，家庭作业具有挑战性，但允许您实现最新的神经架构来解决各种语言问题。
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