学习目标
- 培养AI思维、建模能力；
- 扎实AI基础，不做调参侠；
- 解决问题的能力；
- 通过项目来了解核心技术。
方法
- 养成读文章的习惯，延伸资料；
- code；
- 写文章，整理思路，总结；
- 项目合作
问题–>转换为数学优化问题–>找合适的工具解决
chanllenge
- Mutiple ways to express（多种表达方式）
- Ambiguity（一词多义）
注意：需要结合上下文（context）
应用领域
机器翻译 GPU
深度学习：大量学习才有Google的效果
需要考虑语法、语义、上下文
基本方法：分词、词直译、所有排列、LM（选出最合适的句子）语言模型
问答系统
法律、医疗都有应用
情感分析
input、特征工程 model、输出情感值
也可以用深度学习模型
- 股票价格预测
- 舆情监控
- 产品评论
- 事件监测
自动摘要 text summarization（难）
Chatbot 聊天机器人
- 闲聊
- 意图识别（例如：想订一个机票）
information extraction****应用很多
从非结构化的信息中抽取感兴趣的点
- NER 命名实体识别
- 关系抽取 Relation extraction
- 事件检测