牛津大学xDeepMind自然语言处理 第10讲 文本转语音(3)

大数据文摘重磅课程汉化《牛津大学xDeepMind自然语言处理

本周更新至:Lecture 10 文本转语音(3)

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牛津大学Deep NLP是一门关于自然语言处理(NLP)的高阶课程。课程由牛津大学和谷歌DeepMind(AlphaGo的开发机构)联合开设,是牛津大学计算机系2017年春季学期最新课程。由Phil Blunsom主讲,同时邀请到多位来自DeepMind和NVIDIA的业界讲师来做客座讲座。

大数据文摘已联系课程主讲人取得翻译授权,并联合北京邮电大学模式识别实验室组织了视频汉化,免费发布。

课程视频【中文字幕】学习地址:

(连载中,请收藏!点击文末阅读原文,可直接加入学习)

http://study.163.com/course/introduction/1004336028.htm

牛津大学课程页面(所有资料汇总):

https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures

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入门文本转语音NLP
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阿尔法围棋技术
AlphaGo

阿尔法围棋是于2014年开始由英国伦敦Google DeepMind公司开发的人工智能围棋程序。AlphaGo是第一个打败人类职业棋手的计算机程序,也是第一个打败围棋世界冠军的计算机程序,可以说是历史上最强的棋手。 技术上来说,AlphaGo的算法结合了机器学习(machine learning)和树搜索(tree search)技术,并使用了大量的人类、电脑的对弈来进行训练。AlphaGo使用蒙特卡洛树搜索(MCTS:Monte-Carlo Tree Search),以价值网络(value network)和策略网络(policy network)为指导,其中价值网络用于预测游戏的胜利者,策略网络用于选择下一步行动。价值网络和策略网络都是使用深度神经网络技术实现的,神经网络的输入是经过预处理的围棋面板的描述(description of Go board)。

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自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

模式识别技术
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模式识别(英语:Pattern recognition),就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。 我们把环境与客体统称为“模式”。 随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。 信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。其概念与数据挖掘、机器学习类似。

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秉承“普及数据思维,传播数据文化,助⼒产业发展”的企业⽂化,我们专注于数据领域的资讯、案例、技术,形成了“媒体+教育+⼈才服务”的良性⽣态,致⼒于打造精准数据科学社区。

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