计算机科学领域交叉专业课程

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研课教育

白天班、晚班、周末班等7个班级

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【课程类别】

深度学习在自然语言处理中的应用

【课程安排】

招生状态：招生中

课程形式：NeoSchool平台直播 + 线下实地授课（美国）

课时安排：32课时教授专项慕课+5周科研策略与论文写作课程+2周教授科研预习辅导+14天教授线下科研指导，课程总时长111课时。

【教学现场】

教学场景

教学现场

上课现场

授课场景

授课现场

【课程介绍】

机器学习是一种让计算机系统通过数据学习并改进性能的技术。自然语言处理是研究计算机如何理解和生成人类自然语言的领域。它的目标是使计算机能够像人类一样理解文本和语音，并能够与人类进行自然的语言交互。NLP的发展受益于机器学习和深度学习技术的进步，这些技术使得计算机能够更好地处理和理解自然语言。机器学习和自然语言处理是两个快速发展的领域，将机器学习应用于自然语言处理，已经推动了人工智能领域的巨大进步，例如，机器翻译系统如Google Translate，语音助手如Apple的Siri。机器学习和自然语言处理的不断演进将继续塑造未来的科技发展和改变我们与计算机互动的方式。

本课程的目标是为学生提供必要的技能，以进行高质量的研究，并从数据中提取可操作的见解并进行预测。本课程将为学生提供使用Python编程语言进行应用机器学习的基础知识库。学生将在统计和概率框架内学习重要的数据整理，特征选择，模型选择和模型验证技术，重点是文本分析和自然语言处理。其目的不仅是让学生接触建模技术，而且还让学生通过他们在课堂和家庭作业练习中创建的模块来构建真正的工作系统。此外，学生将通过从广告技术、金融科技和营销技术数据集中提取见解并进行预测，接触数据科学家使用的各种常用工具。

【适合人群】

对计算机科学，数据科学，机器学习，自然语言处理，商业分析，管理信息系统等专业感兴趣的学生。

修读数学、计算机科学、信息科学等专业，以及未来希望在数据分析、商业分析、计算机科学等领域从业的学生。

具备高等数学、统计学、概率论以及Python编程基础的学生优先。

【留影活动】

留影合照

学员合影

学员合照

活动留影

篮球赛

【课程大纲】

1. 语法、变量、运算符、正则表达式、日期时间、转义字符、GitHub

2. 集合、字典、列表、for 循环、while 循环、do 循环、I/O 读写

3. 数据整理、数据清洗、降维、归一化、插补

4. 自然语言处理：文本分词、词干提取、特征矩阵、简介

5. 特征选择：TF-IDF、特征向量、N-gram方法

6. 文本摘要：文本摘要与提取、主题建模和关键词提取

7. 情感分析：词典和机器学习、模型选择

8. 网格搜索、验证与评估、性能指标

9. 自然语言处理中的主题建模：潜在狄利克雷分配（LDA）

10. 用于情感分析的高级机器学习模型

【学习成果】

l 课程成绩单：教授亲笔签发的课程成绩单

l 教授推荐信：符合条件的学员可获教授亲自签发、真实客观且包含丰富细节的推荐信

l 科研实践成绩与学术评价：根据学员的科研实践表现，教授将亲自签字并出具科研实践成绩证明和学术评价报告

l 论文推荐发表：EI/CPCl/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别国际会议全文投递与发表

l 结业证书：符合条件的学员将获得高含金量结业证书

【机构环境】

前台

机构环境

环境展示

环境一角

办公环境

【机构介绍】

NeoScholar Research Institute (研课) 于2011年创立于美国洛杉矶，总部位于新加坡，是国际知名的学术交流组织，致力于创造未来教育的科研训练体系。研课自2014年起的学术活动得到包括IBM、USC等企业和高校的学术赞助，主要建设Cathaypath Institute of Science青少年科研训练项目和SixThirty Group学术非盈利机构。研课在2019年举办了超过17场学术会议和青少年科研活动，超过两万名学生在NeoScholar与世界学者进行研究型课题的研讨和学习。

【师资介绍】