系 所：资讯工程系 教 师：陈冠宇 必 选 修：选修 学 分：3 心 得： - Proj (15%) * 5 - Final Proj(30%) * 1 这门课的英文课名比较正确：Deep Learning for Natural Language Processing 实质内容上，deep learning 占了绝大部分。 [project] Proj 1 简单的入门，助教提供未完成的 tensorflow python 档，去填空个而已 Proj 2 铁达尼号生存预测，透过DNN训练出一个能透过乘客资料预测该乘客生死的模型 Proj 3 输入 ptt 文章的内文，用RNN分析出那篇文是啥看板的 Proj 4 输入 ptt 文章的内文，用CNN预测出那篇文的推嘘数 Proj 5 输入嘴巴被挖空的人脸图片，用GAN生成图片把空的嘴巴补起来 Final Proj 读一篇跟 deep learning 相关的论文，然後实作他的内容 Project 2 ~ 5的部分，会使用kaggle平台提交预测结果 按照预测正确率排行 排行越高分数越高 [授课] 分成两部分： 一堂是助教课，通常在讨论作业的实作 两堂是理论课，由老师讲解各个NLP以及类神经网路的原理 [总结] 纯实作的课，不喜欢考试的人很适合XDDDD 由於是 deep learning，有GPU的在训练上会有压倒性的优势，训练model的速度整个屌打 是一门优质的新手向 deep learning 课 [课程网站] 懒得缩网址 http://faculty.csie.ntust.edu.tw/~kychen/courses/2018_Spring_DLNLP/2018_DLNLP.html 推 荐 度：★★★★★ (最少一颗 最多五颗) --

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