系 所：資訊工程系 教 師：陳冠宇 必 選 修：選修 學 分：3 心 得： - Proj (15%) * 5 - Final Proj(30%) * 1 這門課的英文課名比較正確：Deep Learning for Natural Language Processing 實質內容上，deep learning 佔了絕大部分。 [project] Proj 1 簡單的入門，助教提供未完成的 tensorflow python 檔，去填空個而已 Proj 2 鐵達尼號生存預測，透過DNN訓練出一個能透過乘客資料預測該乘客生死的模型 Proj 3 輸入 ptt 文章的內文，用RNN分析出那篇文是啥看板的 Proj 4 輸入 ptt 文章的內文，用CNN預測出那篇文的推噓數 Proj 5 輸入嘴巴被挖空的人臉圖片，用GAN生成圖片把空的嘴巴補起來 Final Proj 讀一篇跟 deep learning 相關的論文，然後實作他的內容 Project 2 ~ 5的部分，會使用kaggle平台提交預測結果 按照預測正確率排行 排行越高分數越高 [授課] 分成兩部分： 一堂是助教課，通常在討論作業的實作 兩堂是理論課，由老師講解各個NLP以及類神經網路的原理 [總結] 純實作的課，不喜歡考試的人很適合XDDDD 由於是 deep learning，有GPU的在訓練上會有壓倒性的優勢，訓練model的速度整個屌打 是一門優質的新手向 deep learning 課 [課程網站] 懶得縮網址 http://faculty.csie.ntust.edu.tw/~kychen/courses/2018_Spring_DLNLP/2018_DLNLP.html 推 薦 度：★★★★★ (最少一顆 最多五顆) --

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.136.113.55 ※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/NTUST_STUDY/M.1530414417.A.102.html