スタンフォードNLPコースXCS224Uのビデオが公開されました。実用的な情報が満載です。ぜひ聞いてください。

会話エージェントから検索クエリまで、自然言語理解 (NLP) は今日の最もエキサイティングなテクノロジーの多くを支える基盤です。言語を効率的かつ確実に理解するためのモデルをどのように構築するのでしょうか?まだよくわからない場合は、コースを受講してみませんか?

しかし、コースによっては、非常に高額なだけでなく登録も難しいものもあれば、非常に質の高いだけでなく一般向けに無料で提供されるものもあります。後者を望まない人がいるでしょうか?

そうです、今日はMachine Heartがスタンフォード大学のXCS224U:自然言語理解（2023）コースをご紹介します。内容が満載で、講師の Christopher Potts がコースを魅力的にしてくれます。さらに重要なことに、このコースのすべてのビデオが公開されており、学習に使用できるビデオが 50 本あります。

ビデオリンク: https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOwvldxftJTmoR3kRcWkJBp

このコースでは、言語学、自然言語処理、機械学習の理論的概念を活用します。このプロジェクト指向のコースでは、機械が人間の言語を理解できるようにするシステムとアルゴリズムを開発します。

コースの前半では、自然言語理解における 3 つの基本的なタスク、つまり文脈言語表現、情報検索、および NLU モデルの高レベルの動作評価について説明します。各課題トピックには、ベースライン モデルを構築する実践的なコンポーネントが含まれています。これらのベースライン モデルは、独自のモデルの開発に役立ちます。

コースの後半では、自然言語理解に関する独自のプロジェクトに取り組み、この分野のベストプラクティスに焦点を当てます。追加の講義と資料では、評価とメトリクス、意味解析、基礎的な言語理解など、システムの拡張と改善に役立つ重要なトピックを取り上げます。

これらのレッスンでは、次のことを学びます。

• 人間の言語を堅牢に機械学習で理解するためのシステムとアルゴリズムを開発する。
• 大規模言語モデルを使用したニューラル情報検索システムの構築。
• 文脈的単語表現モデル（トランスフォーマー、BERT、ELECTRA、GPT など）を活用して、単語間の意味的および構文的な関係を理解し​​ます。
• 古典的およびニューラルな情報検索方法を使用してテキストから必要な情報を取得します。
• 選択した NLU 研究プロジェクトを設計して実施します。

就学前準備

重要な点は、このコースは初心者向けではなく、コースを開始する前にある程度の蓄積が必要であるということです。

具体的には、コースを学習する前に、コースの内容をスムーズに理解し、コース関連のタスクを完了できるように、ある程度の技術的および知識的な基礎を身に付けておく必要があります。

• Python の熟練度: コーディング課題では Python を使用します。一部のジョブでは、基本的な Linux コマンドライン ワークフローに精通している必要があるためです。
• 微積分と線形代数に精通していること、（多変量）導関数の適用能力と行列/ベクトル表記および演算の理解が必要です。
• 確率論を習得する: 基本的な確率分布 (連続分布、ガウス分布、ベルヌーイ分布) に精通し、連続ランダム変数と離散ランダム変数の概念 (期待値、独立性、確率分布関数、累積分布関数) を定義できるようになります。

スタンフォードでは、より良い結果を得るために、自然言語処理 XCS224U コースとディープラーニング XCS224N コースを組み合わせることも推奨しています。さらに、NLP 関連の知識を復習するための資料リストも用意しておりますので、必要に応じてご利用ください。

リストリンク: http://web.stanford.edu/class/cs224u/background.html

講師紹介

クリストファー・ポッツはスタンフォード大学の言語学教授であり、同大学のコンピューターサイエンスの教授および言語情報研究センター (CSLI) の所長も務めています。彼は研究において、感情が言語でどのように表現されるか、また言語の生成と解釈が談話と文脈によってどのように影響を受けるかを計算手法を用いて探究することに取り組んでいます。

彼は 2005 年に「The Logic of Conventional Implicatures」という本を出版し、計算言語学と理論言語学の分野で多数の学術論文を発表しています。

コース動画の下のコメント欄では、ネットユーザーがコースへの愛情を表現している。

推薦者の中には、Christopher Potts 氏を称賛する声を直接述べ、彼は複雑な ML と NLP の概念を説明する特別な才能を持った有能な教育者であると述べました。 「彼の研究と講義から多くのことを学びました。彼の新しいコースを視聴することを強くお勧めします。」