时间安排

日期	主题	课程PPT	阅读材料	任务	Deadline
1.22	[直播]开课典礼 & 课程介绍 & NLP概论	课程内容	github 教学视频	Homework#0
1.26	[直播]问答系统（1） - 深入浅出必备基础：算法复杂度和动态规划	课程内容	时间复杂度 edit distance Master's Theorem		Homework0 Due
1.29	[直播]问答系统（2） - 分词，拼写纠错，停用词过滤，词的标准化，词袋模型，文本相似度计算	课程内容	文本预处理（代码参考） 分词中的最大匹配算法 拼写纠错 Edit Distance DP练习题 Porter Stemmer tf-idf介绍（技术博客）Porter Stemming （网页版介绍） 高级论文阅读 QuAC : Question Answering in Context Coarse-to-Fine Question Answering for Long Documents QA workshop	Project 1 Out
2.12	[录播]问答系统（3） - 词向量，句子向量，倒排表，项目作业的解释	课程内容	倒排列表（Manning et al. 第一章） 余弦相似度介绍（技术博客） From Word Embeddings To Document Distances（计算语句相似度，ICML 2015） Optimizing Chinese Word Segmentation for Machine Translation Performance（分词，ACL 2008）
2.14	[录播]语言模型（1）- Ngram, 概率预测, Smoothing	课程内容	高级阅读 A Neural Probabilistic Language Model The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks	TBD	TBD
2.16	[直播]总结知识点，拼写纠错实战	课程内容	拼写纠错博客]	TBD	TBD
2.19	[录播]专家系统介绍，机器学习介绍，朴素贝叶斯
2.21	[录播]Python编程相关，爬虫相关
2.23	[直播]Viterbi实战	课程内容			Project 1 Due
2.26	[录播] Python高级编程
2.28	[录播] 逻辑回归，梯度下降法, 交叉验证		逻辑回归By Elkan
3.2	[直播] 朴素贝叶斯实战，朴素贝叶斯推导	课程内容	朴素贝叶斯推导
3.5	[录播] 过拟合，L1, L2正则		TBD	Capstone项目开始组队 团队组建	第一篇技术文章Due
3.7	[录播] ElasticNet, 凸优化原理（1）		Regularization and variable selection via the elastic net]	Project 2 Out
3.9	[直播] 情感分析技术实战	课程内容		Project 1 Feedback out
3.12	[录播] 正则，L1,L2与高斯分布，拉普拉斯分布		MLE与MAP 高斯分布与L2正则		组队完成
3.14	[录播] 凸优化原理		Convex Optimization by Boyd
3.16	[直播] 优化问题求解实战				Project 2 Due
3.19	[录播] 非凸优化问题，梯度下降法收敛分析		Set Cover Problem LP Relaxation Convergence Analaysis
3.21	[录播] SVM介绍，Linear SVM		SVM Intro CMU's SVM Nice Paper on SVM
3.23	[直播] 信息抽取介绍，命名实体识别	课程内容	VAE
3.26	[录播] SVM的KKT, Dual问题
3.28	[录播] 关系抽取技术- 基于规则，基于监督学习
3.30	[直播] 关系抽取技术 - Bootstrap方法, Snowball
4.2	[录播] 关系抽取技术
4.4				Project 3 Out Due on April 21
4.9	[录播] 时序模型，HMM介绍
4.11	[录播] HMM: F/B算法，EM算法，参数估计
4.13	[直播] EM算法以及HMM参数估计
4.18	[录播] HMM模型
4.20	[录播] CRF相关		CRF
4.24	[直播] 分布式表示法，词向量，SkipGram		word2vec
4.26	[录播] 词向量（续）		Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb
4.27	[直播] 词向量总结
4.30	[录播] 神经网络，激活函数，universal approximation theorem
5.7	[录播] 神经网络中的BP算法详解
5.9	[录播] 神经网络中的优化，RNN/LSTM介绍
5.11	[直播] 为什么需要深？ 表示学习是什么？ 好的表示学习有哪些特点？ （这是DL的精髓）
5.14	[录播] Dropout和Seq2Seq
5.16	[录播] attention介绍，图像识别中的attention
5.18	[直播] seq2seq的attention, self attention
5.25				Project 4 - Machine Translation Post
5.28	[直播（8：30-10：30PM）] Transformer讲解
5.30	[直播] Bert的讲解（8：30-10：30PM）
6.1	[直播] 概率图模型-LDA与吉布斯采样(8:30PM-10:30PM)
6.4	[直播] 概率图模型-LDA与变分法（8:30-10:30PM）	代码
6.11	[直播] Collapsed gibbs sampling
6.13	[直播] Collapsed Gibbs Sampling
6.15	[直播] Variational Inference
6.15	[Review Session]
6.20	[直播] Variatinal Inference(2)
6.22	[直播] GMM
6.27	[直播] BERT(2)
6.29	[直播] Task-Oriented Chatbot
Class officially ends. All TA services ends. Capstone Project presentation will be scheduled separately
TBD	(bonus lecture)职业规划
TBD		最后一次课程内容

日常答疑石墨链接：https://shimo.im/sheet/Za4KStK0VGMyJwE4

答疑时间安排

周一(晚9-10点)	周二	周三(晚9-10点)	周四(晚9-10点)	周五(晚9-10点)	周六(晚9-10点)	周日(晚9-10点)
姜老师	无	姜老师	郭老师	郭老师	胡老师	胡老师

Review Session (主要围绕专题来讲解比如学员共同的问题，课程里没有涉及到的内容等)

• 时间：每周六下午2-3点 （利用ZOOM)

日期	老师	主题
1.26	胡老师	一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL
2.16	郭老师	基于几个例子，书写动态规划
2.23	姜老师	importance sample negtive sample nce
3.2	胡老师	“关于面试的话题”
3.9	郭老师	数据结构串讲
3.16	姜老师	变分推断， 指数族家族， lda
3.23	胡老师	attentiontransformerbert
3.30	郭老师	cnn rnn transformer对比
4.13	姜老师	面试模拟
4.20	胡老师	公司实际项目串讲
4.27	郭老师	“梯度提升树”
5.11	姜老师	面试模拟
5.18	胡老师	基于GAN及强化学习的文本生成
5.25	郭老师	深度文本匹配
6.1	姜老师
6.15	胡老师
6.22	郭老师

职业规划方面的咨询

在课程的下半部分我们会安排专门的时间来辅导，到时候会通知大家。