课程主页: https://www.coursera.org/learn/attention-models-in-nlp
课程概述
今天，我想向大家推荐一门非常实用的在线课程——《自然语言处理与注意力模型》。这门课程是自然语言处理专业化系列的第四门课程，内容涉及多种现代NLP技术，适合希望深入学习自然语言处理的各位同学。
课程内容
在这门课程中，您将学习到：
- 通过Encoder-Decoder注意力模型将完整的英语句子翻译成德语
- 构建一个Transformer模型来生成文本摘要
- 使用T5和BERT模型进行问答
- 基于Reformer模型构建聊天机器人
课程最终的目标是让你设计出能够执行问答和情感分析的NLP应用，创建用于语言翻译和文本摘要的工具。这绝对是一个非常实用的目标，能够帮助学员们在实际项目中应用所学知识。
课程大纲
课程内容丰富，涵盖了多个前沿的NLP技术：神经机器翻译
在这里，您将深入探讨传统seq2seq模型的一些不足，并了解如何通过添加注意力机制来加以解决，最终构建一个能够将英语句子翻译成德语的神经机器翻译模型。
文本摘要
课程中将比较RNN与其他序列模型与现代的Transformer架构的优缺点，并最终创建一个能够生成文本摘要的工具。
问答系统
探索利用当下最先进的模型T5和BERT进行迁移学习，构建一个能够进行问答的模型。
推荐理由
这门课程非常适合希望在NLP领域进一步深造的人。通过实践项目和丰富的内容，学员不仅能掌握理论知识，还能动手实践，从而提高自己的编程能力和项目实战经验。此外，课程涵盖了当前业界流行的技术，非常值得一学！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/attention-models-in-nlp