选课类别:专业任务 | 教学语言:英文 |
课程类别:专业选修课 | 开课单位:计算机科学与工程系 |
课程层次:未知 | 获得学分:3.0 |
涵盖了nlp的大部分基本领域,前小半个学期在讲传统nlp的技术(前transformers时代),之后就包括了transformers+LLM的内容,对于小白入门还是可以的。lab课是关于lecture的practice,难度不大,会给详细的notebook参考。lecture签到5分,lab签到5分 + practice 10分。
总共有6次Assignment(这学期最后因为内容取消了第6次)总共占55分。相关的lab和作业的参考notebook中也有代码框架。个别难度会高一些,整体难度不大。
Project占比25分,完全参考Standford CS224n: https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1244/ 具体是给定代码基础上实现一个BERT + finetuned on 3 downstream multitasks。基本的实现不难,想提升performance需要自己花心思。另外还可以有customized project,需要自己选择一个topic,和老师确认一下。
没有期末考试。
一个小广告,课程内容可以参考: https://github.com/Cooper-Zhong/CS310-Natural-Language-Processing,project部分可以参考 https://github.com/Cooper-Zhong/CS310-project-minbert。
老师很好讲的也很清晰,project占比不大给分也很好。这个课主要还是平时作业弄好分就不会低,平时作业都按要求做也就总评扣个一两分,加上project扣个几分,而且这个课程也确实能学到一些东西