课程大纲：自然语言处理（NLP）在人工智能中的应用

课程简介

• 目标受众：计算机科学专业学生，对人工智能有兴趣，具备基础编程知识
• 课程时长：15周，每周3小时
• 教学方法：讲座、小组讨论、编程实践、项目作业

第1周：自然语言处理基础

• 主题：自然语言处理介绍
• 学习目标：
  • 了解NLP的基本概念和应用场景
• 阅读资源：
  • Jurafsky & Martin, "Speech and Language Processing"
• 活动：NLP简介演讲，初步讨论

第2-4周：语言模型与词法分析

• 主题：词法分析与词袋模型
• 学习目标：
  • 掌握分词、词性标注
• 资源：
  • NLTK教程
• 活动：分词工具的使用，小型项目实践

第5-7周：句法分析与语法树

• 主题：句法分析与依存句法
• 学习目标：
  • 理解上下文无关文法和依存解析
• 资源：
  • Stanford CoreNLP
• 活动：编写简单的语法分析程序

第8-10周：语义分析与情感分析

• 主题：词向量表示与情感分析
• 学习目标：
  • 学习词嵌入（Word2Vec, GloVe）
• 资源：
  • Gensim库
• 活动：情感分析项目

第11-13周：机器翻译与文本生成

• 主题：序列到序列模型与神经机器翻译
• 学习目标：
  • 实现基本的机器翻译系统
• 资源：
  • OpenNMT
• 活动：翻译模型设计与训练

第14周：深度学习在NLP中的应用

• 主题：Transformer架构与BERT模型
• 学习目标：
  • 理解Transformer原理
• 资源：
  • Hugging Face Transformers库
• 活动：BERT模型解读与微调

第15周：总结与未来趋势

• 主题：NLP的最新进展与未来挑战
• 学习目标：
  • 总结课程内容，讨论前沿研究
• 活动：项目展示与小组讨论

评估方式

• 作业：每周课后作业，检验理论理解
• 小测验：每两周一次，巩固知识点
• 项目：贯穿课程的大型项目，应用所学技能解决实际问题
• 报告与演示：最后项目展示，评估综合能力

通过这个课程，学生将建立起扎实的NLP基础知识，并能独立进行相关项目开发。