2021入坑NLP？我劝你冷静一下

对于NLP从业者来说，每天都面临着灵魂拷问：

如何增加知识储备，构建完整知识体系？

如何保持对于NLP领域前沿技术的敏感性？

如何快速进阶，成为NLP专家？

如今，被誉为“人工智能领域皇冠上的明珠”的NLP正处于黄金时代，是AI行业中应用非常火爆的领域，只要有文本内容的地方就有NLP的需求。

但是，无论是想要入坑NLP的大学生，还是想要在NLP领域不断精进的职场人，都必须要保持冷静思考，想要成为年薪50W+的资深NLP工程师，必须不断学习这个领域的前沿知识，保持对热门技术的敏感性，这样才能收获更好的发展。

为此，贪心科技重磅打造 《自然语言处理三大技术训练营》 ，帮助大家用最短的时间跟上时代的步伐，让自己的知识体系更加深入。

如果你以后想从事相关课题的科研或准备出国留学申请该领域方向的博士硕士，将会有很大帮助。

自然语言处理三大技术训练营

 ☑ 对话系统  ☑ 知识图谱  ☑ 文本生成

助你成为行业 TOP10% 的NLP工程师

对课程有意向的同学

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三大技术深度剖析

站在NLP领域最前沿

在《自然语言处理三大技术训练营》中，可以全面学习到 对话系统、知识图谱以及文本生成 等自然语言处理技术，不仅可以深入理解当今应用场景最广泛的技术，还可以为后续科研打下基础，成为你的创业项目或转换成你的科研论文。

对话系统方向

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通过过本次课程的学习，学员能系统掌握对话系统核心技术，包括任务型对话系统、自然语言理解，检索式对话生成等。

知识图谱方向

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本课程将介绍与知识图谱相关的所有技术，例如，数据模型，图谱构建，推断，以及知识抽取等等。同时，我们也将介绍 discriminative training, mixture models, and semi-supervised training methods, 以及 deep learning models.

文本生成方向

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通过本次课程的学习，学员能够系统的掌握自然语言本文生成的核心技术，包括Seq2Seq框架，机器翻译， 抽取式摘要， 生成式摘要， 创意文本及可控性文本的生成（写作故事，诗词，对联，古诗）等生成，多模态文本生成， 对抗生成网络与强化学习结合的文本生成，通过Auto Encoder 类文本生成，NL2Sql, Table2Text, 预训练类文本生成模型等。

自然语言处理三大技术训练营

 ☑ 对话系统  ☑ 知识图谱  ☑ 文本生成

助你成为行业 TOP10% 的NLP工程师

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博导级导师开发及授课

带你系统掌握热门技术

每个模块均由本领域内多年一线从业经验科学家或科研学者、研究员全程直播讲授，他们会结合自身经历及学术应用前沿，深入剖析技术细节及各模块所涵盖最前沿技术，为你指引未来方向。

蓝振忠

课程研发顾问

ALBERT模型的第一作者

西湖大学特聘研究员和博士生导师

Google AI实验室科学家

美国卡耐基梅隆大学博士

先后在NIPS, CVPR, ICCV, IJCAI等会议发表30篇以上论文，1000+引用次数

李文哲

贪心科技CEO

美国南加州大学博士

曾任独角兽金科集团首席数据科学家、美国亚马逊和高盛的高级工程师

金融行业开创知识图谱做大数据反欺诈的第一人

先后在AAAI、KDD、AISTATS、CHI等国际会议上发表过15篇以上论文

郑老师

清华大学计算机系（计算机科学与人工智能研究部）博士后

美国劳伦斯伯克利国家实验室访问学者

美国亚利桑那大学访问学者

主要从事自然语言处理，对话领域的先行研究与商业化

先后在AAAI，NeurIPS，ACM，EMNLP等国际会议及期刊上发表过10篇以上论文

杨栋

推荐系统，计算机视觉领域专家

香港城市大学博士，加州大学美熹德分校博士后

主要从事机器学习，图卷积，图嵌入的研究

先后在ECCV, Trans on Cybernetics, Trans on NSE, INDIN等国际顶会及期刊上发表过数篇论文

王老师

毕业于QS排名TOP20名校

先后任职于亚马逊，华为，平安科技等AI研发部门

主要从事机器阅读理解，信息检索，文本生成等方向的研究

先后在AAAI, ICLR等发表数篇论文，拥有多项国家发明专利

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 ☑ 对话系统  ☑ 知识图谱  ☑ 文本生成

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PBL项目制教学

开展企业真实项目实战

在课程中，导师们由浅入深的讲清楚每一个核心的细节以及前沿的技术、同时你将有机会参与到课题中，并通过课题来增加对领域的认知，让自己的能力更上一层。

课程采用项目制教学（PBL）教学方式，同时参考了美国顶级院校的教学培养体系，保障每位学员的学习效果。

1

读论文（20%）

每个模块中，在指定的论文列表中选择至少2篇文章，并把summary发布在内部论坛中。

2

项目（80%）

对于每个模块，以小组为单位，完成一个完整的项目或者课题，分几个阶段完成：

• 1页课题计划 & 线上报告

• 课题成果展示 & 最终答辩

• 完整的课题Report

授课方式：基础知识讲解→前沿论文解读→论文代码复现→该知识内容的实际应用→该知识的项目实战→该方向的知识延申及未来趋势讲解→Capstone开放式项目实战。

每个模块均设有开放式项目，导师团队全程辅导，课题最终可转换成创业项目或科研论文。

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七大增值服务

打造完善课程服务体系

1.科学的实战安排

每一期的训练营都有严谨科学的安排，每周伴随着理论、实战、案例分享、项目讲解等课程一系列课程内容。

▲节选往期部分课程安排

2、项目讲解&实战帮助

训练营最终的目的是帮助学员完成项目，理解项目中包含核心知识技能，训练营中会花大量的时间帮助学员理解项目以及所涉及到的实战讲解。

▲节选往期部分课程安排

3.专业的论文解读

作为AI工程师，阅读论文能力是必须要的。在课程里，我们每1-2周会安排一篇经典英文文章供学员阅读，之后由老师帮助解读。   

▲节选往期部分论文安排

4.代码解读&实战

对于核心的模型如BERT，XLNet都会精心安排代码解读和实战课，帮助学员深入理解其细节并有能力去实现。

▲BERT模型代码实战讲解

5.行业案例分享

训练营过程中会邀请合作的专家来分享行业案例以及技术解决方案，如知识图谱的搭建、保险领域的客服系统等。

▲专家分享

《Google YouTube 基于深度学习的视频推荐》

嘉宾简介：曾博士

计算机视觉，机器学习领域专家

先后在CVPR，ACMMM，TPAMI，SCI 期刊，EI 会议等发表超过30篇论文。

6.日常社群答疑

为了帮助解决学员遇到的问题，专业助教会提供全天社群答疑服务。我们的助教均来来自于一线AI公司和国内外名校，扎实的理论和工业界应用也是我们选拔助教老师的重要标准，拒绝空谈理论。

▲社群内老师专业的解答

7.日常作业&讲解

为了巩固对一些核心知识点，学员除了大项目，也需要完成日常的小作业。之后助教会给出详细的解答。

▲课程学习中的小作业

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