NLP就业小班第五期 [保证就业，挑战年薪四十万或薪资翻倍]

课程详情

NLP就业小班第五期

[保证就业，挑战年薪四十万或薪资翻倍]

课程核心介绍

本课程分为六个阶段，从NLP基础到实际应用，全面覆盖自然语言处理的核心知识。

第一阶段：掌握NLP基础，包括语言模型、文本分类等基本概念。
第二阶段：深入学习语言模型与文本分类，提升对文本数据的处理能力。
第三阶段：预训练模型与机器翻译，掌握机器翻译的基本原理和应用。
第四阶段：机器翻译与结构化预测，学习如何将非结构化数据转化为结构化数据。
第五阶段：问答系统和聊天机器人，掌握构建智能问答系统的关键技术。
第六阶段：整体流程，学习如何将所学知识应用于实际项目中。

适合人群

本课程适合对自然语言处理感兴趣，希望从事相关领域工作的专业人士。

学习收获

掌握自然语言处理的核心知识。
具备构建智能问答系统和聊天机器人的能力。
提升在自然语言处理领域的就业竞争力。

课程亮点

理论与实践相结合，注重实际应用。
小班授课，确保教学质量。
保证就业，挑战年薪四十万或薪资翻倍。

课程目录

第一阶段 掌握NLP基础
  在线视频：NLP基础技能
  在线视频：从语言模型到朴素贝叶斯
  在线实训：文本情感分析案例与新闻分类
  在线视频：深度学习与NLP简单应用
  在线视频：深度学习回顾与PyTorch简介
  在线直播：如何更好的做NLP
  在线直播：NLP基础技术梳理
第二阶段 语言模型与文本分类
  在线视频：语言模型
  在线实训：用PyTorch训练语言模型
  在线视频：自然语言分类任务
  在线实训：用三种神经网络做文本分类
  在线直播：NLP中的经典深度学习模型精讲
  在线直播：NLP中的ConvNet
第三阶段 预训练模型与机器翻译
  在线视频：词向量实战
  在线实训：用PyTorch训练词向量
  在线视频：大规模无监督预训练语言模型与应用(上)
  在线视频：大规模无监督预训练语言模型与应用(中)
  在线视频：大规模无监督预训练语言模型与应用(下)
  在线直播：BERT模型精讲
  在线直播：预训练模型实战
第四阶段 机器翻译与结构化预测
  在线视频：机器翻译与文本摘要
  在线视频：Seq2Seq与Attention机制及其应用
  在线视频：GAN和VAE模型与文本生成
  在线直播：隐马尔科夫模型
  在线直播：条件随机场（CRF）模型
  在线实训：使用CRF模型完成命名实体识别
第五阶段 问答系统和聊天机器人
  在线视频：问答系统
  在线实训：训练一个问答系统
  在线视频：简单易用的聊天机器人开发平台与展望
  在线实训：打造真实场景中的deploy聊天机器人
  在线直播： 问答系统
  在线直播：聊天机器人
第六阶段 整体流程介绍、项目任务书、数据介绍
  在线视频：项⽬1 机器翻译系统，和项⽬2 ⽂本 摘要的介绍
  在线视频：项⽬3 基于⽂本的问答系统介绍和数 据准备
  在线直播：项⽬5 知识图谱项⽬介绍和关键点线 路梳理
  在线直播：项⽬6 聊天机器⼈项⽬8 聊天机器⼈ 中的语义理解的项⽬介绍
第七阶段 环境配置与数据准备
  在线视频：项⽬1 机器翻译系统，和项⽬2 ⽂本 摘要的数据准备
  在线视频：项⽬3 基于⽂本的问答系统的模型构建和整体实现
  在线直播：项⽬5 知识图谱项⽬的数据准备
  在线直播：项⽬6 聊天机器⼈项⽬8 聊天机器⼈ 中的语义理解的数据准备
第八阶段 模型构建
  在线视频：项⽬1 机器翻译系统，和项⽬2 ⽂本 摘要的模型构建
  在线视频：项⽬4 FAQ问答机器⼈整体内容讲解
  在线直播：项⽬5 知识图谱项⽬的模型构建
  在线直播：项⽬6 聊天机器⼈项⽬8 聊天机器⼈ 中的语义理解的模型构建
第九阶段 模型评估、优化和上线
  在线视频：项⽬1 机器翻译系统，和项⽬2 ⽂本 摘要的整体实现
  在线视频：项⽬7 ⽂本推荐系统整体内容讲解
  在线直播：项⽬5 知识图谱项⽬的整体实现
  在线直播：项⽬6 聊天机器⼈项⽬8 聊天机器⼈ 中的语义理解的整体实现
第十阶段 项目总结和就业辅导
  在线直播：项目1 、2、5总结和就业辅导
  在线直播：项目3、4、6、7、8总结和就业辅导
补充阶段
  【补充视频1】聊天机器人整体内容讲解
  【补充视频2】聊天机器人中的语义理解整体内容讲解