金三银四很快就到了,铁子们做好跳槽拿高薪的准备了吗?
回想去年的算法岗,可谓是从灰飞烟灭到人间炼狱。之后的趋势都变成了这样:转行的开始转行,换专业的开始换专业。
于是很多人欲转行NLP,原因是NLP技术近几年发展非常快,像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中,这也推动了NLP在产业中的持续落地,以及行业对相关人才的需求。
但是最近有粉丝私信我,NLP很难学,这条路能坚持走吗?
对于这位朋友的问题,我想从两方面开始回答。
NLP学起来不容易
01
很多大多数欲从事NLP相关工作的同学,往往都是通过自学的方式来进行学习,但是这样很明显的问题是:
1. 虽然学习了解了很多算法模型,但是技术深度和宽度的理解是比较薄弱的,大多还是只停留在调用现有工具比如BERT、XLNet等阶段。 导致无论面试还是真正去业界做NLP,都会被NLP领域的”老枪老炮“们一眼识别出小白属性。
2. 对于算法原理理解不深刻,这就会导致实际应用时不能很好地发挥出来,另外面试时对于大厂面试官的刨根问底,只能是眼睁睁的丢掉offer。
学到多好才能找到好工作?
02
人的精力肯定是有极限的,既然急于求成要不得,那么我们究竟得学到多好才算是“出山”,可以去外面纵横天下了呢?
而对于NLP行业的面试无非就是向面试官证明两点:
没错,在这个行业内企业最看重的自然是项目经历,但初学者又很难接触到工业界项目,怎么办?
安心,我已经给你准备好了,
为了真正全面系统的培养NLP人才,贪心学院推出了《自然语言处理终身升级版》课程覆盖了从经典的机器学习、文本处理技术、序列模型、深度学习、预训练模型、知识图谱、图神经网络所有必要的技术。并落地实操工业级项目,由资深的NLP负责人全程直播讲解,帮助你融会贯通,轻松拿offer。
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01 课程大纲
第一部分:机器学习基础篇
第一章:自然语言处理概述
第二章:数据结构与算法基础
第三章:分类与逻辑回归
第四章:模型泛化与调参
第二部分:文本处理篇
第五章:文本预处理与表示
第六章:词向量技术
第七章:语言模型
第三部分:序列模型篇
第八章:隐马尔科夫模型
第九章:线性条件随机场
第四部分:深度学习与预训练篇
第十章:深度学习基础
第十一章:RNN与LSTM
第十二章:Seq2Seq模型与注意力机制
第十三章:动态词向量与ELMo技术
第十四章:自注意力机制与Transformer
第十五章:BERT与ALBERT
第十六章:BERT的其他变种
第十七章:GPT与XLNet
第五部分:信息抽取与知识图谱篇第十八章:命名识别与实体消歧
第十九章:关系抽取
第二十章:句法分析
第二十一章:依存文法分析
第二十二章:知识图谱
第六部分:模型压缩与图神经网络篇
第二十三章:模型的压缩
第二十四章:基于图的学习
第二十五章:图神经网络
第二十六章:GraphSage与GAT
第二十七章:图神经网络的其他应用
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02 课程中的部分案例
1. 实现一个拼写纠错器 |
---|
2. 从零实现Word2Vec词向量 |
3. 利用SkipGram做推荐 |
4. 从零实现HMM模型 |
5. 基于Linear-CRF的词性分类器实现 |
6. 从零实现深度学习反向传播算法 |
7. 实现AI程序帮助写程序 |
8. 实现AI程序帮助写文章 |
9. 基于Transformer的机器翻译 |
10. 基于KG-BERT的知识图谱学习 |
11. 基于知识图谱的风控系统 |
12. 基于知识图谱的个性化教学 |
13. 利用蒸馏算法压缩Transformer |
14. 利用GCN实现社交推荐 |
15. 基于GAT的虚假新闻检测 |
(剩下20+个案例被折叠,完整请咨询...) |
03 课程中的部分项目作业
01
豆瓣电影评分预测
涉及到的知识点:
02
智能客服问答系统
涉及到的知识点:
03
基于Linear-CRF的医疗实体识别
涉及到的知识点:
04
基于闲聊的对话系统搭建
涉及到的知识点:
05
搭建基于医疗知识图谱的问答系统
涉及到的知识点:
06
搭建基于医疗知识图谱的问答系统
涉及到的知识点:
04 课程中带读的部分论文
主题 | 论文名称 |
---|---|
机器学习 | XGBoost: A Scalable Tree Boosting System |
机器学习 | Regularization and Variable Selection via the Elastic Net |
词向量 | Evaluation methods for unsupervised word embeddings |
词向量 | Evaluation methods for unsupervised word embeddings |
词向量 | GloVe: Global Vectors for Word Representation |
词向量 | Deep Contexualized Word Representations |
词向量 | Attention is All You Need |
词向量 | BERT: Pretraining of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding |
词向量 | XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding |
词向量 | KG-BERT: BERT for Knowledge Graph Completion |
词向量 | Language Models are Few-shot Learners |
图学习 | Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks |
图学习 | Graph Attention Networks |
图学习 | GraphSAGE: Inductive Representation Learning on Large Graphs |
图学习 | Node2Vec: Scalable Feature Learning for Networks |
被折叠 | 其他数十篇文章...... |
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05 课程适合谁?
大学生
在职人士
06 报名须知
1、本期仅招收50人,剩余名额有限。2、品质保障!正式开课后7天内,无条件全额退款。3、学习本课程需要具备一定的机器学习基础。
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