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第四期 | 帶學斯坦福CS224n自然語言處理課+帶打全球Kaggle比賽(文墨重金招募老師!)

在未來五年,你認為人工智慧領域最具有商業價值的方向是什麼?

上個月我和一個演算法工程師朋友聊了聊,詢問演算法崗的行業薪資,他說現在計算機視覺演算法崗工程師年薪大約50萬左右,正當我感嘆如今計算機視覺的火爆時,他又和我說,自然語言處理工程師的年薪已經接近100萬了!我瞬間崩潰了!

這樣的行業薪資分配,不禁讓我想起了一句行話:“人工智慧領域,現在是CV的,未來是NLP的”。

自然語言處理演算法,由於在智慧客服、語音識別、語意分析、機器人等多個高科技領域均有應用場景,但國內人才補給嚴重不足,就算剛剛畢業的碩士博士也可以有很高的薪酬,還能直接參与甚至負責核心專案。可以預見,NLP演算法類人才的數量在未來5年內會出現爆髮式增長。

所以,學習CV最好的時間是2年前,而學習NLP最好的時間就是現在。

為此我們用了一個月時間,篩選和研究了市面上所有最具價值的學習資料,並讓往期學員深入參與調研,最後選擇了以斯坦福大學最權威的NLP課程CS224n作為帶學教程,以李開復、搜狗CEO王小川和美團點評CTO聯合創辦的全球頂級Kaggle比賽作為比賽實踐,開設我們第一期《深度學習與自然語言處理》帶學訓練營。為期12周,制定了完整、系統,理論結合實際的教學計劃,讓大家學完能真正具備進入大廠實習的能力。

 

斯坦福CS224n自然語言處理課帶學訓練營
你能獲得什麼

頂級理論知識

  • 導師手把手帶學斯坦福CS224n自然語言處理課,挑戰AI前沿技術

  • 用python徒手實現演算法

  • tensorflow框架實現

高質量資源助力

  • 拿來就能用GPU雲端免費資源

  • 通俗易懂的中式思維學習筆記

  • 一站式研學資料包

高品質學習環境

  •  三場內部PK賽,共計3000元獎金等你拿
  • 阿裡、華為、滴滴、京東等工程師與你組團學習

  • 麻省、清華、北大同學與你一起組隊全球頂級比賽PK

你還能獲得什麼

知識星球入住權

  • 一年期限,價值1198元的知識星球

  • 21位AI重量大咖坐鎮,人工智慧不同學習階段都能1對1定向答疑

  • 知識星球內發帖,根據學員點贊隨機打賞18-98元

增加工作機會

  • 按照學習路徑完成學業,大廠實習機會增大,能達到公司招聘要求

  • 英偉達、京東、圖森未來、螞蟻金服、滴滴等公司內推

班級特色

 

專家護航:選用斯坦福大學最權威NLP課程,導師重點、難點知識串講

任務分解:由淺入深,梳理學習路徑(教學大綱跟課程是否一樣),制定每天核心學習任務

及時反饋:360度無死角答疑,助教錄播解鎖作業,導師作業抽查點評

激勵機制:打卡督促,學員競爭激勵,高額獎金助學

協助突破:多樣化專案應用拓展,內外AI大賽加持,每周特色主題討論

 

教學大綱

 

Week1

 

1、深度學習介紹

2、自然語言處理介紹

3、自然語言應用領域

作業:Softmax 演算法和Neural Network Basics 神經網絡基礎實現

比賽實戰1:“達觀杯”NLP演算法大賽報名指導及入門講解

Week2

 

1、高級詞向量表示:word2vec 2

2、Word Window分類與神經網絡

作業:word2vec 實現和Sentiment Analysis 情緒分析

Week3

 

1、反向傳播與專案指導:Backpropagation and Project Advice

2、依賴解析:Dependency Parsing

作業:Neural Transition-Based Dependency Parsing 基於神經網絡的依賴分析

比賽實戰1:帶打“達觀杯”NLP演算法大賽(進階版)

Week4

 

1、TensorFlow入門

2、RNN和語言模型

作業:nsorflow Softmax 基於TensorFlow的softmax分類

Week5

 

1、高級LSTM及GRU:LSTM and GRU

2、期中複習

作業:Recurrent Neural Networks: Language Modeling 迴圈神經網絡語言建模

Week6

 

1、機器翻譯、序列到序列、註意力模型:Machine Translation, Seq2Seq and Attention

2、GRU和NMT的進階

作業:A window into named entity recognition(NER)基於視窗樣式的名稱識別

Kaggle比賽:預測泰坦尼克號幸存乘客(報名指導)

Week7

 

1、語音識別的end-to-end模型

2、捲積神經網絡:CNN

作業:Recurrent neural nets for named entity recognition(NER) 基於RNN的名稱識別

Week8

 

1、Tree RNN與短陳述句法分析

2、指代消解

Kaggle比賽:預測泰坦尼克號幸存乘客(入門指導)

Week9

 

1、DMN與問答系統

2、NLP存在的問題與未來的架構

Week10

 

挑戰深度學習與自然語言處理的極限

Kaggle比賽:預測泰坦尼克號幸存乘客(進階指導)

Week11-12

 

比賽復盤及期末總結

導師介紹

導師:Mary
曾在某國家重點自然語言處理實驗室實習
兩年NLP、機器學習工作經驗
現任某D輪公司做NLP工程師
碼力科技聯合創始人&COO;

現在加入,僅需98元

12周,每天不到1.2塊錢,每天1-2小時

你能收穫的不僅僅是知識和能力

還有一群一起打比賽的朋友

長按以下二維碼速速報名

每增加50人,學費增加10元

報名時間:2018年4月11—2019年4月28日

學習周期:2019年4月22日—2019年7月21日

報名成功請添加班主任微信進學員內部群

開啟你的進階之旅

添加我送你免費《數學基礎訓練營》

備註:如有任何問題,也請添加班主任微信咨詢

 

答疑體系

作業批改

1、自主研發的作業批改系統,提交作業馬上查看成績,還可以隨時查閱自己的分數

2、每月作業直播講解,查漏補缺,真正吃透,融會貫通

學員評價

我們的樣式在往期訓練營里做到了零吐槽,零差評!

而這次,更是在我們最火爆的樣式上進行的更新迭代!

 

上下滑動框內圖片,查看部分學員評價

學習氛圍

在我們的學習群里,你不僅能接觸到更多嚴格要求自己的人,還能讓你的學習效果在深度交流中實現最大化!

激勵方式

1、超過10000+學員報名

2、累積打卡提交作業總189369次

3、總獎金池累積超過8萬元,還在不斷累積

為了鼓勵學生堅持學習,按要求完成作業,我們將贈送你如下福利!

(訓練營採取的積分機制,打卡、點評、點贊都會有得到相應的積分,憑積分就可以換取相應獎品!)

此外,積极參加社群活動,還有機會獲得【深度之眼】的精美周邊產品。

會員專享17大精品訓練營介紹

事實證明,往期訓練營結束後,每一期堅持打卡的人,都拿回了報名時他所付的金額

學完有效果嗎?加入我們,去問問那些已經拿到商湯和BAT企業演算法offer的學長和學姐們,聽聽他們的定期直播分享吧!

我們的學員凡是參與過一期的人,都不斷的在參與我們其他的主題,他們說“太值了”!你卻還在觀望?

等到他們進入你也能進的公司,你準備何去何從?

不參與競爭,就只能等待淘汰。

你不參與,別人會參與。

 

現在加入,僅需98元

12周,每天不到1.2塊錢,每天1-2小時

你能收穫的不僅僅是知識和能力

還有一群一起打比賽的朋友

長按以下二維碼速速報名

每增加50人,學費增加10元

報名時間:2018年4月11—2019年4月28日

學習周期:2019年4月22日—2019年7月21日

報名成功請添加班主任微信進學員內部群

開啟你的進階之旅

添加我送你免費《數學基礎訓練營》

備註:如有任何問題,也請添加班主任微信咨詢

訂閱須知

Q、課程資料在哪裡看?

A、所有的課程資料均會在訓練營上傳。

Q、報名後可以退款嗎?

A、本服務為虛擬內容產品,一經購買,概不退款,敬請諒解。·

Q、可以開具發票嗎?

A、可以開具普通紙質發票,請聯繫微信班主任填寫需要的信息即可。

名企合作

截止目前,我們已經和多家國內知名在線教育平臺和比賽機建立了合作關係,只為給大家提供最優質的學習服務:

講師招募

“深度之眼”首創訓練營樣式,在不到一年時間已有近1萬名付費學員,我們長期招募兼職講師,以在線工作為主,分成收入佳。

只要您在一下方面有某一專長:

1、 精讀過《深度學習》花書、李航《統計學習方法》、《機器學習》西瓜書、等AI類知名書籍,可以開設以此書籍為教材的帶讀班

2、系統學過李宏毅的《機器學習》《深度學習》、李飛飛《計算機視覺課》、或是國外名校的知名公開課,可以開設以此課程為教材的帶學班

3、 打過Kaggle、天池、AI challenger、科賽網、DC等競賽,並取得過前5的成績,可帶競賽班

4、如果你自己曾經讀過AI類的經典或者前沿論文,並且對論文做過深入的分析和研究,可作為我們的paper精讀班老師

5、如果你在企業裡面,有參加過實際的企業專案,可以作為我們AI企業專案實戰班

我們不需要你全能,只要你在某一個方面特別擅長,即可擔任我們的帶學導師

歡迎大家掃客服微信聯繫我們!

同時歡迎HR聯繫我們探討內推、實習等合作!

 

福利大放送

 

如何獲取資料?        

1.關註深度之眼”公眾號

2.後臺回覆:資料,即可領取

PS:我們所收集的所有資源均來自網絡,僅供私下交流學習之用,任何涉及到商業目的的均不能使用,所有資源均來自互聯網的優秀作者們,版權歸原作者或企業所有。

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