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首發|帶學斯坦福CS224n自然語言處理課+帶打全球AI挑戰賽

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,問了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!我瞬間就崩潰了!

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

其實從人工智慧的宏觀分類來看,這句話也有一定的道理。計算機視覺屬於“感知智慧”,而自然語言則屬於“認知智慧”,不同於對客觀事物的純粹識別,“認知智慧”理解和消化內容的認知能力,從某種意義上來說才是更接近於人工智慧最終形態的技術核心。

自然語言處理演算法,由於在安防、智慧客服、自動駕駛、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,因此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AI挑戰賽—AI Challenger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13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

1、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

2、用python徒手實現演算法+tensorflow框架實現

3、通俗易懂的中式思維補充筆記+完善的配套學習資料

4、1對1定向答疑,保證12小時內解決問題

5、圈友高質量學習互動,學習群優質人脈資源

你還能獲得什麼

1、價值398元知識星球一年學習名額

2、按照人工智慧學習路徑,不同學習階段共5位AI重量大咖坐鎮,為你答疑解惑

3、知識星球內發帖,根據點贊隨機打賞18-98元

4、認真學完,不僅可以去大廠拿實習offer,也具備公司的招聘要求

班級特色

1、教材選用斯坦福大學最權威的NLP課程

2、帶打國內知名AI大賽,學以致用

3、打卡學習,定期提醒,徹底擺脫拖延症

4、重點知識串講+專案作業+比賽實戰+經典和最新NLP論文中文解析

5、每周特色主題討論會,徹底引爆你的學習力

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

論文帶讀:一個簡單但很難超越的Sentence Embedding基線方法

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

Week2

1、高級詞向量表示:word2vec 2

2、Word Window分類與神經網絡

論文帶讀詞語意項的線性代數結構與詞義消歧

作業:word2vec 實現Sentiment Analysis 情緒分析

比賽實戰1:帶打“達觀杯”NLP演算法大賽(入門版)

Week3

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

2、依賴解析:Dependency Parsing

論文帶讀高效文本分類

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

論文帶讀詞嵌入對傳統方法的啟發

作業:nsorflow Softmax 基於TensorFlowsoftmax分類

Week5

1、高級LSTMGRULSTM and GRU

2、期中複習

論文帶讀基於轉移的神經網絡句法分析的結構化訓練

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

論文帶讀谷歌的多語種神經網絡翻譯系統

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

比賽實戰2:帶打AI Challenger觀點型問題閱讀理解大賽(報名)

Week7

1、語音識別的end-to-end模型

2、捲積神經網絡:CNN

論文帶讀讀唇術

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

論文帶讀谷歌的多語種神經網絡翻譯系統

作業:Grooving with GRUs((NER)基於GRU的名稱識別

比賽實戰2帶打AI Challenger觀點型問題閱讀理解大賽(入門版)

Week9

1、DMN與問答系統

2、NLP存在的問題與未來的架構

論文帶讀神經網絡自動代碼摘要

Week10

1、挑戰深度學習與自然語言處理的極限

論文帶讀1:neural-turing-machines

論文帶讀2: 深度強化學習用於對話生成

比賽實戰2帶打AI Challenger觀點型問題閱讀理解大賽(進階版)

Week11-13

論文帶讀圖像對話

比賽復盤及期末總結

導師:Joey
蘭州大學計算機專業博士
牽頭與谷歌本部合作深度學習專案
中國移動集團IT架構師
科研方向:自然語言處理計算機視覺、強化學習
已發表SCI論文三篇
結束訓練營之後,你還能收穫更多

為了鼓勵學生,我們拿出了報名費的10%作為學習的獎勵,參與打卡完成任務即可瓜分獎金池,贏回報名費

Q、滿足條件是什麼?

A、訓練營打卡全勤,且能夠自主參賽,完成教學任務

Q、若沒有時間來得及打卡怎麼辦?

A、我們設置了補卡機會,在訓練營結束前可進行補卡

Q、我最多能拿多少錢獎金?

A、如果只有一人完成,全部是你的。兩人平分,以此類推

我們相信,願意學習的人不僅能獲得知識,掌握能力,還能贏得獎勵,賺回學費。

現在加入,僅需98元

13周,每天1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10月16—2018年10月31日

學習周期:2018年10月23日—2019年1月29日

報名成功請添加班主任微信進學員內部群

開啟你的打卡之旅

備註:如有任何問題,也請添加班主任微信咨詢

學員反響

貼上一張調研圖,很難想象大家對NLP學習的熱情程度如此之高~

答疑方式

1、知識星球1對1提問,12小時之內保證解決問題

2、微信群及時互動,群友耐心互答

3、每階段統一收集問題直播答疑,系統講解重難點

學員反饋

作業提交

1、老師對認真提交作業的學員進行點評

2、班主任對質量高的作業進行置頂和打賞

3、階段結束統一發佈參考答案供學生對比

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!

適合學員

1、有編程和數學基礎的演算法愛好者

2、缺乏有效指導的非科班程式員

3、想自學但總遇到問題無法堅持的拖延症患者

4、想在春招斬獲各大NLP演算法崗offer的學生

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。

如果你還沒決定參與,我們也為你準備了一場

主題討論會

行業首創,線上圓桌會議

主會場

五位知名企業實戰大咖激烈交鋒

有諸多劍橋、麻省理工、清華、北大等名校學員,超60%學員是211以上學生,入群已經很值,還要和他們討論

5000+AI學習者集體頭腦風暴

這種機會,你幾乎很難遇到第二次

分會場-討論主題

小白場

學機器學習有沒有必要系統學習python和高數?

對深度學習感興趣,需要先學機器學習嗎?

01

專題場-1

特征工程篇:特征選擇、缺失值處理、資料預處理的方法和技巧

02

專題場-2

演算法篇:演算法推導有哪些心得和技巧?

03

求職場

大量調包積累感性經驗VS推導演算法搞懂機理,我該通過哪條路徑提升核心競爭力?

04

互懟場

深度學習框架TensorFlow VS PyTorch框架,到底用哪個更好?

05

大咖場

閱讀+復現paper,如何能準確理解作者思路並創造性改進?

06

上次參與演算法推導主題討論的學員說:一次持續兩小時的交流,感覺像學到了三年的經驗一樣。這句話一點都不誇張。

5000+學習者走過的坑,摸索出來的經驗,這一次和盤托出

如何參與

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時間:10月26日晚8:00開始

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