- 文本预处理
- 语言模型
- 注意力机制
- 自注意力机制
- 文本分类
- 文本生成
- 机器翻译
- NLP 前沿模型
本课程覆盖了文本预处理,文本分类,语言模型,文本生成,注意力机制,机器翻译,自注意力机制,NLP 前沿模型等 NLP 工程师必须要掌握的技术。
2021 年,Google 一下 NLP 职位,你会发现有大量的相关搜索。实际上,世界各地各大企业都在如火如荼地开展自然语言处理(NLP)相关的业务。工业界对 NLP 工程师的招聘需求从未如此之高——预计在未来几年中,这种需求将呈指数增长。NLP 工程师却供应不足,合格的人才少之又少。但是另一方面,希望从事 NLP 的应届生甚至是经验丰富的计算机相关工程师都在努力地想转入这个行业。然而大部分人的痛点在于缺乏结构化的学习路径!
如今,网络上涉及 NLP 知识的资源多如牛毛,但其中大多数资源都是分散没有系统性的。而新手倾向于想到什么,就浏览相关文章和书籍,解析各种博客和视频,但最终难以形成端到端的理解,并且缺乏对整体的把握;在实践层面,又不知道如何入手项目,最终导致从入门到放弃。
为了迎合大家学习的需求,本课程覆盖了文本预处理,文本分类,语言模型,文本生成,注意力机制,机器翻译,自注意力机制,NLP 前沿模型等 NLP 工程师必须要掌握的技术。
西笑君,自然语言处理工程师,斯特拉斯堡大学计算机语言学硕士,曾任法国科学院(CNRS,Centre National de la Recherche Scientifique)算法研究员,负责过医疗知识图谱、聊天机器人、智能律师系统、文本生成系统等企业级核心项目。
西笑君 资深算法工程师 共发布过 3 门课程
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