对Transformer,XLNet,ALBERT等技术仍然一知半解?再不学习就OUT了!

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NLP领域的现状以及AI工程师面临的严峻挑战

在过去几年时间里,NLP领域取得了飞速的发展,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。 虽然,NLP的崛起滞后CV多年,但目前的势头还是势不可挡。 

但这里我们要面对的现实是,行业上90%以上的NLP工程师是“不合格的”。在过去几个月时间里,我们其实也面试过数百名已经在从事NLP的工程师,但明显发现绝大部分对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。 \

我们一直坚信AI人才的最大壁垒是创造力,能够持续为变化的业务带来更多的价值。但创造的前提一定是对一个领域的深度理解和广度认知,以及不断对一个事物的追问比如不断问自己为什么。\

为什么在这个问题上使用Adam,而不是GD或者Adagrad?  对于特定的业务场景,我应该如何把领域知识考虑进去, 用先验,还是用限制条件? 对于拼车场景,设计了一套优化目标,但好像是离散优化问题,应该如何解决? 对于二分类,我应该选择交叉熵还是Hinge Loss?BERT模型太大了,而且效果发现不那么好比如next sentence prediction, 能不能改一改? 为什么CRF要不HMM在不少NLP问题上效果更好? 文本生成效果不太好,如何改造Beam Search让效果更好呢?训练主题模型效率太慢了,如果改造吉布斯采样在分布式环境下运行呢? 数据样本里的标签中有一些依赖关系,能不能把这些信息也加入到目标函数里呢?

另外,有必要保持对前沿技术的敏感性,但事实上,很多人还是由于各种原因很难做到这一点。基于上述的目的,贪心学院一直坚持跑在技术的最前线,帮助大家不断地成长。

为什么选择贪心学院的高端NLP?

首先,全网不可能找得到另外一门系统性的训练营具备如此的深度和广度,这里包括国外的课程,所以从内容的角度来讲是非常稀缺的内容。

其次,即便网络上的资源非常多,学习是需要成本的,而且越有深度的内容越难找到好的学习资源。如果一门课程帮助你清晰地梳理知识体系,而且把有深度的知识点脉络讲清楚,这就是节省最大的成本。

另外,作为一家专注在AI领域的教育科技公司,教研团队的实力在同行业可以算是非常顶尖的,这里不乏顶会的最佳论文作者、ALBERT的作者等。

最后,我们这一期的NLP高阶训练营(第七期)在原有的基础上做了大量的升级,融合了更多前沿的内容,而且在部分内容上加深了难度。

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全网唯一《NLP自然语言处理高阶训练营》

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02部分项目作业

课程设计紧密围绕学术界最新进展以及工业界的需求, 涵盖了所有核心知识点,并且结合了大量实战项目, 培养学员的动手能力,解决问题能力。

03直播授课,现场推导演示

区别于劣质的PPT讲解,导师全程现场推导, 让你在学习中有清晰的思路,深刻的理解算法模型背后推导的每个细节。更重要的是可以清晰地看到各种模型之间的关系!帮助你打通六脉!\

▲源自:CRF与Log-Linear模型讲解

▲源自:CRF与Log-Linear模型讲解

▲源自:Convex Optimization 讲解

▲源自:Convergence Analysis 讲解

不管你在学习过程中遇到多少阻碍,你都可以通过以下4种方式解决:

1、直接在线问导师;

2、记录到共享文档中,每日固定时间的直播答疑;

3、学习社群中全职助教,随时提问答疑

4、共同的问题在Review Session里面做讲解

注:每次答疑,班主任都会进行记录,以便学员实时查阅。

04每周课程安排

采用直播的授课方式,一周4-5次的直播教学, 包括2次的main lectures, 1-2次的discussion session (讲解某一个实战、必备基础、案例或者技术上的延伸), 1次的paper reading session (每周会assign一篇必备论文,并且直播解读)。教学模式上也参考了美国顶级院校的教学体系。以下为其中一周的课程安排,供参考。 

05你的必备挑战

1.编写一些技术类文章

通过在知乎上发表相关技术文章进行自我成果检验,同时也是一种思想碰撞的方式,导师会对发表的每一篇文章写一个详细的评语。万一不小心成为一个大V了呢?虽然写文章的过程万分痛苦,学习群里半夜哀嚎遍野,但看一看抓着头发写出来的文章结果还是非常喜人的!看着自己收获的点赞数,大家都默默地感谢起导师们的无情!

这种满满的成就感,让大家一篇接一篇写了下去!

个个都立刻变身成了知乎大牛~

2.Project项目 & 日常作业

除了文章,算法工程师的立命根本--项目代码, 导师更是不会放过的。每次在Gitlab上布置的作业,导师们都会带领助教团队会予以详细的批改和反馈。并逼着你不断的优化!

06 课程研发团队

贪心学院联合来至Google、亚马逊、微软等AI企业11位AI科学家对课程内容进行不断的打磨细化,课程基础部分涵盖了该AI技术邻域从业者必备的所有核心知识点,同时在课程深度上加入了最新的学术研究及工业界的最新进展相关的教学, 确保学员学到国内外企业中热门AI知识技能。

▲部分课程研发导师简介

这两天群里更是捷报连连。我们前三期项目的已经有多名学员被一线AI企业录取,还有通过二面、三面等待着offer。相信未来几周我们将会受到更多的好消息!

随便截了几个学员反馈。

  

我确定了我们的魔鬼训练营没有误人子弟,我们的课程真的帮助到大家实质的技能提升或帮助大家拿到offer。

这次我们迎来了第八期NLP的招生,千万不要觉得这是一个对标其他线上课程的普通的训练营。由于内容的专业性以及深度,在过去吸引了大量的全球顶级名府的学员,这里不乏来自斯坦福、UCSD、USC、哥大、HKUST、爱丁堡等世界名府的学生; 在这里,你不仅可以享受到通往顶尖人才的快乐、也可以结识志同道合的AI从业者以及未来的科学家。 

07报名须知

1、本课程为收费教学。

2、本期仅招收剩余名额34人。

3、品质保障!正式开课后7天内 ,无条件全额退款。

4、学习本课程需要具备一定的AI基础。

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