这个专业的学生还未出校门,年薪就从30万到80万!

NLP算法工程师有什么了不起的?

年薪30万也不过就是起步而已,也不过就是BAT、字节跳动等科技公司最热招的职缺!高薪,职场发展前景好!

作为人工智能的明珠,NLP一直备受瞩目。但是入门NLP并不那么容易,很多同学都想通过自学来获得成长,但是自学容易 陷入漫无边际的资料,只有各种理论和代码,没有指点的学习,消耗了大量的时间,也慢慢磨去了大家学习AI的热情 。最困难的是, 面试没有自己的项目,缺乏实践,屡屡被拒。

事实上,NLP的大部分工作都不是初学者想象的那样每天看论文改模型, 如何用模型更好的解决实际问题这才是最最重要的 。建议同学们把模型都对应到实际场景中来,一旦跟场景挂钩你就需要思考要怎么样把模型用好才关键!

但是很多同学对模型原理和基础都模棱两可,投入真正的思考就更难了! 万丈高楼平地起,要想拿下高薪职位,最重要的还是能有扎实的基础,了解最核心最基本的NLP知识!

现在,我们邀请了张楠老师,他已经教授学员超过1000名,注重将 代码+理论+项目深度结合 ,学员评价超高!他将会带你走入NLP的世界, 从word2vec词向量训练到NLP经典模型,1个小时带你迈入NLP的大门!

要想进入NLP领域,首先必须了解Transformer。作为自然语言处理的特征处理器,Transformer 抛弃了传统的卷积神经网络和递归神经网络, 仅由自注意力和前馈神经网络组成, 它真正改变了我们处理文本数据的方式

同时, Transformer 也是NLP发展的幕后推手,包括 横扫11项NLP任务记录的 Google  BER T B ERT模型 被称为 最强NLP预训练模型 在NLP领域 的重要性 不言而喻。

这些,张楠老师都将在课程上为你呈现。同时,课程上还有Word2vec词向量训练讲解, word2vec 可以进行定量分析和挖掘词汇之间的联系,想要了解NLP领域的同学千万不要错过!

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仅需9.8元,1个小时,你就可以收获NLP的经典核心内容,快速入门:

1、 实战训练: 基于word2vec训练词向量

2、 深入了解: 无所不能的Transformer

3、 快速掌握: 最强NLP预训练模型BERT

金牌讲师带你学习

张楠

曾先后就职于百度、IBM

人工智能算法工程师、数据科学家

对于自然语言处理技术在ToB和Toc领域的应用有着非常丰富的理解和经验

课程详情

上课 内容: 敲开薪资30万的大门: 从词向量到BERT

上课时间: 4月21日(周二)晚8点

原价199元

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敲开薪资30万的大门

从词向量到BERT

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