夕小瑶
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这三个NLP项目写进简历，网申通过率提高50%

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01

三大企业级项目

项目一

京东智能对话系统项目

项目简介：智能客服机器人已经成为了客服系统的重要组成部分，帮助人工客服提升工作效率，为企业降低人工成本。作为智能客服的行业先驱，京东多年来致力打造全链路的客服机器人，最大化提升商家的接待效率和用户体验。目前智能机器人的对话生成策略已经在“京小智”、“京东JIMI“等智能客服机器广泛应用，在用户购买商品的售前以及售后环节，为数千万用户以及数十万商家进行服务，为商家降本增效，为用户提升购物客服体验。

项目二

京东智能营销文本生成项目

项目简介：在京东零售场景，数百万的写作达人每天为商品创作卖点突出、风格多样的营销文案以促进用户下单，同时达人也会赚取佣金。但达人创业也会导致创作成本高、量产性差、质量参差不齐的问题。目前京东AI营销文案的人工审核通过率超过95%，并覆盖了全品类的商品。模型已成功应用于京东APP-发现好货，对话机器人京小智和搭配购等场景。

项目三

京东同类商品竞价搜索项目

项目简介：当商家上架或选择新品时，往往需要更全面了解产品性能参数等指标对比，为便于帮助商户的决策，京东提供了一款同类商品搜索功能产品；给定一个商品，它可以根据商品相关的信息去自动找到网上的同类商品。这里的一个难点在于，每一个商品在网上的标题、描述都有一些区别，所以定位到同一个商品本身具有一定的挑战。

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02 

课程大纲

课程覆盖了从经典的机器学习、文本处理技术、序列模型、深度学习、预训练模型、知识图谱、图神经网络所有必要的技术，30+项目案例帮助你在实战中学习成长。5个月时间博导级大咖全程辅导答疑、帮你告别疑难困惑。

▶第一部分：机器学习基础篇

第1章：自然语言处理概述

什么是自然语言处理及现状和前景

自然语言处理应用

自然语言处理经典任务及技

第2章：数据结构与算法基础

时间复杂度、空间复杂度

斐波那契数列的时间和空间复杂度

动态规划算法

经典的DP问题

第3章：机器学习基础 - 逻辑回归

分类问题以及逻辑回归重要性

逻辑回归的条件概率

最大似然估计

构建逻辑回归的目标函数

优化与梯度下降法

随机梯度下降法

第4章：机器学习基础 - 模型的泛化

理解什么是过拟合

如何防止过拟合现象

L1与L2正则

交叉验证

L1正则与拉普拉斯分布

L2正则与高斯分布

▶第二部分：文本处理篇

第5章：分词、词的标准化、过滤

文本分析流程

中英文的分词

最大匹配算法

基于语言模型的分词

Stemming和Lemmazation

停用词的使用

拼写纠错问题

编辑距离的实现

暴力搜索法

基于后验概率的纠错

第6章：文本的表示

单词的独热编码表示

句子的独热编码表示

tf-idf表示

句子相似度比较

独热编码下的单词语义相似度

从独热编码到词向量

词向量的可视化、句子向量

第7章：【项目作业】豆瓣电影评分预测

数据描述以及任务

中文分词

独热编码、tf-idf

分布式表示与Word2Vec

BERT向量

句子向量

第8章：词向量技术

独热编码表示的优缺点

独热编码与分布式表示的比较

静态词向量与动态词向量

学习词向量 - 分布式假设

SkipGram与CBOW

SkipGram模型的目标

负采样（Negative Sampling）

基于矩阵分解的词向量学习

基于Glove的词向量学习

在非欧式空间中的词向量学习

第9章：【项目作业】智能客服问答系统

问答系统和应用场景

问答系统搭建流程

文本的向量化表示

FastText

倒排表技术

问答系统中的召回、排序

第10章：语言模型

语言模型的必要性

马尔科夫假设

Unigram语言模型

Bigram、Trigram语言模型

语言模型的评估

语言模型的平滑技术

▶第三部分：自然语言处理与深度学习


第11章：深度学习基础

理解神经网络

各类常见的激活函数

理解多层神经网络

反向传播算法

神经网络中的过拟合

浅层模型与深层模型对比

深度学习中的层次表示

第12章：Pytorch的使用

环境安装

Pytorch与Numpy的语法比较

Pytorch中的Autograd用法

Pytorch的Forward函数

第13章：RNN与LSTM

从HMM到RNN模型

RNN中的梯度问题

解决梯度爆炸问题

梯度消失与LSTM

LSTM到GRU

双向LSTM模型

基于LSTM的生成

练习：利用Pytorch实现RNN/LSTM

第14章：Seq2Seq模型与注意力机制

Seq2Seq模型

Greedy Decoding

Beam Search

长依赖所存在的问题

注意力机制

注意力机制的不同实现

第15章：【项目实战】京东智能营销文案生成

构建Seq2Seq模型

Beam Search的改造

模型调优

Length Normalization

Coverage Normalization

评估标准 Rouge

Pointer-Generator Network

PGN与Seq2Seq的融合

第16章：动态词向量与ELMo技术

基于上下文的词向量技术

图像识别中的层次表示

文本领域中的层次表示

深度BI-LSTM

ELMo模型简介及优缺点

ELMo的训练与测试

第17章：自注意力机制与Transformer

基于LSTM模型的缺点

Transformer结构概览

理解自注意力机制

位置信息的编码

理解Encoder与Decoder区别

理解Transformer的训练和预测

Transformer的缺点

第18章：BERT与ALBERT

自编码器介绍

Transformer Encoder

Masked LM

BERT模型及其不同训练方式

ALBERT

第19章：【项目实战】京东智能客服系统项目

对话系统的分类方法

检索方式与生成方式

对话系统架构

意图识别分类器

闲聊引擎的搭建

Transformer与BERT的使用

第20章：GPT与XLNet

Transformer Encoder回顾

GPT-1，GPT-2，GPT-3

ELMo的缺点

语言模型下同时考虑上下文

Permutation LM

双流自注意力机制

Transformer-XL

▶第四部分、信息抽取

第21章：命名实体识别与实体消歧

信息抽取的应用和关键技术

命名实体识别

NER识别常用技术

实体消歧技术

实体消歧常用技术

实体统一技术

指代消解

第22章：关系抽取

关系抽取的应用

基于规则的方法

基于监督学习方法

Bootstrap方法

Distant Supervision方法

第23章：依存文法分析

从语法分析到依存文法分析

依存文法分析的应用

使用依存文法分析

基于图算法的依存文法分析

基于Transtion-based的依存文法分析

其他依存文法分析方法论

第24章：知识图谱

知识图谱以及重要性

知识图谱中的实体和关系

利用非结构化数据构造知识图谱

知识图谱的设计

第25章：【项目实战】京东同类商品竞价搜索项目

Entity Linking介绍

Entity Linking技术概览

从商品描述、商品标题中抽取关键实体

搭建商品知识图谱

基于GNN学习商品的词嵌入

商品的ranking以及相似度计算

▶第五部分：图神经网络以及其他前沿主题

第26章：模型的压缩

模型压缩的必要性

常见的模型压缩算法总览

基于矩阵分解的压缩技术

从BERT到ALBERT的压缩

基于贝叶斯模型的压缩技术

模型的量化

模型的蒸馏方法

第27章：图神经网络

卷积神经网络的回顾

图神经网络发展历程

图卷积神经网络（GCN）

GAT详解

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03 

教学体系

课程采用项目式教学（PBL）教学方式，同时参考了美国顶级院校的教学培养体系。日常的教学授课通过8大维度，保障每位学员学习效果。

▶01 项目讲解&实战帮助

训练营最终的目的是帮助学员完成项目，理解项目中包含核心知识技能，训练营中会花大量的时间帮助学员理解项目以及所涉及到的实战讲解。

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▲节选往期部分课程安排

▶02最佳工业实战

来自京东智联云等业界专家来讲述工业界的最佳工程实战，如AI模型的部署、代码编写、模型的调参以及debug等技术。

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▲源自京东智联云AI某模块架构图

▶03专业的论文解读

作为AI工程师，阅读论文能力是必须要的。在课程里，我们会安排经典英文文章供学员阅读，之后由老师帮助解读。   

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▲节选往期部分论文安排

▶04代码解读&实战

对于核心的模型如BERT，XLNet都会精心安排代码解读和实战课，帮助学员深入理解其细节并有能力去实现。

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▲BERT模型代码实战讲解

▶05行业案例分享

训练营过程中会邀请合作的专家来分享行业案例以及技术解决方案，如知识图谱的搭建、保险领域的客服系统等。

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▲专家分享

《Google YouTube 基于深度学习的视频推荐》

嘉宾简介：曾博士

计算机视觉，机器学习领域专家

先后在CVPR，ACMMM，TPAMI，SCI 期刊，EI 会议等发表超过30篇论文

▶06日常社群答疑

为了帮助解决学员遇到的问题，专业助教会提供全天社群答疑服务。我们的助教均来来自于一线AI公司和国内外名校，扎实的理论和工业界应用也是我们选拔助教老师的重要标准，拒绝空谈理论。

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▲社群内老师专业的解答

▶07日常作业&讲解

为了巩固对一些核心知识点，学员除了大项目，也需要完成日常的小作业。之后助教会给出详细的解答。

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▲课程学习中的小作业

▶08学员毕业去向

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04 

课程适合哪些学员呐？

大学生：

  • 计算机或者信息领域相关的本科/研究/博士生，毕业后希望从事AI相关的工作；

  • 希望在真实工业场景中磨炼技术，提升职场竞争力；

  • 毕业之后希望申请国内外名校的硕士或者博士。

在职人士：

  • 具备良好的工程研发背景，希望从事AI相关的项目或者工作；

  • 从事AI工作，希望进一步提升NLP实战经验；

  • 从事NLP工作，希望深入了解模型机理；

  • AI developer, 希望突破技术瓶颈， 了解NLP前沿信息。 

入学标准

1.理工科专业相关本科生，硕士生或博士生或者IT领域的在职人士；

2.具备很强的动手能力、熟练使用Python编程；

3.具备良好的英文文献阅读能力，至少达到CET-4级水平。

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    You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids  ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
  • MySQL5.6的my.ini配置 aigo mysql
    注意：以下配置的服务器硬件是：8核16G内存    [client]   port=3306   [mysql]   default-character-set=utf8     [mysqld]   port=3306   basedir=D:/mysql-5.6.21-win
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    mysql 全文模糊查找 便捷解决方案 2013/6/14 by 半仙 [email protected] 目的: 项目需求实现模糊查找. 原则: 查询不能超过 1秒. 问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求. 解决方案: 使用mysql全文索引. 1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
  • 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形) 百合不是茶 单项链表双向链表
         链表与动态数组的实现方式差不多,    数组适合快速删除某个元素    链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的       单项链表;数据从第一个指向最后一个   实现代码:        //定义动态链表 clas
  • threadLocal实例 bijian1013 javathreadjava多线程threadLocal
    实例1： package com.bijian.thread; public class MyThread extends Thread { private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() { protected synchronized Object initialValue() { return new Inte
  • activemq安全设置—设置admin的用户名和密码 bijian1013 javaactivemq
            ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件，找到 <bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint"> <p
  • 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类 bit1129 java
    本文详细介绍Java的范型，写一篇关于范型的博客原因有两个，前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定)，竟然想了半天，最后还是从网上找了个范型方法的写法；再者，前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理，看它的源代码就比较迷糊，只其然不知其所以然。所以，还是花点时间系统的整理总结下范型吧。   范型内容 范型集合类 范型类
  • 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据 bit1129 hbase
    在HBase中，每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据，也就是说，当一个表中有多个列簇时，针对每个列簇插入数据，最后产生的数据是多个HFile，每个对应一个列族，通过如下操作验证   1. 建立一个有两个列族的表   create 'members','colfam1','colfam2'   2. 在members表中的colfam1中插入50*5
  • Nginx 官方一个配置实例 ronin47 nginx 配置实例
    user www www; worker_processes 5; error_log logs/error.log; pid logs/nginx.pid; worker_rlimit_nofile 8192; events { worker_connections 4096;} http { include conf/mim
  • java-15.输入一颗二元查找树，将该树转换为它的镜像， 即在转换后的二元查找树中，左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环 bylijinnan java
    //use recursion public static void mirrorHelp1(Node node){ if(node==null)return; swapChild(node); mirrorHelp1(node.getLeft()); mirrorHelp1(node.getRight()); } //use no recursion bu
  • 返回null还是empty bylijinnan javaapachespring编程
    第一个问题，函数是应当返回null还是长度为0的数组（或集合）？ 第二个问题，函数输入参数不当时，是异常还是返回null？ 先看第一个问题 有两个约定我觉得应当遵守： 1.返回零长度的数组或集合而不是null（详见《Effective Java》） 理由就是，如果返回empty，就可以少了很多not-null判断： List<Person> list
  • [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期 comsci 工作流
          在新的战略平衡形成之前，这里有一个短暂的战略机遇期，只有大概最短6年，最长14年的时间，这段时间就好像我们森林里面的小动物，在秋天中，必须抓紧一切时间存储坚果一样，否则无法熬过漫长的冬季。。。。         在微软，甲骨文，谷歌，IBM,SONY
  • 过度设计-举例 cuityang 过度设计
    过度设计，需要更多设计时间和测试成本，如无必要，还是尽量简洁一些好。 未来的事情，比如 访问量，比如数据库的容量，比如是否需要改成分布式  都是无法预料的 再举一个例子，对闰年的判断逻辑： 　　1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle; 　　2、if (   ($Year%4==0  &am
  • java进阶，《Java性能优化权威指南》试读 darkblue086 java性能优化
    记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试，才发现调试器如此强大，应用程序开发调试其实真的简单了很多，不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用，更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼，时隔多年，Java已经如日中天，成为许多大型企业应用的首选，而今天，这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉，从不经意的开发过程让我刮目相看，原来性能调优不是简单地看看热点在哪里，
  • 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议 dcj3sjt126com 学习笔记
      协议：在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 　　计算机网络的体系结构：计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 　　两类服务： 　　面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态，并在通信过程中维持这种状态的变化，同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 　　面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态，不为服务对象
  • mac中用命令行运行mysql dcj3sjt126com mysqllinuxmac
    参考这篇博客：http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html  感觉workbench不好用（有点先入为主了）。 1，安装mysql 在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/，根据我的机器的配置情况选择了64
  • MongDB查询（1）——基本查询[五] eksliang mongodbmongodb 查询mongodb find
    MongDB查询 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介 MongoDB中使用find来进行查询。 API:如下 function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}  参数含义： query:查询参数 fie
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    String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK")))); String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK"); // 注意编码格式，注意用于加密，解密的要是同
  • JavaWeb之JSP概述 ihuning javaweb
      什么是JSP？为什么使用JSP？ JSP表示Java Server Page，即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。   JSP起源    在很多动态网页中，绝大部分内容都是固定不变的，只有局部内容需要动态产生和改变。  如果使用Servl
  • apple watch 指南 啸笑天 apple
    1. 文档 WatchKit Programming Guide（中译在线版 By @CocoaChina） 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
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    1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费，开源，跨平台(平台独立性)，简单易用，功能完善，面向对象，健壮性，多线程，结构中立，企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包，类，接口，对象，属性，方法，构造器，继承，封装，多态，抽象，范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
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    var v = 'C9CFBAA3CAD0'; console.log(v); var arr = v.split(''); for (var i = 0; i < arr.length; i ++) { if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i]; } console.log(arr.join('')); console.log(v.r
  • [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics) superlxw1234 hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
    关键字：Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics   类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。   表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等；   14.1 新表的统计信息 对于一个新创建
  • Spring Boot 1.2.5 发布 wiselyman spring boot
        Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布，现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。   这个版本是一个维护的发布版，主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。   官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。   项目首页 | 源
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