想进军人工智能?先搞定 NLP 自然语言处理

作为最典型的 AI 领域之一，NLP  (自然语言处理，Natural Language Processing) 被誉为“人工智能皇冠上的明珠”，近两年取得了显著突破。
 随着 OpenAI 等技术的诞生、迁移学习等技术的成功应用，使得 NLP 技术在搜索、推荐、信息流、互联网金融、社交网络等领域不断发展壮大。与此同时，NLP 工程师也受到了广泛关注和追捧， 从各大招聘平台上，可以看到相关岗位的薪资随之水涨船高。       （上图为：某招聘网站 NLP 工程师岗位及薪资）         （上图为：用人单位岗位JD） 究其原因，主要由于 NLP 的应用前景十分广泛。就我们常见的 4 个人工智能领域（即表格化数据、文本数据、图像和视频数据、语音数据）而言，可以说文本数据的信息含量仅次于表格化数据，而想要高效利用好文本数据，就离不开 NLP 技术。 从技术角度说，在深度迁移学习（如 BERT 模型出现）之前，提升 NLP 相关任务准确性的最直接方式是增加标注样本。而在深度迁移学习模型出现后，仅仅通过少量样本就可以达到相对满意的精度，这使得 NLP 的应用得到了进一步发展。 尽管如此，但由于自然语言本身的复杂性，从整体看还无法达到人脸识别一样的精度。而且，NLP 涉及领域广泛、发展迅速，很多新提出的方法，复现性都不强。大多数人也只能简单使用一些开源框架，一旦要解决比较复杂的 NLP 任务，就束手无策了。 NLP 领域发展非常迅速，很多知识都在不断更新迭代。所以，其学习的方法就显得尤其重要。刚好极客时间就有一门视频课《NLP 实战高手课》，我自己也在学习，这个课程能带你掌握高效挖掘表格化数据的技巧，学会经典 NLP 任务的解决方案，并且通过几个实战案例，让你获得一整套从开发到部署的落地经验，全方位提升你的 NLP 实战技能。如果你打算上手或正在研究 NLP，这个课程无疑是你进阶的绝佳选择。 

1. 课程中的所有技术都能在工程实践或比赛中落地，其方法不但能极大地提高准确性，还能保证其稳定性。
2. 在材料选取方面，还介绍了一些在 paper 中少见的“黑科技”，以及那些非常有希望做出成果的研究方向。
3. 不仅会讲解 NLP 的典型方法，还会介绍人工智能其他领域的通用思路和方法。
4. 通过 3 大实战案例，深入讲解 NLP 的各项技术，并将其余人工智能的其他领域想结合。

• 对 NLP 乃至人工智能领域一个比较 up-to-date 的认知；

• 具备一定的 NLP 比赛和研究能力；

• 将 NLP 相关项目进行完整落地的能力；

• 进一步进行相关领域自学和解决问题的能力。