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 BERT。BERT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
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敲开薪资30万的大门
从词向量到BERT
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