摊牌了，我靠他实现了NLP模型使用入门
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2020-10-25 11:18
NLP四天充电计划，带你学习BERT模型
你好，我是张楠，一名NLP算法工程师。
多年工作经验总结下来，衡量一名NLP算法工程师是否合格包含以下几点：
1.工程能力：模型的选取设计与开发，项目部署与监控。
2.模型优化能力：新增人工特征，优化数据集，调参。
3.前沿技术追踪能力：坚持看论文，理解论文。
学习NLP算法的过程中相信你会遇到以下问题：
如何使用BERT模型？
如何使用速度快的小模型却能达到bert的性能？
该用GPUserving还是CPUserving？
相信你一定有过这些思考，然后找了很多渠道学习，坚持了一段时间之后却往往达不到预期。学习技术本身不是一件难事，而是难在找到对的学习方法和学习渠道，如果你想：
破除简历屏障—真实项目经验加持；
打破碎片化知识学习习惯—导致浪费时间；
使用“代码”互动交流—亲身接触真实AI项目；
“抛弃”copy—具备独立处理业务能力；
读透一篇自己需要的论文—具备知识迭代能力。
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4 天 充 电 计 划
DAY1 NLP-BERT模型帮你解决：
模型初步认识
模型核心框架搭建方法
DAY2 论文精读帮你解决：
原论文批注分析
论文观点的实际应用场景
DAY3 “代码”互动交流帮你解决：
实操代码提交导师在线指导
真实项目，丰富职场经历
DAY4 大作业批改反馈：
获得独立上手业务经验
导师在线建议指导
课 程 收 获
本课程能解决以下问题：
1.增加真实项目实操经验
2.提高模型选取、优化能力
3.提高论文理解及使用能力
4.提供一个良好的学习社群氛围
课 程 特 色
通过真正的场景化实战项目为同学深入讲解知识图谱项目中BERT原理的运用，课程采用交互式NOTE型课程带领同学们拆解实战项目中的知识点，同学们可以边学习知识点，边提交自己的实战代码。
特色一：新型授课形式-NOTE式授课模式：没有视频课程，纯文本+注释教学，方便合理安排学习时间；
特色二：代码驱动：实战项目开发，在线提交修改代码，购买后享受课程持续迭代，更新内容永久可享受；
特色三：社群运营服务：集中答疑，作业指导
课 程 研 发 团 队
课 程 实 践 平 台
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4天学习内容包含以下内容：
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