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”,这些年也是越来越热门,基本上是各大厂必备了。

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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。推荐极客时间的视频课《NLP 实战高手课》,我自己也在学习。这个课程可以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。最近在做 5 折限时秒杀,160 讲的视频课,到手仅 ¥99。机会太难得了,抓紧时间上车。

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此前,曾任职百分点信息科技有限公司的认知智能实验室技术负责人,主要负责算法部分,他带领团队开发了人机对话机器人和文书校对系统,无论就准确性还是召回率来说,均达到了业界前沿水平,同时他还负责了 20+ 其他技术项目。在业余时间里,他还经常活跃在微软亚洲研究院以及 DeepMind 举办的比赛和研究中,并取得了不错的成绩。

王然怎么讲这个课的?

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  • 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。

  • 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。

内容分为三大模块,一共有 160 讲。具体的目录实在是太长了,建议大家去「阅读全文」里看:

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