2018年，人工智能迎来了大爆发。

这一年在NLP历史上的特殊地位，已经毋庸置疑。

这一年成为NLP研究的分水岭，各种突破接连不断，ULMFiT、ELMo、最近大热的BERT……

迁移学习成了NLP进展的重要推动力。从一个预训练模型开始，不断去适应新的数据，带来了无尽的潜力，甚至有“NLP领域的ImageNet时代已经到来”一说。

而在即将到来的2019年，NLP将会有一个更大的突破，我们借用一下ULMFiT作者Sebastian Ruder的展望：

• 预训练语言模型嵌入将无处不在：不用预训练模型，从头开始训练达到顶尖水平的模型，将十分罕见。

• 能编码专业信息的预训练表示将会出现，这是语言模型嵌入的一种补充。到时候，我们就能根据任务需要，把不同类型的预训练表示结合起来。

• 在多语言应用、跨语言模型上，将有更多研究。特别是在跨语言词嵌入的基础上，深度预训练跨语言表示将会出现。

如果你还没有了解过NLP领域的核心理论，真的应该在2018年结束前补完这一课。

借此，贪心科技策划了“NLP专题周”，这周公开课我们将邀请硅谷顶级科学家带你领略NLP自然语言处理的奇妙魅力，并且全部免费，希望借此可以给大家一些启蒙。

此次公开课课程将由以下两位老师为大家讲解。

主讲人介绍一

李文哲

NLP、知识图谱等领域专家

美国南加州大学博士，曾任凡普金科（爱钱进）首席科学家，美国亚马逊/高盛高级工程师，AI量化投资公司首席科学家兼投资总监。在AAAI, KDD, AISTATS等顶会上发表过15篇以上论文，其中3篇获得Best Paper Award，累计数百次引用。

主讲人介绍二

周景阳

知识图谱、数据分析等领域专家

周景阳，技术领域、数据分析领域专家。曾任百度资深工程师、凡普金科和国美金融技术负责人。拥有8年以上、大数据和AI方面的实战经验，先后负责过金融风控、知识图谱、计算机视觉、聊天机器人等多个公司级的核心项目。多家在线教育平台的金牌讲师，拥有丰富的授课经验。

AI系列公开课一

如何给文章自动生成摘要
（Text Summarization）

时间：12月25日（周二）晚上8：30

主讲人：李文哲

内容介绍

在信息爆炸的时代，我们每天都要面对海量的数据。比如一位分析师需要花费大量的时间去阅读各类研报、新闻。如果一个AI系统能够帮我们从长长的文本中自动生成简单的摘要，这会大幅度节省我们的学习成本。在本次公开课里，我主要来讲解自动生成摘要相关的两个经典技术。课程不需要具备AI相关的知识。

- 什么是自动生成摘要？

- 主要的应用场景

- 基于抽取式的方法（Extractive）

- 实战案例：利用抽取式方法编写简单的Summarizer

- 基于生成式的方法（Abstractive）

- 总结

AI系列公开课二

AIOps&AITest...多岗位应用

时间：12月26日（周三）晚上8：30

主讲人：周景阳

内容介绍

在AI异常火爆的今天，很多人都在转行去做AI，但AI并不仅仅包含视觉、语音和自然语言处理，本次课程将要和大家聊聊，传统技术岗位人员是否有必要学习一点AI，如果学习了AI，对我们现有的工作有哪些帮助。

- 传统技术岗位的进阶路线

- 瓶颈后的发展规划

- AI赋能后的技术岗位会产生哪些变化

- 企业中该如何使用AI技术为传统岗位加分

- 总结

AI系列公开课三

 主题模型（LDA）以及应用

时间：12月27日（周四）晚上8：30

主讲人：李文哲

内容介绍

作为贝叶斯领域最为成功的模型之一，它在文本分析领域具有很多的应用场景，主要用来做主题的提取以及作为重要的特征。在本次公开课，我主要来讲解LDA模型，吉布斯采样以及在文本分析中的应用。 课程听众最好具备一定的机器学习基础。

- 什么是生成模型？

- 主题模型以及它的应用场景

- 贝叶斯定理以及相关分布介绍

- 主题模型以及吉布斯采样

- 实战案例：利用主题模型从新闻数据中提取主题

- 主题模型在文本分析中的常见应用

- 总结

AI系列公开课四

信息抽取领域中的利器：命名实体识别技术与应用

时间：12月28日（周五）晚上8：30

主讲人：李文哲

内容介绍

在自然语言处理领域，命名实体识别技术应用广泛，从聊天机器人，知识图谱到短文本分析，几乎所有场景都跟命名实体识别有所关联。在本次公开课，我主要来讲解命名实体识别技术以及应用案例。课程听众不需要任何AI方面的知识。

- 文本分析领域几个关键技术介绍

- 什么是命名实体识别？

- 命名实体识别的几个经典应用场景

- 从文本中抽取实体

- 实战案例：简历中提取实体

- 怎么搭建命名实体识别分类器

- 总结

AI系列公开课五

知识图谱技术在企业中的落地

时间：12月29日（周六）晚上8：30

主讲人：周景阳

内容介绍

在技术与AI领域中，知识图谱的应用越来越广泛，从搜索引擎到金融风控，再到聊天机器人等方向都在使用知识图谱，课程从不同的方向聊一聊知识图谱，深入讲一下知识图谱具体在企业中能够给哪些岗位提供帮助。

- 知识图谱的应用场景

- 知识图谱的数据来源

- 知识图谱的应用技术

- 知识图谱的系统架构

- 知识图谱在企业中的作用

报名方式

请扫描下面海报上的二维码，回复关键词“NLP” 即可以获得链接。如遇到任何困难请联系微信“greedytech”帮助你入群。