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在未来五年，你认为人工智能领域最具商业潜力的方向是什么？

上个月，我和一位算法工程师朋友聊起这个话题。他告诉我，目前计算机视觉领域的算法工程师年薪大约在50万元左右。正当我感叹计算机视觉领域的火热时，他又补充道，自然语言处理工程师的年薪已经接近100万元！这让我意识到，虽然计算机视觉在市场上炙手可热，但自然语言处理的前景更加广阔。

这样的薪资差异，使我不禁联想到一句行业内的俗语：“人工智能领域，现在是计算机视觉的天下，但未来将是自然语言处理的天下。”

实际上，从人工智能的整体发展来看，这句话确实有一定道理。计算机视觉主要涉及的是“感知智能”，而自然语言处理则是“认知智能”的体现。相比于单纯识别客观事物，“认知智能”在理解和消化内容方面的能力，更能代表人工智能发展的终极目标。

自然语言处理的应用范围广泛，包括安防、智能客服、自动驾驶、机器人等多个高科技领域。然而，国内在这方面的人才供应严重不足，导致即使是刚毕业的硕士或博士生也能获得高薪，并有机会直接参与或主导核心项目。可以预见，在未来五年内，自然语言处理人才的需求将会大幅增长。

因此，学习计算机视觉的最佳时期是在两年前，而学习自然语言处理的最佳时机就是现在。

为此，我们花费了一个月的时间，筛选和研究了市面上所有最具价值的学习资料，并邀请了往期学员深入参与调研，最终选择了斯坦福大学最权威的自然语言处理课程CS224n作为带学教程，并以全球AI挑战赛——AI Challenger作为比赛实践，开设了我们的第一期《深度学习与自然语言处理》带学训练营。

该训练营为期13周，制定了完整的、系统的教学计划，旨在帮助学员真正具备进入大厂实习的能力。

你将从斯坦福CS224n自然语言处理课程中学到什么？

1. 导师手把手教授斯坦福大学的CS224n自然语言处理课程，挑战AI前沿技术。
2. 使用Python编写算法，并利用TensorFlow框架实现。
3. 易于理解的中文笔记和完善的配套学习资料。
4. 一对一答疑，确保12小时内解决问题。
5. 高质量的社群互动，结识同行中的优秀人才。

除了课程内容，你还将获得以下福利：

1. 获得价值398元的知识星球一年学习资格（仅限机器学习算法与自然语言处理粉丝）。
2. 由五位重量级AI专家坐镇，为你答疑解惑。
3. 在知识星球内发帖，根据点赞随机获得18至98元的打赏。
4. 学习结束后，不仅能够拿到大厂的实习Offer，还能满足公司招聘的基本要求。

训练营特色

1. 使用斯坦福大学最权威的自然语言处理课程作为教材。
2. 参与国内知名AI竞赛，学以致用。
3. 打卡学习，定期提醒，帮助你克服拖延症。
4. 重点知识点串讲、项目作业、比赛实战和经典及最新NLP论文的中文解析。
5. 每周特色主题讨论会，激发你的学习动力。

教学大纲

第一周

1. 深度学习简介
2. 自然语言处理简介
3. 自然语言处理的应用领域
4. 论文导读：一个简单但难以超越的句子嵌入基线方法
5. 作业：Softmax算法和神经网络基础知识实现
6. 比赛实战1：“达观杯”NLP算法大赛报名指导

第二周

1. 高级词向量表示：word2vec
2. Word Window分类与神经网络
3. 论文导读：词语义项的线性代数结构与词义消歧
4. 作业：word2vec实现和情绪分析
5. 比赛实战1：“达观杯”NLP算法大赛（入门版）

第三周

1. 反向传播与项目指导
2. 依赖解析
3. 论文导读：高效文本分类
4. 作业：基于神经网络的依赖分析
5. 比赛实战1：“达观杯”NLP算法大赛（进阶版）

第四周

1. TensorFlow入门
2. RNN和语言模型
3. 论文导读：词嵌入对传统方法的启发
4. 作业：基于TensorFlow的softmax分类

第五周

1. 高级LSTM及GRU
2. 期中复习
3. 论文导读：基于转移的神经网络句法分析的结构化训练
4. 作业：循环神经网络语言建模

第六周

1. 机器翻译、序列到序列、注意力模型
2. GRU和NMT的进阶
3. 论文导读：谷歌的多语种神经网络翻译系统
4. 作业：基于窗口模式的名称识别
5. 比赛实战2：参加AI Challenger观点型问题阅读理解大赛（报名）

第七周

1. end-to-end模型
2. 卷积神经网络：CNN
3. 论文导读：读唇术
4. 作业：基于RNN的名称识别

第八周

1. Tree RNN与短语句法分析
2. 指代消解
3. 论文导读：谷歌的多语种神经网络翻译系统
4. 作业：基于GRU的名称识别
5. 比赛实战2：参加AI Challenger观点型问题阅读理解大赛（入门版）

第九周

1. DMN与问答系统
2. NLP存在的问题与未来的架构
3. 论文导读：神经网络自动代码摘要

第十周

1. 挑战深度学习与自然语言处理的极限
2. 论文导读1：neural-turing-machines
3. 论文导读2：深度强化学习用于对话生成
4. 比赛实战2：参加AI Challenger观点型问题阅读理解大赛（进阶版）

第十一至第十三周

1. 论文导读：图像对话
2. 比赛复盘及期末总结

导师介绍

Joey - 兰州大学计算机专业博士 - 牵头与谷歌本部合作深度学习项目 - 中国移动集团IT架构师 - 科研方向：自然语言处理、计算机视觉、强化学习 - 已发表三篇SCI论文

结束训练营后，你还将收获更多

为了鼓励学员，我们拿出报名费的10%作为学习奖励。只要完成打卡任务，就能瓜分奖金池，赢回部分报名费用。

常见问题解答

Q：满足条件是什么？ A：训练营期间全勤打卡，自主参赛并完成教学任务。

Q：如果没时间打卡怎么办？ A：我们提供补卡机会，在训练营结束前可以补卡。

Q：我能获得多少奖金？ A：如果只有一人完成，全部奖金归其所有；两人平分，以此类推。

我们相信，愿意学习的人不仅能获得知识和技能，还能赢得奖励，赚回学费。

现在加入，只需98元

13周，每天1元，每天1-2小时，你不仅能学到知识和技能，还能结交一群志同道合的朋友。

报名信息

报名时间：2018年10月16日—2018年10月31日
学习周期：2018年10月23日—2019年1月29日
报名成功请添加班主任微信进学员内部群

学员反馈

贴上一张调研图，很难想象大家对NLP学习的热情如此之高。

答疑方式

1. 知识星球1对1提问，12小时内解决问题。
2. 微信群及时互动，群友互相解答。
3. 每阶段统一收集问题进行直播答疑，系统讲解重难点。

作业提交

1. 老师对认真提交作业的学员进行点评。
2. 班主任对高质量作业进行置顶和打赏。
3. 阶段结束统一发布参考答案供学生对比。

学习氛围

在我们的学习群里，你不仅能接触到更多自律的人，还能通过深度交流实现最佳的学习效果。

适合学员

1. 有编程和数学基础的算法爱好者。
2. 缺乏有效指导的非科班程序员。
3. 想自学但总遇到问题无法坚持的拖延症患者。
4. 想在春招中拿到各大NLP算法岗位Offer的学生。

订阅须知

Q：课程资料在哪里查看？ A：所有课程资料均在训练营上传。

Q：报名后可以退款吗？ A：本服务为虚拟内容产品，一经购买，概不退款。

Q：可以开具发票吗？ A：可以开具普通纸质发票，请联系班主任填写相关信息。

此外，我们还为未决定是否参与的学员准备了一场行业首创的线上圆桌会议，你可以与五位知名企业实战大咖在线交流，共同探讨AI学习的各种主题。