首发 | 带学斯坦福CS224n自然语言处理课+带打全球AI挑战赛

在未来五年，你认为人工智能领域最具有商业价值的方向是什么？

上个月我和一个算法工程师朋友聊了聊，问了问算法岗的行业薪资，他说现在计算机视觉算法岗工程师年薪大约50万左右，正当我感叹如今计算机视觉的火爆时，他又和我说，自然语言处理工程师的年薪已经接近100万了！我瞬间就崩溃了！

这样的行业薪资分配，不禁让我想起了一句行话：“人工智能领域，现在是CV的，未来却是NLP的”。

其实从人工智能的宏观分类来看，这句话也有一定的道理。计算机视觉属于“感知智能”，而自然语言则属于“认知智能”，不同于对客观事物的纯粹识别，“认知智能”理解和消化内容的认知能力，从某种意义上来说才是更接近于人工智能最终形态的技术核心。

自然语言处理算法，由于在安防、智能客服、自动驾驶、机器人等多个高科技领域均有应用场景，但国内人才补给严重不足，因此刚刚毕业的硕士博士也可以有很高的薪酬，还能直接参与甚至负责核心项目。可以预见，NLP算法类人才的数量在未来5年内会出现爆发式增长。

所以，学习CV最好的时间是2年前，而学习NLP最好的时间就是现在。

为此我们用了一个月时间，筛选和研究了市面上所有最具价值的学习资料，并让往期学员深入参与调研，最后选择了以斯坦福大学最权威的NLP课程CS224n作为带学教程，以李开复、搜狗CEO王小川和美团点评CTO联合创办的全球AI挑战赛—AI Challenger作为比赛实践，开设我们第一期《深度学习与自然语言处理》带学训练营。

为期13周，制定了完整、系统，理论结合实际的教学计划，让大家学完能真正具备进入大厂实习的能力。

斯坦福CS224n自然语言处理课带学训练营

你能获得什么

1、导师手把手带学斯坦福cs224n自然语言处理课，挑战AI前沿技术

2、用python徒手实现算法+tensorflow框架实现

3、通俗易懂的中式思维补充笔记+完善的配套学习资料

4、1对1定向答疑，保证12小时内解决问题

5、圈友高质量学习互动，学习群优质人脉资源

你还能获得什么

1、价值398元知识星球一年学习名额（PaperWeekly读者专属）

2、按照人工智能学习路径，不同学习阶段共5位AI重量大咖坐镇，为你答疑解惑

3、知识星球内发帖，根据点赞随机打赏18-98元

4、认真学完，不仅可以去大厂拿实习offer，也具备公司的招聘要求

班级特色

1、教材选用斯坦福大学最权威的NLP课程

2、带打国内知名AI大赛，学以致用

3、打卡学习，定期提醒，彻底摆脱拖延症

4、重点知识串讲+项目作业+比赛实战+经典和最新NLP论文中文解析

5、每周特色主题讨论会，彻底引爆你的学习力

教学大纲

Week1

1、深度学习介绍

2、自然语言处理介绍

3、自然语言应用领域

论文带读：一个简单但很难超越的Sentence Embedding基线方法

作业：Softmax 算法和Neural Network Basics 神经网络基础实现

比赛实战1：“达观杯”NLP算法大赛报名指导

Week2

1、高级词向量表示：word2vec 2

2、Word Window分类与神经网络

论文带读：词语义项的线性代数结构与词义消歧

作业：word2vec 实现和Sentiment Analysis 情绪分析

比赛实战1：带打“达观杯”NLP算法大赛(入门版）

Week3

1、反向传播与项目指导：Backpropagation and Project Advice

2、依赖解析：Dependency Parsing

论文带读：高效文本分类

作业：Neural Transition-Based Dependency Parsing 基于神经网络的依赖分析

比赛实战1：带打“达观杯”NLP算法大赛(进阶版）

Week4

1、TensorFlow入门

2、RNN和语言模型

论文带读：词嵌入对传统方法的启发

作业：nsorflow Softmax 基于TensorFlow的softmax分类

Week5

1、高级LSTM及GRU：LSTM and GRU

2、期中复习

论文带读：基于转移的神经网络句法分析的结构化训练

作业：Recurrent Neural Networks: Language Modeling 循环神经网络语言建模

Week6

1、机器翻译、序列到序列、注意力模型：Machine Translation, Seq2Seq and Attention

2、GRU和NMT的进阶

论文带读：谷歌的多语种神经网络翻译系统

作业：A window into named entity recognition（NER）基于窗口模式的名称识别

比赛实战2：带打AI Challenger观点型问题阅读理解大赛（报名）

Week7

1、语音识别的end-to-end模型

2、卷积神经网络:CNN

论文带读：读唇术

作业：Recurrent neural nets for named entity recognition(NER) 基于RNN的名称识别

Week8

1、Tree RNN与短语句法分析

2、指代消解

论文带读：谷歌的多语种神经网络翻译系统

作业：Grooving with GRUs(（NER）基于GRU的名称识别

比赛实战2：带打AI Challenger观点型问题阅读理解大赛（入门版）

Week9

1、DMN与问答系统

2、NLP存在的问题与未来的架构

论文带读：神经网络自动代码摘要

Week10

1、挑战深度学习与自然语言处理的极限

论文带读1：neural-turing-machines

论文带读2： 深度强化学习用于对话生成

比赛实战2：带打AI Challenger观点型问题阅读理解大赛（进阶版）

Week11-13

论文带读：图像对话

比赛复盘及期末总结

导师：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SCI论文三篇

结束训练营之后，你还能收获更多

为了鼓励学生，我们拿出了报名费的10%作为学习的奖励，参与打卡完成任务即可瓜分奖金池，赢回报名费

Q、满足条件是什么？

A、训练营打卡全勤，且能够自主参赛，完成教学任务

Q、若没有时间来得及打卡怎么办？

A、我们设置了补卡机会，在训练营结束前可进行补卡

Q、我最多能拿多少钱奖金？

A、如果只有一人完成，全部是你的。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，掌握能力，还能赢得奖励，赚回学费。

现在加入，仅需98元

13周，每天1块钱，每天1-2小时

你能收获的不仅仅是知识和能力

还有一群一起打比赛的朋友

-长按以下二维码速速报名-

每增加50人，学费增加10元

（若扫描二维码无法正常显示，请添加下方客服二维码，索要网址链接）

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

开启你的打卡之旅

备注：如有任何问题，也请添加班主任微信咨询

学员反响

贴上一张调研图，很难想象大家对NLP学习的热情程度如此之高~

答疑方式

1、知识星球1对1提问，12小时之内保证解决问题

2、微信群及时互动，群友耐心互答

3、每阶段统一收集问题直播答疑，系统讲解重难点

学员反馈

作业提交

1、老师对认真提交作业的学员进行点评

2、班主任对质量高的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严格要求自己的人，还能让你的学习效果在深度交流中实现最大化！

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、想在春招斩获各大NLP算法岗offer的学生

订阅须知

Q、课程资料在哪里看？

A、所有的课程资料均会在训练营上传。

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，敬请谅解。·

Q、可以开具发票吗？

A、可以开具普通纸质发票，请联系微信班主任填写需要的信息即可。

其他主题训练营也可以扫码客服进行咨询哦！

如果你还没决定参与，我们也为你准备了一场

主题讨论会

行业首创，线上圆桌会议

主会场

五位知名企业实战大咖激烈交锋

有诸多剑桥、麻省理工、清华、北大等名校学员，超60%学员是211以上学生，入群已经很值，还要和他们讨论

5000+AI学习者集体头脑风暴

这种机会，你几乎很难遇到第二次

分会场-讨论主题

小白场

学机器学习有没有必要系统学习python和高数？

对深度学习感兴趣，需要先学机器学习吗？

01

专题场-1

特征工程篇：特征选择、缺失值处理、数据预处理的方法和技巧

02

专题场-2

算法篇：算法推导有哪些心得和技巧？

03

求职场

大量调包积累感性经验VS推导算法搞懂机理，我该通过哪条路径提升核心竞争力？

04

互怼场

深度学习框架TensorFlow VS PyTorch框架，到底用哪个更好？

05

大咖场

阅读+复现paper，如何能准确理解作者思路并创造性改进？

06

上次参与算法推导主题讨论的学员说：一次持续两小时的交流，感觉像学到了三年的经验一样。这句话一点都不夸张。

5000+学习者走过的坑，摸索出来的经验，这一次和盘托出

如何参与

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时间：10月26日晚8：00开始