【拿不到 offer全额退款】人工智能与自然语言处理课程培训

人工智能与自然语言处理课程培训

Artificial Intelligence For NLP Courses 

 

真实企业级项目驱动 

找工作拿不到offer全额退款

GitHub年度活跃用户学费减半

全球顶尖名企一线数据科学家倾力指导

 

一）课程关键点简介：

 

1.1 该课程是面向希望能够在4 - 6个月内找到一份人工智能、机器学习、深度学习、数据科学家、算法工程师等算法研究岗位，尤其是自然语言理解方向的相关同学，尤其适合:

· 相关互联网工作者，尤其是希望未来从事NLP，AI, 算法相关的工程开发人员；

· 计算机相关专业的高年级本科生、研究生以及博士生；

· 具有一定编程经验的理工科高等院校学生；

· 具有人工智能与自然语言处理需求的相关科研人员

 

1.2 自然语言理解方向的就业、研究方向包括但不限于：数据挖掘，信息自动提取，推荐系统，文本检索， 知识图谱， 自动对话机器人， 文本信息挖掘， 自动文本生成等。  

 

1.3关于全额退款：报名保过班的同学，报名伊始既签订合同，若上完课程拿不到offer或者offer初次就业薪资达不到年薪22.5万，既退还全部学费。

 

二）课程内容与课程顾问:

 

课程持续时间为5个月，主要内容为：

1. 《人工智能与中外自然语言处理》课程

2. 编程与算法能力提升

3. 个性化项目作业评审

4. 全程进度督促与问题解答

5. 模拟面试、简历修改

 

图1. 课程组成部分

 

课程顾问：

因各位导师目前在各自公司就职，为保护导师信息隐去全名。 

1. 杨师兄 中国科学院博士Python科学计算资深专家

2. 赵师兄 佛罗里达大学CS硕士深度学习专家 前阿里巴巴集团算法专家

3. Amosi, 7年人工智能资深专家，前阿里巴巴与蚂蚁金服集团算法专家

 

三）这个课程的优势是什么？

 

1.内容深入浅出，有足够的理论深度：目前的很多课程教大家使用numpy, pandas等基础工具，但是对于AI的具体原理方法以及其他深层次问题不涉及，这使得一些同学学完只能知其皮毛，不能解决实际问题。我们的课程从每个知识点的产生背景和理论分析入手，带领大家知其然，更知其所以然。

 

2.实际问题与真实代码驱动: 目前很多AI课程的内容与产业脱离较远，往往很大篇幅涉及的网络结构在实际产业中并没有实际应用。大量篇幅讲解理论知识，但是没有具体的编程实现，或者编程实现解决的问题太过简单(toy problem)，这使得读者掌握了一大堆名词，但是还是不知道具体如何解决问题。我们的课程全程以真实代码驱动，每个知识点都有足够难度的课后作业，每个模块结束都有企业级别难度的综合项目联系，学完可以让大家真正的解决实际问题。

3.内容注重体系建设，注重 AI 发展脉络：目前很多AI培训，往往过分关注深度学习等最新的“时尚”知识，但是实际产业中，除了深度学习之外，其他的很多经典方法依然是长期使用的，本课程跟随 AI 的发展脉络，带领大家对 AI 于NLP 知识建立一个较为完备的知识脉络。这样才能在一波一波的技术革新中立于不败之地。 

 

4. 课程结果保证：选择课程保过班的同学，报名伊始既签订协议，如果完成课程拿不到 offer 或者初次就业达不到年薪25万(限北上广深杭)，则立即全额退款。

 

四）课程服务 一  ----《人工智能与中文自然语言处理》课程内容：

 

本课程时长为16周，具体分三个模块为：

 

第一部分  基础篇  经典人工智能模型方法

第一周 人工智能导论与语法树，自动机理论

1.1 形式语言与语法树

1.2 自动机理论

Assignment-01: 实现西部世界对话智能系统

第二周 智能搜索策略

2.1 智能搜索方法论

2.2 智能搜索的实现

Assignment-02：北京市地铁自动换乘

第三周 动态规划与线性优化：

3.1 优化问题

3.2 动态规划

3.3 线性优化

Assignment-03：上海市外卖小哥送餐路线规划问题

第四周 自然语言理解初步

4.1 词向量

4.2 关键词提取

4.3 实体识别

4.4 依存分析

第五周：搜索引擎与文档检索：

5.1 自动检索系统

5.2 PageRank

Project-1：新闻人物言论自动提取

 

第二部分 机器学习与深度学习

第六周 统计概率模型：

6.1 语言模型

6.2 统计概率模型

6.3 编辑距离与文本相似度

Assignment-04：中文拼写错误自动纠正

第七周 经典机器学习一

7.1 机器学习的历史发展与原理

7.2 过拟合与欠拟合

7.3 训练集，测试集，准确度

第八周：经典机器学习二：

8.1贝叶斯

8.2 KNN模型，

8.3 SVM

8.3 决策树

8.4 XGBOOST

8.5 机器学习常见实践问题分析

Assignment-05：实现贝叶斯分类器，依据药物说明书进行药物适应症自动识别 

第九周 深度学习初步

9.1 神经网络

9.2 Loss函数，Backpropagation

9.3 softmax, cossentropy

9.4 神经网络的优缺点分析

Assignment-06：手动实现一个神经网络模型

Project-2：细粒度客户评论自动分类

第十周 word2vec

10.1 word embedding与词向量

10.2 句子向量

10.3 词向量的高级用法

Assignment-07：使用词向量发现新词汇 

第十一周 CNN卷积神经网络

11.1 卷积神经网络与 Spatial Invariant

11.2 卷积神经网络与 weights sharing

11.3 Pooling, Dropout 与 Batch Normalization

11.4 CNN 的可视化

Assignment-08：进行萝莉和正太的分类 

第十二周 RNN循环神经网络

12.1 序列模型

12.2 RNN 循环模型

12.2 LSTM 与 GRU

12.3 序列模型训练的高级问题 

第十三周 深度学习高级问题

13.1 Seq2Seq

13.2 Attention注意力机制

13.3 文本阅读理解13.4 自动驾驶等深度学习高级问题

Project-3 文本自动摘要系统

第三部分 综合能力提升

第十四 – 十五周 文本自动摘要系统的构建及其代码实现

第十五 – 十六周 面向服务的对话机器人的构建及其代码实现

Project-4 面向服务的对话机器人

 

课程附加内容(会贯穿于课程始终)：

1.数学建模方法论

2.python 高级编程

3.十篇经典 AI 论文引读

 

相关疑问解答：Assignment与Project的区别是什么？

答：Project是真实项目驱动的，其难度和目前公司里边通常会遇到的问题难度类似。每个项目都是一个从头到尾的实际人工智能问题，一是为了锻炼大家端到端解决完整问题的能力，二是为了补充大家找工作的时候，相关经验缺乏的问题。这些项目完全可以写到自己的个人简历里边的，这其实也是这个课程最大的特色之一；而Assignment主要是让大家从头到尾手动实现一个算法原理，主要是为了大家的理论基础与编程能力。  

图2 课程内容详情  

 

五）课程服务 二  ---- 编程与算法能力提升课程内容

 

该部分主要包含两个方面的内容，分别为：

 

1： Design of Programming (Python高级编程)：

《Python高级编程》为纯英文课程，是NASA前首席科学家，现Google Research Director，PeterNorvig 老爷爷讲述的。可以说，他的Python编程课是世界上最好的计算机课程之一。该课程速度快，作业难度大，本次培训负责大家的线下答疑，作业辅导； 

 

2： Algorithm Designand Analysis (算法设计与分析) 

《算法设计与分析》为纯英文课程，是斯坦福大学的课程，本课程会指导大家如何申请斯坦福大学的账号，参与此课程。并且负责本课程的线下答疑，作业辅导；    

 

相关疑问解答：为什么这两门课程老师不亲自教，而要用在线的？

答：我们课程的宗旨是，向“大师学习”，材料能给大家最好的，就给大家最好的，不做二次消化，依靠信息差盈利的这种事情。

 

六）课程服务 三  ---- 个性化项目作业评审内容；

 

我们会积极审阅大家的项目作业反馈，为每个人批改作业，分析代码质量，分析算法模型问题。

 

七）课程服务 四  ---- 全程进度督促与问题解答；

 

学习一事，善始者实繁，克终者盖寡。我们会及时督促大家的进度，解决大家遇到的拦路虎。

 

八）课程服务 五  ---- 模拟面试、简历修改；

 

我们为每个学员提供2次模拟面试（保过班3次），2次简历修改（保过班不限次数），而且跟踪大家的每一次面试反馈，为大家解决学习的最后一站。

 

九）面向人群：

 

1.希望在4-6个月内找到人工智能、机器学习与自然语言方向的算法工程师职位，初始期望薪资北上广深杭>13k/month,25万/年，其他城市>=11k/month,20万/年;  如果是有经验的计算机相关人员转行至此领域， 初始薪资期望在年薪35 - 40万之间的。 

2.相关理工科专业高年级本科生；

3.相关理工科专业研究生、博士生；

4.相关互联网、IT 工作者，尤其是相关软件工程师；

5.相关科研院所、高校科研人员；

 

十）你需要具备什么样的能力？

 

1. 能够每周投入至少6小时以上，持续4个月进行学习；

2.需要有入门级的python编程能力，假如你在编程的方面有问题，我们提供免费的材料进行预科训练，大概需要20-30个小时，请自行安排时间；

3.需要大学入门级别的微积分和概率论知识，如果你在数学方面有问题，可以申请参加提前的快速的数学讲座以及预科练习。不需要额外费用。

4. 需要较好的英文能力，因为课程要较多的阅读英文论文；

 

十一）报名流程： 

 

第一阶段：入学测试

2018年10月1日 – 2018年10月30日

 

第二阶段：签订协议 

2018年10月5日 – 2018年11月2日

 

第三阶段：正式开始（课程开始十天内无条件退款）

2018年11月3日

 

核心课程与项目实战： 2018年11月3日- 2019年3月1日 

就业与职业生涯辅导： 2019年3月1日 - 2019年5月1日

 

注：入学测试内容为三道 Python 编程题，报名后通过邮箱将测试发给同学。 如果没有通过编程测试，本课程组为大家准备了免费的预修课程，大家可在正式课程之前完成预修课程，继而参加正式课程。

 

十二）第一期学员反馈：

 

本培训第一期的课程讲授单元已于2018年9月中旬结束。目前已就业同学平均薪资27万，以下为部分学员就业情况：为保护学员个人隐私，隐去学员姓名，关于学员的其他信息可报名后与课程工作人员进行确认，信息若有虚假信息，愿承受法律责任。

 

1) Z同学, 现就职于北京百度AI 部门

感言：这个课程有实际的项目，合理的知识结构，coding 量也比较合适。 这个课最大的好处就是知识体系合理，能够高效得培养出相关的人才。希望能越办越好，很愿意把这个课程推荐给其他同学。

 

2) N同学, 现就职于深圳平安科技研究院

感言：老师经验很丰富，课程设计合理，还请专人补充科学计算、英语文献阅读等专题课，能够帮助大家轻松开启 NLP 学习之路。课程还请专人补充科学计算、英语文献阅读等专题课。

 

3) K 同学, 现就职于上海平安科技

感言：老师的课很好，但是一定要按照老师的要求亲自完成每个任务，这样才能有收获。

 

4)B 同学, 现就职于 北京 IBM 中国实验室

感言：我本来是跨专业的学生，本来自己没有信心是因为怕找不到工作参加的，后来还拿到了好几个 offer。从易到难，需要不放弃的做下去。

 

十三）招生人数：25 人起班，最多50  人

十四）课程收费：

 

1.通关班 4800元 / 人

2.保过班 12800元 / 人

 

十五）学费资助：

 

1.本课程设置5名半额奖学金名额，2名全额奖学金名额，申请奖学金的同学需要提供个人申请材料，名额用完即至；

2.Github2018年提交代码次数超过 80 次同学可以享受5折优惠

十六）全额退款承诺：

 

保过班学员完成课程且投递简历大于20家公司，但未获得相应的人工智能算法工程师、机器学习工程师、自然处理工程师等相关职位offer或offer年薪低于25万，则全额退款；

 

相关疑问解答：全额退款承诺里的“完成课程”如何定义？ 

答：满足以下三个条件：

1. 完成三门课程80%的作业；  

2. 完成6次编程作业，完成4次项目实训； 

3. 完成80%的论文阅读；

 

十七）相关问题解答：

 

Q. 如何看待算法工程师供大于求这一问题？ 

最近经常有同学咨询，说听闻同学说，NLP 方面的就业以及供过于求了。 其实这个是完全不存在的，首先，从我们课程上次的就业情况即可看到；另外，算法工程师这个其实是计算机科学行业的高级职位，长期以来的情况就是，用人单位招不到合适的人，而学生也无从入门，一般来说用人单位需要面试 10 - 20 个人才能有一个合适的候选者。 说的直接一些，不是供过于求，而且绝大多数投递简历的人，都不满足企业需求。

 

Q：上课是怎样的形式？

我们的理论课程是每周以视频会议的形式线上上课，每周会留课下作业（assignment），这是为了保证大家上课的效果，主要是让大家从头到尾手动实现一个算法原理，如果只听课，看老师做，自己不上手，是无法学会应用的。另外，课程会有4个企业真实难度级别的项目驱动，每个项目为相关AI 知识与自然语言知识的综合应用。这些项目完全可以写到自己的个人简历里边，这其实也是这个课程最大的特色之一。

 

Q：测试题是什么鬼？

测试题主要是为了让您和我们都能对您的先验知识得到一定的了解。我们希望学员有一定共同的知识，以免出现占用上课时间补充基础知识的情况，提高效率。

测试题是三道python编程题。仅为了考察同学是否可以使用python这门语言。难度较低。如果您不能完成测试题，可以学习我们免费提供的先修课程，以达到所需的基础。在报名到开课的一个月时间中有足够的时间学习先修课内容。

在开课之前您都可以提交测试题。

如果您需要更多的时间完成预修课程，您可以选择先交费，交费之后也可以在我们的老师指导下完成预修课。

 

Q：如果我是跨专业的学生/我对自己的基础有疑问：

学习需要有入门级的python编程能力，假如你在编程的方面有问题，我们提供免费的材料进行预科训练，大概需要20个小时，请自行安排时间；

需要大学入门级别的微积分和概率论知识，如果你在数学方面有问题，可以申请参加提前的快速的数学讲座以及预科练习。不需要额外费用；

需要较好的英文能力，因为课程需要较多的阅读英文论文。

 

Q：请问保过班对于任何人都试用吗？

报名的同学我们都会联系大家，了解大家的情况之后具体做出建议。保过班对同学是有一定要求的。

 

Q. 学完课程能达到什么水平？

依据上一期的学员情况，学完课程的同学，能够达到以下能力要求： 

· 能够解决常见的 A人工智能与自然语言问题；

· 具备阅读最新论文，进一步自学先进知识的能力；

· 能够对崭新的问题进行建模分析，使用已知知识进行解决；

· 具备应对 BAT 级别相关岗位面试的能力。

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最后，感谢大家阅读至此，希望之后能与大家度过一个忙碌而又丰富的学习历程。 大家可以点击下图进行报名或者进行咨询。

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