02科學的實戰安排
每一期的訓練營都有嚴謹科學的安排,每周伴隨著理論、實戰、案例分享、項目講解等課程一系列課程內容。
▲節選至部分課程安排
03項目講解&實戰幫助
訓練營最終的目的是幫助學員完成項目,理解項目中包含核心知識技能,訓練營中會花大量的時間幫助學員理解項目以及所涉及到的實戰講解。
▲節選課程項目
04最佳工程實戰
來自京東AI等業界專家來講述工業界的最佳工程實戰,如AI模型的部署、代碼編寫、模型的調參以及debug等技術。
▲源自京東智聯云AI某模塊架構圖
05專業的論文解讀
作為AI工程師,閱讀論文能力是必須要的。在課程里,我們每1-2周會安排一篇經典英文文章供學員閱讀,之后由老師幫助解讀。
▲節選至部分論文安排
06代碼解讀&實戰
對于核心的模型如BERT,XLNet都會精心安排代碼解讀和實戰課,幫助學員深入理解其細節并有能力去實現。
▲BERT模型代碼實戰講解
07行業案例分享
訓練營過程中會邀請合作的專家來分享行業案例以及技術解決方案,如知識圖譜的搭建、保險領域的客服系統等。
下面是一場源自曾博士的分享↓↓↓
嘉賓簡介:曾博士
先后在CVPR,ACMMM,TPAMI,SCI 期刊,EI 會議等發表超過30篇論文
▲專家直播分享
08日常社群答疑
為了幫助解決學員遇到的問題,專業助教會提供全天社群答疑服務。我們的助教均來來自于一線AI公司和國內外名校,扎實的理論和工業界應用也是我們選拔助教老師的重要標準,拒絕空談理論。
▲社群內老師專業的解答
09日常作業&講解
為了鞏固對一些核心知識點,學員除了大項目,也需要完成日常的小作業。之后助教會給出詳細的解答。
▲課程學習中的小作業
課程適合哪些學員吶?
大學生:
計算機或者信息領域相關的本科/研究/博士生,畢業后希望從事AI相關的工作。
希望在真實工業場景中磨煉技術,提升職場競爭力。
畢業之后希望申請國內外名校的碩士或者博士。
在職人士:
具備良好的工程研發背景,希望從事AI相關的項目或者工作。
從事AI工作,希望進一步提升NLP實戰經驗。
從事NLP工作,希望深入了解模型機理。
AI developer, 希望突破技術瓶頸, 了解NLP前沿信息。
入學標準:
1、理工科專業相關本科生,碩士生或博士生或者IT領域的在職人士
3、對基本的機器學習算法(邏輯回歸、隨機森林、SVM)有了解或者有過實戰經驗
4、具備良好的英文文獻閱讀能力,至少達到CET-4級水平
原文標題:項目拿不出手?3個京東NLP真實項目,快寫進簡歷~
文章出處:【微信公眾號:算法與數據結構】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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