人工智能之最新自然语言处理技术与实战

【培训对象】
1.希望从事NLP工作的IT技术人员、开发人员等。 2.高校、科研院涉及NLP工作的学生和研究人员。

【培训收益】
1.掌握NLP基础； 2.分词；词法、句法分析 3.文本向量化 4.HMM与CRF 5.基于深度学习NLP算法； 6.神经语言模型 7.词嵌入方法 8.基于大规模语料预训练的词嵌入

课程大纲
第一天：传统的NLP
一、NLP基础知识
1、自然语言处理简介
2、中文NLP的主要任务
3、常见的NLP系统
4、NLP的研究机构与资源
二、中文分词
1、基于字符串匹配的分词
2、统计分词法与分词中的消歧
3、命名实体识别
4、常用分词工具：JIEBA
三、文本的相似性
1、VSM
2、TF-IDF
3、初步情感分析
四、隐马尔科夫模型
1、形式化定义
2、三个问题
3、评估问题与向前向后算法
4、解码问题：维特比算法
5、学习问题：Baum-Welch算法
五、条件随机场
1、最大熵原理
2、无向图模型
3、最大团上的势函数
4、工具：CRF++

第二天：从传统到现代
一、从LSA到LDA
1、LSA与SVD分解
2、pLSA
3、LDA
二、神经网络语言模型
1、维数的诅咒
2、n-gram语言模型
3、NNLM的具体实现
4、改进的思路
三、word2vec
1、one-hot与Distributed
2、CBOW
3、skip-gram
4、Hierachical Softmax
5、Negative Sampling
四、循环神经网络（RNN）
1、RNN的基础架构
2、RNN的示例
3、LSTM
4、GRU

第三天：预训练模型之一（变形金刚、芝麻街、独角兽及其他）
一、GloVe
1、与word2vec的区别
2、统计共现矩阵
3、用GloVe训练词向量
二、Transformer
1、所有你需要的仅仅是“注意力”
2、Transformer中的block
3、自注意力与多头注意力
4、位置编码（为什么可以抛弃RNN）
三、三大特征抽取器的比较
1、CNN、RNN与Transformer的比较
2、融合各种模型
四、Elmo
1、双向语言模型
2、工作原理
3、Elmo的应用场景
五、GPT
1、“一定会有人用它干坏事”
2、GPT的内部架构
3、Transformer的演示
4、自注意力机制的改进
5、GPT的应用场景

第四天：预训练模型之二（站上BERT的肩头）
一、BERT的前世今生
1、之前介绍的模型回顾
2、现代NLP的最新应用场景
3、条条大路通BERT
二、BERT详解
1、原理与方法
2、BERT的应用场景
3、BERT源码简介
三、站在BERT肩膀上的新秀们
1、ERNIE
2、XLnet 

 

叶梓，上海交通大学计算机专业博士毕业，高级工程师。主研方向：数据挖掘、机器学习、人工智能。历任国内知名上市IT企业的AI技术总监、资深技术专家，市级行业大数据平台技术负责人。

 

长期负责城市信息化智能平台的建设工作，开展行业数据的智能化应用研发工作，牵头多个省级、市级行业智能化信息系统的建设，主持设计并搭建多个省级、市级行业大数据平台。参与国家级人工智能课题，牵头上海市级人工智能示范应用课题研究。

 

带领团队在相关行业领域研发多款人工智能创新产品，成功落地多项大数据、人工智能前沿项目，其中信息化智能平台项目曾荣获：“上海市信息技术优秀应用成果奖”。带领团队在参加国际NLP算法大赛，获得Top1%的成绩。参与国家级、省级大数据技术标准的制定，曾获省部级以上的科技创新一等奖。

 

1.      论文发表/项目经历

在国内外期刊、会议中发表论文27篇，其中被SCI/EI收录4篇

 

项目经历：

l  上海市城市信息化人工智能项目 项目负责人

ü  研发智能服务系统，包括：元宇宙与虚拟数字人、基于人工智能的内容生成（AIGC）、基于NLP技术的对话系统、基于深度学习的图像识别系统、基于智能推理的行业推荐系统。

相关工作：

作为项目总负责，负责项目管理、产品研发、系统分析、技术指导、算法指导等。

 

l  上海市城市智能信息化工程 总工程师

ü  采用大数据技术，建设市级信息平台，完成试点单位接入并采集居民相关信息，实现市级平台档案等服务，并实现所有单位的全面接入。

ü  为解决超量数据的存储与计算的问题，搭建了存储全市数据的云计算平台，并在其上进行了基于大数据的分析和挖掘工作。

相关工作：

作为总工程师，负责技术管理、系统分析、云平台数据存储设计、数据分析与挖掘指导、开发指导。

 

l  上海市城市信息化领域智能联网工程 技术经理

ü  建设内容包括：接入单位的联网；智能卡的实现；城市信息化智能平台的升级；科研平台的扩展与升级；建立决策支持系统；评估体系的展示设计；短信平台的实现；违规操作的提醒；协同智能服务平台的实现等。

相关工作：

作为技术经理负责总体架构设计、接口设计、大数据平台设计、AI技术指导等。

 

 

3. 主攻方向

具有扎实的数据挖掘、机器学习、深度学习等人工智能理论基础；了解AIGC等技术前沿动态。

精通机器学习、深度学习的理论、模型、算法、调优等；精通算法设计；

熟悉深度学习在自然语言处理、计算机视觉两大核心领域的实用技巧；

15年以上的程序开发经验，熟悉常用程序开发架构，独立完成多个产品级软件的设计与开发。

 

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