【培訓對象】
1.希望從事NLP工作的IT技術人員、開發人員等。 2.高校、科研院涉及NLP工作的學生和研究人員。

【培訓收益】
1.掌握NLP基礎； 2.分詞；詞法、句法分析 3.文本向量化 4.HMM與CRF 5.基于深度學習NLP算法； 6.神經語言模型 7.詞嵌入方法 8.基于大規模語料預訓練的詞嵌入

課程大綱
第一天：傳統的NLP
一、NLP基礎知識
1、自然語言處理簡介
2、中文NLP的主要任務
3、常見的NLP系統
4、NLP的研究機構與資源
二、中文分詞
1、基于字符串匹配的分詞
2、統計分詞法與分詞中的消歧
3、命名實體識別
4、常用分詞工具：JIEBA
三、文本的相似性
1、VSM
2、TF-IDF
3、初步情感分析
四、隱馬爾科夫模型
1、形式化定義
2、三個問題
3、評估問題與向前向后算法
4、解碼問題：維特比算法
5、學習問題：Baum-Welch算法
五、條件隨機場
1、最大熵原理
2、無向圖模型
3、最大團上的勢函數
4、工具：CRF++

第二天：從傳統到現代
一、從LSA到LDA
1、LSA與SVD分解
2、pLSA
3、LDA
二、神經網絡語言模型
1、維數的詛咒
2、n-gram語言模型
3、NNLM的具體實現
4、改進的思路
三、word2vec
1、one-hot與Distributed
2、CBOW
3、skip-gram
4、Hierachical Softmax
5、Negative Sampling
四、循環神經網絡（RNN）
1、RNN的基礎架構
2、RNN的示例
3、LSTM
4、GRU

第三天：預訓練模型之一（變形金剛、芝麻街、獨角獸及其他）
一、GloVe
1、與word2vec的區別
2、統計共現矩陣
3、用GloVe訓練詞向量
二、Transformer
1、所有你需要的僅僅是“注意力”
2、Transformer中的block
3、自注意力與多頭注意力
4、位置編碼（為什么可以拋棄RNN）
三、三大特征抽取器的比較
1、CNN、RNN與Transformer的比較
2、融合各種模型
四、Elmo
1、雙向語言模型
2、工作原理
3、Elmo的應用場景
五、GPT
1、“一定會有人用它干壞事”
2、GPT的內部架構
3、Transformer的演示
4、自注意力機制的改進
5、GPT的應用場景

第四天：預訓練模型之二（站上BERT的肩頭）
一、BERT的前世今生
1、之前介紹的模型回顧
2、現代NLP的最新應用場景
3、條條大路通BERT
二、BERT詳解
1、原理與方法
2、BERT的應用場景
3、BERT源碼簡介
三、站在BERT肩膀上的新秀們
1、ERNIE
2、XLnet 

 

葉梓，上海交通大學計算機專業博士畢業，高級工程師。主研方向：數據挖掘、機器學習、人工智能。歷任國內知名上市IT企業的AI技術總監、資深技術專家，市級行業大數據平臺技術負責人。

 

長期負責城市信息化智能平臺的建設工作，開展行業數據的智能化應用研發工作，牽頭多個省級、市級行業智能化信息系統的建設，主持設計并搭建多個省級、市級行業大數據平臺。參與國家級人工智能課題，牽頭上海市級人工智能示范應用課題研究。

 

帶領團隊在相關行業領域研發多款人工智能創新產品，成功落地多項大數據、人工智能前沿項目，其中信息化智能平臺項目曾榮獲：“上海市信息技術優秀應用成果獎”。帶領團隊在參加國際NLP算法大賽，獲得Top1%的成績。參與國家級、省級大數據技術標準的制定，曾獲省部級以上的科技創新一等獎。

 

1.      論文發表/項目經歷

在國內外期刊、會議中發表論文27篇，其中被SCI/EI收錄4篇

 

項目經歷：

l  上海市城市信息化人工智能項目 項目負責人

ü  研發智能服務系統，包括：元宇宙與虛擬數字人、基于人工智能的內容生成（AIGC）、基于NLP技術的對話系統、基于深度學習的圖像識別系統、基于智能推理的行業推薦系統。

相關工作：

作為項目總負責，負責項目管理、產品研發、系統分析、技術指導、算法指導等。

 

l  上海市城市智能信息化工程 總工程師

ü  采用大數據技術，建設市級信息平臺，完成試點單位接入并采集居民相關信息，實現市級平臺檔案等服務，并實現所有單位的全面接入。

ü  為解決超量數據的存儲與計算的問題，搭建了存儲全市數據的云計算平臺，并在其上進行了基于大數據的分析和挖掘工作。

相關工作：

作為總工程師，負責技術管理、系統分析、云平臺數據存儲設計、數據分析與挖掘指導、開發指導。

 

l  上海市城市信息化領域智能聯網工程 技術經理

ü  建設內容包括：接入單位的聯網；智能卡的實現；城市信息化智能平臺的升級；科研平臺的擴展與升級；建立決策支持系統；評估體系的展示設計；短信平臺的實現；違規操作的提醒；協同智能服務平臺的實現等。

相關工作：

作為技術經理負責總體架構設計、接口設計、大數據平臺設計、AI技術指導等。

 

 

3. 主攻方向

具有扎實的數據挖掘、機器學習、深度學習等人工智能理論基礎；了解AIGC等技術前沿動態。

精通機器學習、深度學習的理論、模型、算法、調優等；精通算法設計；

熟悉深度學習在自然語言處理、計算機視覺兩大核心領域的實用技巧；

15年以上的程序開發經驗，熟悉常用程序開發架構，獨立完成多個產品級軟件的設計與開發。

 

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