硬核!想在简历加一项「京东NLP真实项目经历」吗?约等于大厂2年工作经验

2020/08/14 08:31
阅读数 525

NLP 被誉为“人工智能皇冠上的明珠”。


如果你也想搭上 NLP 这趟快速发展前景广阔的列车,推荐你参与《京东 NLP 企业项目实战训练营》,项目专注于培养行业 TOP 10% 的 NLP 工程师。

为什么我要推荐你参加?5个理由足矣!


  1. 真实企业级项目: 项目和数据均来自于京东商城真实业务
  2. 顶级GPU资源: NVIDIA高端显卡算力保障,畅爽训练不宕机
  3. 业界顶级导师: 来自Google、亚马逊、微软、京东等导师团队
  4. 京东智联云AI岗 实习通道、京东智联云AI岗位就业直通车
  5. 金牌助教24h辅导 :一线Ai工程师、博士全程社群  

▲贪心学院与京东智联云构建AI项目人才联合培养    

《京东NLP企业项目实战训练营》

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之所以愿意推荐给我的粉丝,是因为非常看好项目里的 3大京东AI企业项目及数据,下面我会逐一为大家介绍。

   

项目一:京东图书智能分类
商家智能运营·图书自动化分类


项目介绍:在京东商城零售场景中,有数以万计的图书,而且商家在上传商品过程中需要标记所属的类别,但不可避免地会出现标记错误,或者对分类理解错误的情形。


为了解决这个问题,我们希望有个AI程序可以辅助检测并提醒商家选择正确的类别。


项目目标:这是一个文本领域的多分类问题,通过第一个项目,学员有机会牢固地掌握文本处理的核心技能、特征工程、经典的分类算法、模型评估以及部署上线的流程。


另外,作为第一阶段的学习,也会提供作为NLP工程师必须要掌握的数学、算法还有工程方面的技能。


项目时长:共4周

             《 京东图书分类项目》案例图


项目二:京东智能营销
京东发现好货·AI营销文案生成

项目介绍:在京东零售场景,数百万的写作达人每天为商品创作卖点突出、风格多样的营销文案以促进用户下单,同时达人赚取佣金。


但达人创作又存在商品文案成本高、量产性差、质量参差不齐的问题。目前京东AI营销文案的人工审核通过率超过95%,并覆盖了全品类的商品。


模型已成功应用于京东APP-发现好货、对话机器人京小智和搭配购等场景。


项目目标:这是一个文本生成领域的问题,从技术层面上具有一定的挑战。在此项目中,学员有机会实现Seq2Seq, Beam Search, Pointer-Generation Network等核心技术并掌握深入的细节。


另外,学员会懂得如何按照业务场景来修改模型从而符合业务的预期。


项目时长:共4周   

《 京东文本生成项目》案例图

 

项目三:京东智能客服机器人
对话系统·AI对话生成

项目介绍:智能客服机器人已经成为了客服系统的重要组成部分,帮助人工客服提升工作效率,为企业降低人工成本。作为智能客服的行业先驱,京东多年来致力打造全链路的客服机器人,最大化提升商家的接待效率和用户体验。


目前智能机器人的对话生成策略已经在“京小智”、“京东JIMI“等智能客服机器广泛应用,在用户购买商品的售前以及售后环节,为数千万用户以及数十万商家进行服务,为商家降本增效,为用户提升购物客服体验。


项目目标:在此项目中,学员有机会实现检索模型和生成模型。并通过对话管理返回回复。在检索模型中我们会介绍HNSW模型来生成候选集, 然后使用learn to rank模型排序。生成模型中会基于BERT构建Seq2Seq, 然后使用distillation 技术压缩模型。


项目时长:共8周

 

《 智能客服机器人项目》案例图

 

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01 科学的实战安排


每一期的训练营都有严谨科学的安排,每周伴随着理论、实战、案例分享、项目讲解等课程一系列课程内容。

▲节选至部分课程安排



02 项目讲解&实战帮助


训练营最终的目的是帮助学员完成项目,理解项目中包含核心知识技能,训练营中会花大量的时间帮助学员理解项目以及所涉及到的实战讲解。


▲节选课程项目



03 最佳工程实战


来自京东AI等业界专家来讲述工业界的最佳工程实战,如AI模型的部署、代码编写、模型的调参以及debug等技术。


▲源自京东智联云AI某模块架构图



04 专业的论文解读


作为AI工程师,阅读论文能力是必须要的。在课程里,我们每1-2周会安排一篇经典英文文章供学员阅读,之后由老师帮助解读。   

    

▲节选至部分论文安排



05 代码解读&实战


对于核心的模型如BERT,XLNet都会精心安排代码解读和实战课,帮助学员深入理解其细节并有能力去实现。


▲BERT模型代码实战讲解



06 行业案例分享


训练营过程中会邀请合作的专家来分享行业案例以及技术解决方案,如知识图谱的搭建、保险领域的客服系统等。


下面是一场源自曾博士的分享↓↓↓

《Google YouTube 基于深度学习的视频推荐》

嘉宾简介:曾博士

计算机视觉,机器学习领域专家

先后在CVPR,ACMMM,TPAMI,SCI 期刊,EI 会议等发表超过30篇论文

▲专家直播分享


07 日常社群答疑


为了帮助解决学员遇到的问题,专业助教会提供全天社群答疑服务。我们的助教均来来自于一线AI公司和国内外名校,扎实的理论和工业界应用也是我们选拔助教老师的重要标准,拒绝空谈理论。


▲社群内老师专业的解答



08 日常作业&讲解


为了巩固对一些核心知识点,学员除了大项目,也需要完成日常的小作业。之后助教会给出详细的解答。


▲课程学习中的小作业



 

课程适合哪些学员呐?


  • 大学生:

    • 计算机或者信息领域相关的本科/研究/博士生,毕业后希望从事AI相关的工作。

    • 希望在真实工业场景中磨炼技术,提升职场竞争力。

    • 毕业之后希望申请国内外名校的硕士或者博士。

  • 在职人士:

    • 具备良好的工程研发背景,希望从事AI相关的项目或者工作。

    • 从事AI工作,希望进一步提升NLP实战经验。

    • 从事NLP工作,希望深入了解模型机理。

    • AI developer, 希望突破技术瓶颈, 了解NLP前沿信息。 


入学标准:

1、理工科专业相关本科生,硕士生或博士生或者IT领域的在职人士

2、具备很强的动手能力、精通Python编程

3、对基本的机器学习算法(逻辑回归、随机森林、SVM)有了解或者有过实战经验

4、具备良好的英文文献阅读能力,至少达到CET-4级水平


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本文分享自微信公众号 - 智能算法(AI_Algorithm)。
如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。
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