想成為NLP工程師，但是否因為沒有實際項目經歷而發愁？是否希望豐富簡歷中的項目經驗，從而提高面試的通過率？是否想嘗試有技術含量的項目，以后為進大廠而準備？?這就是我們實戰訓練營的初衷。

京東智聯云聯合貪心科技推出了《京東NLP項目實戰訓練營》，讓學員通過4個月完成4個非常具有挑戰的京東落地應用項目，智能醫療分診項目、智能營銷文案生成項目、智能對話系統項目、同類商品搜索項目。完成這些項目的同時，你也會學會使用BERT, GCN, GAT等前沿技術原理和應用。

四大真實京東實戰場景

《京東NLP企業項目實戰訓練營3期》

專注于培養行業TOP10%的NLP工程師

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01 課程大綱

第一章：京東健康智能分診項目

Part 01：文本處理與特征工程

• BagofWords模型

• 從tf-idf到Word2Vec

• SkipGram與CBOW

• HierarhicalSoftmax與NegativeSampling

• FastText?

• N-gram與平滑操作

• 文本特征工程

• 工具的使用：Gensim、Sklearn、jieba的使用

• 論文：SkipGram論文解讀&復現

• 專題：如果閱讀科研論文

• 項目：京東健康智能分診項目講解（1）

Part 02：基于統計學習的分類方法

• 決策樹

• CART模型

• Bagging&Boosting

• 隨機森林和GBDT

• XGBoost

• 精確率、召回率

• F1，AUC

• 論文：XGBoost的Paper和代碼解讀

• 實戰：LightGBM的解讀與實戰

• 專題：如何處理樣本不平衡問題

• 項目：京東健康智能分診項目講解（2）

Part 03：基于深度學習的分類方法

• 統計學習與深度學習的區別

• 深度學習與淺層學習

• 從邏輯回歸到神經網絡

• 深度學習的非線性性質

• 損失函數與優化器

• 神經網絡的調參

• 實戰：Pytorch的基礎使用

• 實戰：使用Pytorch實現神經網絡和卷積神經網絡?

• 專題：不同優化器比較：Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam

• 項目：京東健康智能分診項目講解（3）

Part 04：CNN與工業界模型部署

• CNN，TextCNN

• 模型的部署

• Docker的使用

• Git&Jenkins的使用

• Kubernetes的使用

• Flask的使用

• 實戰：Neufoundry平臺上的模型部署

• 專題：智能分診前沿技術講解

• 京東嘉賓：京東的文本分類部署

• 京東嘉賓：京東的特征工程技術方案

第二章：京東智能營銷文本生成項目

Part 05：遞歸神經網絡RNN與BPTT算法

• BPTT與RNN中的梯度消失、爆炸

• 梯度爆炸的處理

• LSTM與GRU

• 基于LSTM的文本分類

• Bi-LSTM與DeepBi-LSTM

• RNN與LSTM的可視化

• 實戰：基于LSTM的情感分類

• 實戰：利用Pytorch實現多層LSTM

• 實戰：基于LSTM語言模型的文本生成

• 專題：GPU技術詳解

• 項目：京東智能營銷文本生成項目講解（1）

Part 06：Seq2Seq模型與營銷文本生成

• Encoder-Decoder模型以及各類應用場景

• Seq2Seq模型與注意力機制

• GreedyDecoding

• BeamSearch

• 基于Seq2Seq的文本生成

• 文本生成的評價指標

• 實戰：基于Seq2Seq的機器翻譯

• 論文：LSTM-CNNs論文

• 項目：京東智能營銷文本生成項目講解（2）

Part 07：Pointer-GeneratorNetwork和多模態識別

• 抽取式文本摘要和生成式文本摘要

• Pointer-GeneratorNetwork

• BeamSearch優化思路

• LengthNormalization

• CoverageNormalization

• EndofSentenceNormalization

• 多模態識別技術:ResNet和FasterRCNN

• 實戰：PGN+Seq2Seq解讀

• 論文：京東論文解讀

• 論文：FasterRCNN解讀

• 項目：京東智能營銷文本生成項目講解（3）

第三章：京東智能客服對話系統項目

Part 08：對話系統技術概覽

• 對話系統的分類方式

• 檢索方法和生成方法

• 任務導向型系統和非任務導向型系統

• 索引的建立

• 對話系統中的召回

• 對話系統中的排序

• 倒排索引和WAND算法

• 倒排索引的空間優化

• 信息檢索系統的評估方式

• 實戰：倒排索引的實現

• 實戰：VariableByteCompression的檢索系統實現

• 項目：京東智能對話系統項目講解（1）

Part 09：檢索系統中的召回

• ApproximateNearestNeighborSearch

• KD樹

• LSH技術

• 近似圖（ProximityGraph）

• SmallWordGraph

• NSW和HNSW

• 論文：HNSW論文解讀

• 項目：京東智能對話系統項目講解（2）

Part10：對話系統中的排序

• LearningtoRank技術介紹

• Point-wiseApproach

• Pair-wiseApproach

• List-wiseApproach

• 常用模型的評估指標

• MAP，NDCG

• 相似度計算方法

• WordMover sDistance

• 論文：WMD的實現

• 項目：京東智能對話系統項目講解（3）

Part11：自注意力機制以及Transformer

• 從Attention到Self-Attention

• Transformer的應用

• Transformer模型詳解

• Transformer的實現

• Reformer

• Synthesizer

• Low-RankBottleneck

• 論文：TransformerXL論文解讀

• 項目：京東智能對話系統項目講解（4）

• 京東嘉賓：工業界的檢索模型和L2R

Part12：基于BERT和Transformer的閑聊引擎

• 閑聊引擎技術框架

• 預訓練模型簡介

• AE與VAE

• BERT模型詳解

• BERT的不同訓練方法

• GPT2

• GPT3

• ALBERT

• 實戰：BERT的fine-tuning實戰講解

• 論文：UniLM解讀與復現

• 論文：XLNet的解讀與復現

• 項目：京東智能對話系統項目講解（5）

• 京東嘉賓：工業界的生成式對話模型

第四章：京東同類商品搜索項目

Part13：基于圖的學習

• 圖表示概論

• 圖與知識圖譜

• 基于圖表示的應用場景

• 關于圖的一些特征

• 關于圖的一些常見算法

• Deepwalk和Node2vec

• TransE圖嵌入模型

• DSNE圖嵌入模型

• 實戰：基于人工特征的鏈接預測實現

• 實戰：基于Node2Vec的鏈接預測實現

• 項目：京東同類商品搜索項目講解（1）

Part14：基于圖神經網絡的EntityLinking

• 什么是實體

• EntityLinking的簡單解法

• 基于圖的EntityLink思路

• 卷積神經網絡回顧

• 在圖中的卷積

• 圖中的信息傳遞

• 圖卷積神經網絡（GCN）

• 基于GCN的EntityLinking

• 論文：GCN論文解讀和復現

• 項目：京東同類商品搜索項目講解（2）

Part15：GAT、GraphSage與EntityLinking

• 注意力機制回顧

• 注意力機制與圖表示

• GAT模型詳解

• GAT與GCN的比較

• GraphSage詳解

• GAT與知識圖譜應用

• 對于Heterogenous數據處理

• 論文：GAT論文解讀與復現

• 論文：GraphSage論文解讀與復現

• 項目：京東同類商品搜索項目講解（3）

Part16：圖神經網絡與其他應用

• NodeClassification

• GraphClassification

• LinkPrediction

• CommunityDetection

• 推薦系統

• 文本分類

• 圖神經網絡的未來發展

• 論文：圖神經網絡綜述

• 項目：京東同類商品搜索項目講解（4）

主講老師

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01 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。

▲節選前兩周部分課程安排，詳細安排請跟咨詢師詢問

02 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。每一個項目會配套詳細的實驗手冊、工程手冊、還有注解的項目代碼，所有實戰過程都在云端GPU上完成。

▲節選往期部分課程安排

03 最佳工程實戰

來自京東智聯云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

04 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。? ?

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▲節選往期部分論文安排

05?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。

▲專家分享

《Google YouTube 基于深度學習的視頻推薦》

嘉賓簡介：曾博士

計算機視覺，機器學習領域專家

先后在CVPR，ACMMM，TPAMI，SCI 期刊，EI 會議等發表超過30篇論文

06?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

07 豐富的線下交流活動

▲參觀京東總部，傾聽大咖分享

報名須知

1、本課程為收費教學。

2、本期訓練營招生名額有限。

3、品質保障！正式開課后7天內，無條件全額退款。

4、學習本課程需要具備一定的機器學習基礎。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的4个可以写进简历的京东NLP项目：医疗分诊、营销文案生成、商品图谱、对话系统...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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