XLNet再次超越BERT，技术发展太快，如何才能跟得上节奏？

在过去的2-3天时间里，Google的XLNet又刷爆了朋友圈。在面对技术的快速迭代更新， 我们也在第一时间把XLNet纳入到了训练营体系里，在模型发布的第三天就完成了所有教研的工作。

2019年贪心学院的《NLP自然语言处理训练营》作为业界的标杆，已培养出大量的NLP算法工程师，均已走上相应的工作岗位，而我们期待着他们将为2019年的中国NLP技术带去新鲜血液和希望。

本期的训练营在原有的基础上做了大幅度内容的更新，在内容的广度和深度上做了大幅度的调整。可以认为目前的 课程体系在全网应该是最全面而且最具有挑战性的 。如果你想深入去接触这个领域，并且想让自己与时俱进，相信选择我们是正确的选择。  

到底是什么样的课程让业内的呼声这么的大，

如果你还不知道 《NLP自然语言处理训练营》

那么你可能错过了太多~  离最近一期开课仅剩2天！

训练营既包含大量的案例教学，也包含学员需要完成的项目作业，还有每周的作业以及论文解读。

【核心知识点】

.  Dynamic Time Warping

. Earth Mover's Distance

. 维特比算法

. LR, SVM, KKT

. Kernel Tick, Mercer's Theorem

. 梯度下降法，收敛性分析

. L0, L1, L2, L-Infinity Norm

. Grid Search, Bayesian Optimization

. 随机森林、GBDT, XGBoost回顾

. 凸函数、凸集、Lagrange Duality

. Projected Gradient Descent

. Linear/Quadratic Programming

. Integer/Semi-definite Programming

. NP-completess 

. Constraint Relaxation

【实战案例】:

. [作业] 基于Sparse Quadratic Programming的股票投资组合优化策略编写

. [讲解] 基于Earth Mover's Distance的短文本相似度计算

. [讲解] 基于Projected Gradient Descent和非负矩阵分解的词向量学习

. [讲解] 基于Linear Programming的机票定价系统

【核心知识点】

. 文 本预处理技术（tf-idf，Stemming等）

. 文本领域的特征工程

. 倒排表、信息检索技术

. Noisy Channel Model

. N-gram模型，词向量介绍

. 不同的Smoothing Techniques

. Learning to Rank

. Latent Variable Model

. EM算法与Local Optimality

. 有向图模型与无向图模型

. HMM模型、Viterbi、Baum Welch

. Log-Linear Model与参数估计

. CRF模型与Linear-CRF

. CRF的Viterbi Decoding与参数估计

【实战案例】：

. [作业] 基 于无监督学习方法的问答系统搭建

. [作业] 基于监督学习的Aspect-Based 情感分析系统搭建

. [讲解] 基于CRF的命名实体识别 

. [讲解] 基于语言模型和Noisy Channel Model的拼写纠错

【核心知识点】

. 命 名实体识别技术

. 信息抽取技术

. Snowball, KnowitAll, RunnerText

. Distant Supervision, 无监督学习方法

. 实体统一、实体消歧义、指代消解

. 知识图谱、实体与关系

. 词向量、Skip-Gram、Negative Sampling

. 矩阵分解、CBOW与Glove向量

. Contexualized Embedding与ELMo

. KL Divergence与 Gaussian Embedding

. 非欧式空间与Pointcare Embedding

. 黎曼空间中的梯度下降法

. 知识图谱嵌入技术

. TransE, NTN 的详解

. Node2Vec详解

. Adversial Learning与KBGAN

【实战案例】：

. [作业] 利 用非结构化数据和信息抽取技术构建知识图谱

. [作业] 任务导向型聊天机器人的搭建

. [讲解] 包含Intent与Entity Extraction的NLU模块实现

. [讲解] 基于SkipGram的推荐系统实现（参考Airbnb论文）

【核心知识点】

.  Pytorch与Tensorflow详解

. 表示学习，分布式表示技术

. 文本领域中的Disentangling

. 深度神经网络与BP算法详解

. RNN与Vanishing/Exploding Gradient

. LSTM与GRU

. Seq2Seq与注意力机制

. Greedy Decoding与Beam Search

. BI-LSTM-CRF模型

. Neural Turing Machine

. Memory Network

. Self Attention，Transformer以及Transformer-XL.

. Bert的详解

. BERT-BiLSTM-CRF

. GPT，MASS,  XLNet

. Low-resource learning

. 深度学习的可视化

. Laywer-wise Relevance Propagation

【实战案例】：

. [作业]  利用纯 Python 实现BP算法

. [作业] 基于Seq2Seq+注意力机制、基于Transformer的机器翻译系统

. [讲解] 基于Transformer的闲聊型聊天机器人

. [讲解] 基于BI-LSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF在命名实体中的比较

. [讲解] 利用Laywer-wise RP可视化端到端的机器翻译系统

【核心知识点】

.  概率图模型与条件独立

. Markov Blanket 

. Dirichlet分布、Multinomial分布

. Beta分布、Conjugate Prior回顾

. Detail Balance

. 主题模型详解

. MCMC与吉布斯采样

. 主题模型与Collapsed Gibbs Sampling

. Metropolis Hasting, Rejection Sampling

. Langevin Dyamics与SGLD

. 分布式SGLD与主题模型

. Dynamic Topic Model 

. Supervised Topic Model

. KL Divergence与ELBO

. Variantional Inference, Stochastic VI

. 主题模型与变分法

. Nonparametric Models

. Dirichlet Process

. Chinese Restarant Process

. Bayesian Deep Neural Network 

. VAE与Reparametrization trick

. Bayesian RNN/LSTM

. Bayesian Word2Vec

. MMSB

【实战案例】:

. [作业]  利用Collapsed Gibbs Sampler和SGLD对主题模型做Inference

. [讲解] 基于Bayesian-LSTM的命名实体识别

【项目介绍】

可以根据自己的兴趣来设计一个NLP领域的课题，课题需要具备一定的挑战，并且有一定的深度。 在项目期间教学团队会提供技术支持

【结果输出】： 

完整PPT、代码和Conference-Style Technical Report

注：本文含商业推广内容

部分项目作业

看完被吓着了？这玩意学不会可咋整啊？

大魔头是不会让你以智商为理由逃跑的，

我们为大家配备了全一线工程师的助教团队，

严防死守以学不会为由的逃兵出现！

• 全职助教实时答疑

看视频的时候："诶？这步怎么推导出来的呢？"

编程跑项目实践的时候："诶？这段代码是干嘛的呢？"

看论文的时候："诶？为什么好像看懂了，又不知道在讲什么呢？"

不管你在学习过程中遇到多少阻碍，你都可以通过以下4种方式解决：

• 直接在线问导师；

• 或者记录到共享文档中，等待每日固定时间的直播答疑；

• 学习社群中全职助教，24h随时提问答疑

• 共同的问题在Review Session里面做讲解

注：每次答疑，班主任都会进行记录，以便学员实时查阅。

来自师兄师姐的疑问：

• 编写一些技术类文章

通过在知乎上发表相关技术文章进行自我成果检验，同时也是一种思想碰撞的方式，导师会对发表的每一篇文章写一个详细的评语。万一不小心成为一个大V了呢？

虽然写文章的过程万分痛苦，学习群里半夜哀嚎遍野，但看一看抓着头发写出来的文章结果还是非常喜人的！看着自己收获的点赞数，大家都默默地感谢起大魔头的无情！

这种满满的成就感，让大家一篇接一篇的写了下去！

个个都立刻变身成了知乎大牛~

• Project项目

除了文章，算法工程师立命的根本--项目代码，大魔头更是不会放过的。每次在Gitlab上布置的作业，大魔头都会带领助教团队会予以详细的批改和反馈。并逼着你不断的优化！

课程导师

看了这么多，是不是非常崇拜设计出如此地狱式学习计划的大牛，那就来正式认识一下这位训练营中人人听了都闻风丧胆，但又让人崇拜+喜爱+欲罢不能的训练营大魔头:

如何毕业

进去企业敲门砖的”毕业证“如何得到？

大魔头之所以是大魔头不单单因为技术牛，更因为他同时掌管着训练营学员的生杀大权！光学习是怎么可以的，我们的训练营是有考核的！

大魔头给学习成果定义了充分的可量化标准。贪心学院红头文件晒给你看：

• 考核 机制

我们也有严格的考核机制，包括项目作业的完成度、直播到课率、文章写作等要素。而且根据这些考核来确定毕业生以及优秀毕业生。针对于优秀毕业生，我们会提供很丰厚的激励机制。

再被大魔头折磨了多个日日夜夜后，大家不但没有放弃学习，而且很快乐地学习着，随便截几个图：

我确定了我们的魔鬼训练营没有误人子弟，我们的课程真的帮助到大家有人实质的技能提升或帮助大家拿到offer。今年六月，大魔头携带着他的第四期《NLP自然语言处理集中营》再度回归了。

2019NLP能这么骚，就要看你了~ 

这个被全网尊称为能找到的

最烧脑的，

AI自然语言处理训练营等着你们！

勇士们让我看到你们的双手！

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