【培訓(xùn)對(duì)象】
1.希望從事NLP工作的IT技術(shù)人員、開發(fā)人員等。 2.高校、科研院涉及NLP工作的學(xué)生和研究人員。

【培訓(xùn)收益】
1.掌握NLP基礎(chǔ)； 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(xué)習(xí)NLP算法； 6.神經(jīng)語(yǔ)言模型 7.詞嵌入方法 8.基于大規(guī)模語(yǔ)料預(yù)訓(xùn)練的詞嵌入

課程大綱
第一天：傳統(tǒng)的NLP
一、NLP基礎(chǔ)知識(shí)
1、自然語(yǔ)言處理簡(jiǎn)介
2、中文NLP的主要任務(wù)
3、常見的NLP系統(tǒng)
4、NLP的研究機(jī)構(gòu)與資源
二、中文分詞
1、基于字符串匹配的分詞
2、統(tǒng)計(jì)分詞法與分詞中的消歧
3、命名實(shí)體識(shí)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(gè)問題
3、評(píng)估問題與向前向后算法
4、解碼問題：維特比算法
5、學(xué)習(xí)問題：Baum-Welch算法
五、條件隨機(jī)場(chǎng)
1、最大熵原理
2、無(wú)向圖模型
3、最大團(tuán)上的勢(shì)函數(shù)
4、工具：CRF++

第二天：從傳統(tǒng)到現(xiàn)代
一、從LSA到LDA
1、LSA與SVD分解
2、pLSA
3、LDA
二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型
1、維數(shù)的詛咒
2、n-gram語(yǔ)言模型
3、NNLM的具體實(shí)現(xiàn)
4、改進(jìn)的思路
三、word2vec
1、one-hot與Distributed
2、CBOW
3、skip-gram
4、Hierachical Softmax
5、Negative Sampling
四、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）
1、RNN的基礎(chǔ)架構(gòu)
2、RNN的示例
3、LSTM
4、GRU

第三天：預(yù)訓(xùn)練模型之一（變形金剛、芝麻街、獨(dú)角獸及其他）
一、GloVe
1、與word2vec的區(qū)別
2、統(tǒng)計(jì)共現(xiàn)矩陣
3、用GloVe訓(xùn)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(yǔ)言模型
2、工作原理
3、Elmo的應(yīng)用場(chǎng)景
五、GPT
1、“一定會(huì)有人用它干壞事”
2、GPT的內(nèi)部架構(gòu)
3、Transformer的演示
4、自注意力機(jī)制的改進(jìn)
5、GPT的應(yīng)用場(chǎng)景

第四天：預(yù)訓(xùn)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(xiàn)代NLP的最新應(yīng)用場(chǎng)景
3、條條大路通BERT
二、BERT詳解
1、原理與方法
2、BERT的應(yīng)用場(chǎng)景
3、BERT源碼簡(jiǎn)介
三、站在BERT肩膀上的新秀們
1、ERNIE
2、XLnet 

 

葉梓，上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)博士畢業(yè)，高級(jí)工程師。主研方向：數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能。歷任國(guó)內(nèi)知名上市IT企業(yè)的AI技術(shù)總監(jiān)、資深技術(shù)專家，市級(jí)行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)負(fù)責(zé)人。

 

長(zhǎng)期負(fù)責(zé)城市信息化智能平臺(tái)的建設(shè)工作，開展行業(yè)數(shù)據(jù)的智能化應(yīng)用研發(fā)工作，牽頭多個(gè)省級(jí)、市級(jí)行業(yè)智能化信息系統(tǒng)的建設(shè)，主持設(shè)計(jì)并搭建多個(gè)省級(jí)、市級(jí)行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。參與國(guó)家級(jí)人工智能課題，牽頭上海市級(jí)人工智能示范應(yīng)用課題研究。

 

帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)在相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域研發(fā)多款人工智能創(chuàng)新產(chǎn)品，成功落地多項(xiàng)大數(shù)據(jù)、人工智能前沿項(xiàng)目，其中信息化智能平臺(tái)項(xiàng)目曾榮獲：“上海市信息技術(shù)優(yōu)秀應(yīng)用成果獎(jiǎng)”。帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)在參加國(guó)際NLP算法大賽，獲得Top1%的成績(jī)。參與國(guó)家級(jí)、省級(jí)大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制定，曾獲省部級(jí)以上的科技創(chuàng)新一等獎(jiǎng)。

 

1.      論文發(fā)表/項(xiàng)目經(jīng)歷

在國(guó)內(nèi)外期刊、會(huì)議中發(fā)表論文27篇，其中被SCI/EI收錄4篇

 

項(xiàng)目經(jīng)歷：

l  上海市城市信息化人工智能項(xiàng)目 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人

ü  研發(fā)智能服務(wù)系統(tǒng)，包括：元宇宙與虛擬數(shù)字人、基于人工智能的內(nèi)容生成（AIGC）、基于NLP技術(shù)的對(duì)話系統(tǒng)、基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別系統(tǒng)、基于智能推理的行業(yè)推薦系統(tǒng)。

相關(guān)工作：

作為項(xiàng)目總負(fù)責(zé)，負(fù)責(zé)項(xiàng)目管理、產(chǎn)品研發(fā)、系統(tǒng)分析、技術(shù)指導(dǎo)、算法指導(dǎo)等。

 

l  上海市城市智能信息化工程 總工程師

ü  采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，建設(shè)市級(jí)信息平臺(tái)，完成試點(diǎn)單位接入并采集居民相關(guān)信息，實(shí)現(xiàn)市級(jí)平臺(tái)檔案等服務(wù)，并實(shí)現(xiàn)所有單位的全面接入。

ü  為解決超量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與計(jì)算的問題，搭建了存儲(chǔ)全市數(shù)據(jù)的云計(jì)算平臺(tái)，并在其上進(jìn)行了基于大數(shù)據(jù)的分析和挖掘工作。

相關(guān)工作：

作為總工程師，負(fù)責(zé)技術(shù)管理、系統(tǒng)分析、云平臺(tái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析與挖掘指導(dǎo)、開發(fā)指導(dǎo)。

 

l  上海市城市信息化領(lǐng)域智能聯(lián)網(wǎng)工程 技術(shù)經(jīng)理

ü  建設(shè)內(nèi)容包括：接入單位的聯(lián)網(wǎng)；智能卡的實(shí)現(xiàn)；城市信息化智能平臺(tái)的升級(jí)；科研平臺(tái)的擴(kuò)展與升級(jí)；建立決策支持系統(tǒng)；評(píng)估體系的展示設(shè)計(jì)；短信平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)；違規(guī)操作的提醒；協(xié)同智能服務(wù)平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)等。

相關(guān)工作：

作為技術(shù)經(jīng)理負(fù)責(zé)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)、接口設(shè)計(jì)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)、AI技術(shù)指導(dǎo)等。

 

 

3. 主攻方向

具有扎實(shí)的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能理論基礎(chǔ)；了解AIGC等技術(shù)前沿動(dòng)態(tài)。

精通機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的理論、模型、算法、調(diào)優(yōu)等；精通算法設(shè)計(jì)；

熟悉深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺兩大核心領(lǐng)域的實(shí)用技巧；

15年以上的程序開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉常用程序開發(fā)架構(gòu)，獨(dú)立完成多個(gè)產(chǎn)品級(jí)軟件的設(shè)計(jì)與開發(fā)。

 

• 5G物聯(lián)網(wǎng)及人工智能

   

  課程背景：人工智能時(shí)代已經(jīng)開啟，其中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的運(yùn)用就是最新嘗試。將成為繼互聯(lián)網(wǎng)之后下有一個(gè)萬(wàn)億級(jí)數(shù)的產(chǎn)業(yè)。本課程詳細(xì)介紹物聯(lián)網(wǎng)及人工智能的現(xiàn)狀、發(fā)展、案例和技術(shù)發(fā)展。課程目標(biāo)：1.了解物聯(lián)網(wǎng)及可人工智能的基本知識(shí)2.物聯(lián)網(wǎng)及人工智能核心技術(shù)和解決方案課程形式：以講授為主，結(jié)合案例分析、視頻觀賞等形式。課程大綱：一、物聯(lián)網(wǎng)..

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• 創(chuàng)造需求——顧問式銷售思維與實(shí)戰(zhàn)技能

   

  Part1 商業(yè)思維拓展第一講：新商業(yè)時(shí)代市場(chǎng)營(yíng)銷核心邏輯及對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)的影響1. 數(shù)字驅(qū)動(dòng)：全新商業(yè)思維最核心的變化案例：豐田MONET/從蔚來汽車的銷售及售后模式看互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)環(huán)境的特點(diǎn)第二講：產(chǎn)品思維轉(zhuǎn)型1. 從經(jīng)營(yíng)商品到經(jīng)營(yíng)客戶的轉(zhuǎn)變討論：什么是我們的產(chǎn)品案例：蔦屋書店第三講：傳統(tǒng)企業(yè)的市場(chǎng)機(jī)遇與挑戰(zhàn)1. 硬件VS..

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• 大數(shù)據(jù)及人工智能背景下消費(fèi)和小微信貸線上獲客、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、風(fēng)控應(yīng)對(duì)策略

   

  第一部分：金融科技發(fā)展?fàn)顩r的介紹一、金融科技的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)（一）宏觀背景1、金融科技（支付寶人臉識(shí)別技術(shù)、APPLEPAY、虹膜技術(shù)、二維碼支付技術(shù)）2、利率市場(chǎng)化3、金融脫媒（二）移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展使互聯(lián)網(wǎng)金融成為可能1、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)2、移動(dòng)支付技術(shù)3、H5、APP（三）互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)傳統(tǒng)銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)的顛覆和沖..

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• 數(shù)字化轉(zhuǎn)型“人工智能關(guān)鍵技術(shù)與產(chǎn)業(yè)機(jī)遇”培訓(xùn)大綱

   

  第一章：人工智能概述（約1.5小時(shí)）第1節(jié)、 人工智能概述1、 人工智能發(fā)展史2、 人工智能關(guān)鍵技術(shù)3、 人工智能新型產(chǎn)業(yè)4、 傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能升級(jí)5、 智能社會(huì)6、 高效智能社會(huì)服務(wù)7、 社會(huì)治理智能化8、 智能制造9、 小結(jié)第二章：人工智能產(chǎn)業(yè)機(jī)遇（約1.5小時(shí)）1、 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈2、 人工智能賦..

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• 人工智能可用性研究以及業(yè)務(wù)場(chǎng)景探索

   

  軟硬件維度劃分第一類，以硬件為主，銀行的核心應(yīng)用第二類，以軟件為主，銀行核心應(yīng)用第三類，以硬件為主，非核心應(yīng)用第四類，以軟件為主，銀行的的非核心應(yīng)用業(yè)務(wù)場(chǎng)景維度劃分 圖像識(shí)別維度：人臉識(shí)別，遠(yuǎn)程支付，遠(yuǎn)程業(yè)務(wù)，刷臉支付，身份證識(shí)別，OCR技術(shù) 語(yǔ)音識(shí)別維度：智能客服機(jī)器人，智能語(yǔ)音導(dǎo)航，智能營(yíng)銷催收機(jī)器人 自然語(yǔ)言..

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• 人工智能和AI

   

  一．人工智能技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景的介紹。a)圖像處理，圖像識(shí)別i.日常生活中的刷臉，人臉識(shí)別，火車進(jìn)站等ii.公安局的天網(wǎng)系統(tǒng)b)語(yǔ)音處理，語(yǔ)音識(shí)別i.科大訊飛語(yǔ)音輸入法的場(chǎng)景ii.搜狗智能機(jī)器翻譯筆的應(yīng)用場(chǎng)景c)自然語(yǔ)言處理，文本挖掘i.搜索推薦引擎的應(yīng)用場(chǎng)景ii.抖音推薦引擎的應(yīng)用場(chǎng)景二．常見人工智能的算法，主流的應(yīng)..

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