后厂百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师(NLP方向)2020年

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├─第01章问答摘要与推理-项目简介
│  ├─第1节 1-1项目和课程内容介绍
│  │    Lecture.PDF
│  │    第1节 1-1项目和课程内容介绍.mp4
│  │
│  └─第2节 1-2词向量Word2vec及其优化方法详解
│       Lecture-2.PDF
│       第2节 1-2词向量Word2vec及其优化方法详解.mp4
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├─第02章问答摘要与推理-代码实操Word2vec
│  ├─第2节 2-1项目代码实操-中文分词、处理以及构建Word2vec
│  │    第2节 2-1项目代码实操-中文分词、处理以及构建Word2vec.mp4
│  │    随堂代码.zip
│  │    随堂资料.txt
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│  └─第3节 2-2项目研讨课Ⅰ
│       第3节 2-2项目研讨课I.mp4
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├─第03章问答摘要与推理-Seq2Seq
│  ├─第1节 3-1文本生成方法之Seq2Seq （Encoder、Decoder、Attention)
│  │    Lecture-02-seq2seq-attention.PDF
│  │    第1节 3-1文本生成方法之Seq2Seq （Encoder、Decoder、Attention).mp4
│  │
│  └─第2节 3-2项目研讨课Ⅱ
│       第2节 3-2项目研讨课Ⅱ.mp4
│       课堂PPT及代码.zip
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├─第04章问答摘要与推理-代码实操Seq2Seq
│  ├─第1节 4-1GRU、LSTM算法对比，Seq2Seq模型搭建并训练及代码实现
│  │    4-1课堂讲义及代码.zip
│  │    第1节 4-1GRU、LSTM算法对比，Seq2Seq模型搭建并训练及代码实现.mp4
│  │
│  └─第2节作业指导：预训练词向量与embedding搭建
│       20191013研讨课.zip
│       第2节作业指导：预训练词向量与embedding搭建.mp4
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├─第05章问答摘要与推理-模型训练
│  ├─第1节 5-1深度学习框架图计算理论，模型训练代码实践、优化器对比选择
│  │    lecture-3.ipynb.zip
│  │    第1节 5-1深度学习框架图计算理论，模型训练代码实践、优化器对比选择.mp4
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│  └─第2节 5-2Model搭建
│    │  20191020PPT及代码.zip
│    │  第2节 5-2Model搭建.mp4
│    │
│    └─20191020PPT及代码
│             点击获取更多资源.url
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├─第06章问答摘要与推理-Extractive Text Summarization
│  ├─第1节抽提式文本摘要相关算法详解
│  │    6-1PPT及随堂代码.zip
│  │    第1节抽提式文本摘要相关算法详解.mp4
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│  └─第2节 pgn网络搭建
│       6-2随堂课件及代码.zip
│       第2节 pgn网络搭建.mp4
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├─第07章文本生成问题前沿算法
│  ├─第1节 7-1Extractive Text Summarization抽提式文本摘要
│  │    7-1PPT及课堂代码.zip
│  │    第1节 7-1Extractive Text Summarization抽提式文本摘要.mp4
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│  └─第2节 7-2抽取式摘要
│       7-2随堂代码.zip
│       第2节 7-2抽取式摘要.mp4
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├─第08章问答摘要与推理- 项目代码部署
│  ├─第1节 8-1项目总结以及模型部署
│  │    8-1随堂课件及PPT.zip
│  │    第1节 8-1项目总结以及模型部署.mp4
│  │
│  └─第2节 8-2代码讲解与演示
│    │  第2节 8-2代码讲解与演示.mp4
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│    └─8-2随堂课件代码.zip
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├─第09章试题知识点标注-项目课程简介
│  ├─第1节 9-1项目介绍和课程安排
│  │    9-1课堂资料.zip
│  │    第1节 9-1项目介绍和课程安排-1.mp4
│  │    第1节 9-1项目介绍和课程安排-2.mp4
│  │    第1节 9-1项目介绍和课程安排-3.mp4
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│  └─第2节 9-2手动实现贝叶斯，baseline实战
│       9-2课堂代码.zip
│       第2节 9-2手动实现贝叶斯，baseline实战.mp4
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├─第10章试题知识点标注-常用机器学习方法及在文本分类问题中的应用
│  ├─第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践
│  │    10-1随堂课件.zip
│  │    第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-1.mp4
│  │    第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-2.mp4
│  │    第1节 10-1 LDA、Glove、FaxtText在文本分类中的实践-3.mp4
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│  └─第2节 10-2tf搭建fasttext文本分类
│       10-2随堂代码.zip
│       第2节 10-2tf搭建fasttext文本分类.mp4
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├─第11章试题知识点标注-卷积神经网络在文本分类中的应用
│  ├─第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类
│  │    11-1随堂课件.zip
│  │    第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类-1.mp4
│  │    第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类-2.mp4
│  │    第1节 11-1CNN、TextCNN、GCN与文本分类-3.mp4
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│  └─第2节 11-2Text CNN多标签分类实现
│       11-2随堂代码.zip
│       第2节 11-2Text CNN多标签分类实现.mp4
│
├─第12章试题知识点标注- 预训练语言模型初识
│  ├─第1节 12-1Transformer Emlo GPT等结构介绍
│  │    12-1随堂课件.zip
│  │    第1节 12-1Transformer Emlo GPT等结构介绍-1.mp4
│  │    第1节 12-1Transformer Emlo GPT等结构介绍-2.mp4
│  │
│  └─第2节 12-2 Transformer等常见结构实践讲解
│       12-2随堂代码.zip
│       第2节 12-2 Transformer等常见结构实践讲解.mp4
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├─第13章试题知识点标注- 预训练语言模型进阶
│  ├─第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解
│  │    13-1课堂PPT.zip
│  │    第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解-1.mp4
│  │    第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解-2.mp4
│  │    第1节 13-1 bert 预训练语言模型详解-3.mp4
│  │
│  └─第2节 13-2 bert文本分类实战
│       13-2课堂代码.zip
│       第2节 13-2 bert文本分类实战-1.mp4
│       第2节 13-2 bert文本分类实战-2.mp4
│       第2节 13-2 bert文本分类实战-3.mp4
│       第2节 13-2 bert文本分类实战-4.mp4
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├─第14章试题知识点标注- 预训练语言模型实战
│  ├─第1节 14-1预训练语言模型实战
│  │    14-1课堂PPT.zip
│  │    第1节 14-1预训练语言模型实战 -1.mp4
│  │    第1节 14-1预训练语言模型实战-2.mp4
│  │    第1节 14-1预训练语言模型实战-3.mp4
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│  └─第2节 14-2bert实现多标签分类
│       14-2课堂代码.zip
│       第2节 14-2bert实现多标签分类-1.mp4
│       第2节 14-2bert实现多标签分类-2.mp4
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├─第15章试题知识点标注-gpu与分布式机器学习
│  ├─第1节 15-1gpu与分布式机器学习
│  │    15-1课堂PPT.zip
│  │    第1节 15-1gpu与分布式机器学习-1.mp4
│  │    第1节 15-1gpu与分布式机器学习-2.mp4
│  │    第1节 15-1gpu与分布式机器学习-3.mp4
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│  └─第2节 15-2Gcn文本分类
│       15-2随堂代码.zip
│       第2节 15-2Gcn文本分类.mp4
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├─第16章试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导
│  ├─第1节 16-1试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导
│  │    16-1课堂PPT.pptx
│  │    第1节 16-1试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导-1.mp4
│  │    第1节 16-1试题知识点标注–项目部署,总结与面试指导-2.mp4
│  │
│  └─第2节 16-2实体抽取与关系整理论文解读
│       16-2实体抽取与关系整理论文解读-5.mp4
│       16-2课堂代码.zip
│       第2节 16-2实体抽取与关系整理论文解读-1.mp4
│       第2节 16-2实体抽取与关系整理论文解读-2.mp4
│       第2节 16-2实体抽取与关系整理论文解读-3.mp4
│       第2节 16-2实体抽取与关系整理论文解读-4.mp4
│       第2节 16-2实体抽取与关系整理论文解读-6.mp4
│       第2节 16-2实体抽取与关系整理论文解读-7.mp4
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├─第17章视频分段-项目课程简介＆基础算法
│  ├─第1节 17-1视频分段-项目课程简介＆基础算法
│  │    17-1课堂PPT 代码公式合集.zip
│  │    第1节 17-1视频分段-项目课程简介＆基础算法.mp4
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│  └─第2节 17-2动态规划与EM算法实践
│       17-2课堂代码.zip
│       第2节 17-2动态规划与EM算法实践.mp4
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├─第18章视频分段-中文分词(一)
│  ├─第1节 18-1视频分段-中文分词(一)
│  │    18-1课堂PPT·公式合集.zip
│  │    第1节 18-1视频分段-中文分词(一).mp4
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│  └─第2节 18-2 hmm分词与词性标注实现
│       18-2课堂代码.zip
│       第2节 18-2 hmm分词与词性标注实现.mp4
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├─第19章视频分段-中文分词(二)
│  ├─第1节 19-1 视频分段-中文分词(二)
│  │    19-1课堂代码.zip
│  │    第1节 19-1 视频分段-中文分词(二).mp4
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│  └─第2节 19-2 Hmm与ctf作业讲解以及知识驱动对话论文解读
│       19-2课堂代码.zip
│       第2节 19-2 Hmm与ctf作业讲解以及知识驱动对话论文解读-1.mp4
│       第2节 19-2 Hmm与ctf作业讲解以及知识驱动对话论文解读-2.mp4
│       第一十九章第2节：研讨课补充内容.mp4
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├─第20章视频分段-命名实体识别ner
│  ├─第1节 20-1命名实体识别ner
│  │    20-1课堂PPT.zip
│  │    第1节 20-1命名实体识别ner.mp4
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│  └─第2节 20-2 NER实战
│       20-2 NER实战研讨课-2.mp4
│       20-2 NER实战研讨课.mp4
│       20-2课堂代码.zip
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├─第21章视频分段-深度学习在NER中的应用和半监督学习
│  ├─第1节 21-1视频分段-深度学习在NER中的应用和半监督学习
│  │    21-1课堂PPT.zip
│  │    第1节 21-1视频分段-深度学习在NER中的应用和半监督学习.mp4
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│  └─第2节 21-2 bert实现ner与crf可视化
│       20200229.zip
│       第2节 21-2 bert实现ner与crf可视化-1.mp4
│       第2节 21-2 bert实现ner与crf可视化-2.mp4
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├─第22章视频分段-纠错系统
│  ├─第1节 22-1视频分段-纠错系统
│  │    第1节 22-1视频分段-纠错系统.mp4
│  │    纠错.pptx
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│  └─第2节 22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读
│       22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读-1.mp4
│       22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读-2.mp4
│       22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读-3.mp4
│       22-2英文拼写纠错实践与pycorrector源码解读.mp4
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├─第23章视频分段-依存句法分析、记忆网络、文本搜索
│  ├─第1节 23-1依存句法分析、记忆网络、文本搜索
│  │    第1节 23-1依存句法分析、记忆网络、文本搜索.mp4
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│  └─第2节 23-2句法分析实战
│       第2节 23-2句法分析实战.mp4
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└─第24章视频分段-项目总结
├─第1节 24-1语音识别简介、激活函数优化器对比、模型压缩等
│    第1节 24-1语音识别简介、激活函数_优化器对比、模型压缩等.mp4
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└─第2节 24-2rasa框架对话入门实践
         第2节 24-2rasa框架对话入门实践.mp4

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摘要：后厂百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师(NLP方向)2020年项目，是人工智能产业快速发展背景下的一项专业化人才培养计划，围绕自然语言处理技术体系、工程实践能力、企业应用需求以及职业发展路径等多个维度展开建设。该项目以飞桨深度学习平台为技术基础，以产业场景为实践导向，通过理论与实践相结合的培养模式，帮助学习者建立系统化的人工智能知识结构。课程内容覆盖机器学习、深度学习、自然语言处理、文本分类、情感分析、智能问答、知识图谱等关键领域，同时结合真实案例训练和项目开发实践，提升学员解决复杂问题的能力。双证体系的设计进一步增强了人才培养的专业性和行业认可度，使学习者能够在技术能力与职业竞争力方面获得同步提升。随着智能化时代的深入推进，该项目所体现的人才培养理念、技术创新思维以及工程实践模式，对于推动人工智能产业发展和培养高水平NLP技术人才具有重要意义。

技术体系全面构建

后厂百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师(NLP方向)2020年项目以系统化知识体系建设为核心目标，从人工智能基础理论到高级算法模型逐步深入，为学习者构建完整的技术成长路径。课程不仅关注基础知识的学习，更强调知识之间的逻辑关联，使学习者能够形成全面而深入的技术认知。

在机器学习与深度学习部分，课程涵盖监督学习、无监督学习、神经网络结构设计以及模型优化等重要内容。通过对经典算法和现代深度学习框架的学习，学员能够理解人工智能模型的工作原理，为后续自然语言处理技术学习打下坚实基础。

自然语言处理模块是整个项目的重要组成部分。从文本预处理、词向量表示到循环神经网络、注意力机制以及预训练语言模型等内容，课程形成了一套完整的学习体系。学员在学习过程中能够逐步掌握语言数据分析与处理的方法。

依托飞桨平台提供的技术支持，学习者可以快速完成模型训练与部署实践。飞桨生态环境中的工具链、开发框架和资源库，为学员开展实验和项目开发提供了高效的平台支持，提高了整体学习效率。

实战项目深度训练

项目培养模式突出实践能力建设，通过大量真实案例和行业项目训练，帮助学习者将理论知识转化为实际开发能力。与传统单纯理论学习不同，该项目更加重视技术落地与应用能力培养。

在文本分类项目实践中，学员需要完成数据采集、数据清洗、特征提取、模型训练和效果评估等完整流程。通过系统化训练，学习者能够掌握工业级项目开发规范，并理解模型优化的关键思路。

情感分析与舆情监测项目是课程中的重要实战内容。学员通过分析海量文本数据，构建能够自动识别情感倾向的智能系统。在实践过程中，不仅能够提高算法应用能力，也能够增强数据分析思维。

智能问答与对话系统开发则进一步提升了课程的综合实践价值。通过构建问答模型和对话引擎，学习者能够深入理解自然语言理解与生成技术，并掌握面向实际业务场景的系统设计方法。

知识图谱构建项目帮助学员了解知识抽取、实体识别、关系发现以及图谱应用等关键技术。通过项目实践，学习者能够接触到人工智能在搜索推荐、智能客服以及企业知识管理中的典型应用场景。

双证模式提升价值

双证体系是后厂百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师(NLP方向)2020年的突出特色之一。通过科学设计的认证机制，学习者不仅能够证明自身的学习成果，还能够获得更高的职业认可度。

认证体系通常围绕理论知识与实践能力两个层面展开评价。理论部分考查学员对人工智能和自然语言处理核心知识的掌握程度，而实践部分则重点检验项目开发能力和问题解决能力。

获得双证认证意味着学习者已经具备较为完善的技术基础和工程实践能力。在求职、岗位晋升以及职业发展过程中，这种认证能够有效增强个人竞争优势，为未来职业成长提供有力支撑。

从行业发展角度来看，标准化认证体系有助于企业快速识别人才水平，降低招聘成本，提高人才选拔效率。对于企业和学习者而言，双证模式都具有积极而现实的价值。

行业发展前景广阔

随着人工智能技术不断成熟，自然语言处理已经成为推动产业智能化升级的重要力量。后厂百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师(NLP方向)2020年项目紧密结合行业需求，为未来人才培养提供了重要参考。

在互联网行业中，自然语言处理技术广泛应用于搜索引擎、智能推荐、内容审核以及智能客服等领域。随着用户规模不断增长，企业对于高水平NLP工程师的需求持续提升，相关岗位展现出良好的发展前景。

金融、医疗、教育和政务等行业同样正在加速推进智能化转型。文本分析、知识问答、信息抽取和智能辅助决策等技术应用不断扩大，为掌握自然语言处理技术的人才创造了更加丰富的发展空间。

大模型时代的到来进一步推动了自然语言处理领域的发展。从预训练模型到生成式人工智能，从知识增强到智能代理，技术创新不断涌现。具备扎实理论基础和丰富项目经验的人才将在未来竞争中占据更加有利的位置。

与此同时，企业对于复合型技术人才的需求日益增长。既懂算法原理，又具备工程开发能力，同时能够理解业务需求的专业人才，将成为推动人工智能产业持续发展的关键力量。

总结：

后厂百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师(NLP方向)2020年项目通过完善的课程体系、丰富的项目实践、科学的认证机制以及紧贴产业需求的人才培养模式，为学习者构建了从理论学习到工程应用的完整成长路径。其培养理念充分体现了人工智能教育向实战化、专业化和产业化方向发展的趋势。

在人工智能持续发展的时代背景下，该项目不仅提升了学习者的专业技术能力，也增强了其职业竞争力和行业适应能力。通过系统化培养和实践训练，学习者能够更好地把握自然语言处理领域的发展机遇，在未来智能化产业建设中发挥更大的价值和作用。

本文由nayona.cn整理

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