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考虑到市面上几乎所有课程都是以讲技术、讲理论为主，很少有真正带着学员一步步从头到尾实现企业级项目的高端课程，故我们让大厂技术专家手把手带你实战大厂项目，一方面 让大家更好的在职提升，二方面 力求让每位同学都深刻理解NLP的各大模型、理论和应用
且本第十一期，除了继续维持上一期的：
本期更对技术和项目阶段做了大力度改进：
面向群体： 本课程适合已经在做AI的进一步在职提升，比如在职上班族跳槽涨薪/升职加薪，采用严格筛选制（通过率不到1/3），需要具备一定的基础能力才能报名通过，故以下同学优先：
企业项目
Seq2Seq+Attention最成功的应用。有了神经网络，如今的翻译系统已经远远不止是字面翻译，而是能够像人类一样翻译出连贯通顺地道的语言。
项目核心技术点：
随着互联网上文本数据越来越多，对文本“降维”成为了一个关键需求。文本摘要系统的目标是对新闻，论文以及各类长文本化繁为简，归纳成短文章，以帮助读者迅速了解文本概要。此类模型可以大致分为抽取式和生成式两类。
项目核心技术点：
知识图谱的主要描述的是实体之间的关系，是一种结构化的知识表达方式。在这个项目中，我们会学习构建知识图谱的方法，并利用知识图谱来辅助一些NLP任务，例如问答系统、实体链指等等。
项目核心技术点：
聊天机器人分很多种，有任务式也有开放式的聊天机器人。这个项目的目标是整合学员在课程中学到的各种NLP知识和模型，汇总成一个可以工作的任务型聊天机器人。
项目核心技术点：
在搜索场景下，根据理解用户搜索的query意图，对Doc中各种模态，如视频、图像、文本等形式的内容理解，通过用户行为、用户信息等构建Query和Doc直接的相关性模型，从海量特征数据中找到符合用户需求的结果。
项目核心技术点：
实训项目
项目介绍
项目核心技术点：
曾任职百度NLP相关项目负责人，现为某央企NLP团队技术负责人，多年NLP智能对话、语义表示、语义计算、知识图谱等方向的研究。参与负责过大型智能客服对话系统从 0-1 系统及模型开发，负责过两家运营商客服系统、百信银行、东航智能客服等系统应用，国家移民局智能匹配问答系统、图谱问答系统等研发应用负责人，以及参与过百度搜索、小度智能音响等语义理解项目研发。
多年ML/DL项目经验，专注NLP方面，对序列标注、分文分类、文本匹配、文本摘要、智能问答等文本任务均有实际项目经验，讲课通俗易懂，课程项目均为工业场景。
历任浪潮集团数据科学家，国家电网人工智能行业应用方向团队负责人。参与过一国家863项目，且曾主持一山东省自主创新及成果转化专项，发明专利十余项，专业论文十余篇。对机器学习、NLP相关技术的原理推导，以及深度学习在能源、通信、气象等传统行业的应用深有研究。
申请学员（以下简称学员）填写报名申请表并附上简历，电话或远程面试通过后，才视为报名成功，然后学员和七月在线（以下简称机构）双方签订培训合同。
课程开始前，提供预习视频预习，课程开始后，每周安排直播、录播、实训、答疑，然后每两周考试一次，顺利通过阶段考试的学员，才能进入下一阶段的学习。未能通过考核的重新学习，做查漏补缺。
在线视频NLP中的文本处理相关技术
在线视频：NLP中的文本表示相关技术
在线实训：使用不同方法生成词向量
在线视频：word2vec原理通透讲解
在线实训：word2vec负采样算法实战
在线直播：开班宣讲
在线视频：循环神经网络与Pytorch框架
在线视频：基于RNN的文本分类与语言模型
在线视频：基于CNN的文本分类
在线直播：文本相似度计算与文本匹配模型
在线视频：基于Attention机制的Seq2Seq任务
在线视频：Seq2Seq任务—机器翻译与本文摘要
在线视频：基于Luong Attention的机器翻译
在线视频：隐马尔可夫模型原理
在线视频：条件随机场模型原理
在线直播：命名实体识别与CRF应用
在线视频：Transformer模型原理
在线视频：Transformer模型源码解读
在线视频：BERT模型原理
在线视频：大规模无监督预训练语言模型与应用(上)
在线视频：大规模无监督预训练语言模型与应用(下)
在线直播基于GPT模型实战
在线视频：基于预训练语言模型的文本表示技术
在线视频：模型优化—对抗训练与半监督学习
在线视频：基于预训练语言模型的小样本学习
在线实训：小样本学习案例
在线视频： 深度学习中的知识蒸馏技术
在线实训：知识蒸馏案例
在线视频：数据增强
在线直播文本检索系统中的关键技术
在线直播：项目1 机器翻译系统的介绍
在线直播：项目2 文本摘要的介绍
在线直播：项目3 知识图谱的基本概念
在线直播：项目4 聊天机器人的介绍
在线直播：项目5 短文本相关性搜索模型演进
在线直播：项目1 机器翻译系统的数据准备
在线直播：项目2 文本摘要的数据准备
在线直播：项目3 知识图谱的构建
在线直播：项目4 聊天机器人的数据准备
在线直播：项目5 语义表示，query意图分析与内容理解
在线直播：项目1 机器翻译系统的模型构建
在线直播：项目2 文本摘要的模型构建
在线直播：项目3 基于知识图谱的问答
在线直播：项目4 聊天机器人的模型构建
在线直播：项目5 语义索引构建与语义召回
在线直播：项目1 机器翻译系统的模型评估优化
在线直播：项目2 文本摘要的模型评估优化
在线直播：项目3 基于GNN的知识图谱应用
在线直播：项目4 聊天机器人的模型评估优化
在线直播：项目5 短文本相关性模型构建
在线视频：项目6 基于文本的问答系统的整体流程和核心技能点
在线视频：项目7 FAQ问答机器人的整体流程和核心技能点
在线视频：项目8 文本推荐系统的整体流程和核心技能点
在线视频：项目9 聊天机器人中的语义理解的整体流程和核心技能点
针对学员所选的实战项目，进行项目与简历的最终调整与完善。然后除了学员自己投简历找工作之外，增加内推，并跟踪每一次面试的结果，不断辅导迭代，最终拿到offer。
在线直播：八大项目的总结与就业辅导
对于在课程中表现特别优秀的学员，我们会邀请参加为期五周的开放式项目。
学员根据自己的兴趣和求职的方向选择实战项目，导师和助教团队会全程提供指导。选择的项目可以围绕自己所熟悉的任何NLP场景，项目可以偏向学术科研，也可以偏向工程实践，也可以是参加各种比赛和评测（例如CCKS、NLPCC等）：
针对优秀的项目，根据学员的意愿，导师可以继续提供辅导将项目成果写成论文，发表成NLP顶会论文。
针对学员入职后工作上遇到的技术方面问题，进行一个月的跟踪服务，为学员稳定就业保驾护航。
为保护学员隐私利益，特隐晦部分敏感信息，且限于篇幅，只节选部分
“5月份毕业后，兜兜转转一个半月，拿了3.5个offer，为什么有个0.5，是因为还有一家研究所面试通过，还在走流程（巨慢），不确定性还是有的。”
完整面经>“建议初学者多接触七月真实项目，多参加比赛并取得名次，主要把精力放在一些规模不大的单位，这些单位对同学的背景要求不是很高，应该机会相对较多。有校招机会的同学争取一定要争取大厂中厂校招。”
完整面经>“双非本，在职研，20年12月报的七月在线NLP高级6（目前最新一期是NLP10）。从2021年9月底开始投简历。面试过滴滴、华为，还有其他中型企业。收获三份offer，最好是华为OD。现在总结面试过程和经验，希望能为正在学习或者找工作的人提供参考。”
完整面经>“春招拿到了腾讯WXG的暑期实习offer，经过3个月的暑期实习成功转正，也参加了提前批和秋招，面过多家大厂，拿到了腾讯、百度、华为、小米等公司的offer，总结了一些经验希望能够帮助到校招同学，主要包括简历准备、复习、学习方法、校招注意事项几个方面仅供参考。”
完整面经>“双一流应届硕士，在校科研对某一点的知识专研深度，但是在知识的广度上掌握不够，所以希望接触更广泛全面的知识，从而希望系统的学习后可以更好的进行领域的深究，最终参加了机器学习集训营12（截止到21年年底，最新一期是集16），以及NLP5的课程（截止到21年年底，最新一期是NLP8），课程对我的帮助挺大的，也确实如我想的，有了系统的知识后可以更好地深入点的研究，也给我铺垫了不错的基础。”
完整面经>“丢失了三年半的初心找回来了，我决定要转AI，结合了自己的兴趣选择了NLP，后来找资料的时候找了NLP6小班课的广告，一看这不是七月在线的课么！还记得我在硕士毕业之后就学习了很多机器学习相关的课。我当时买了很多二手录播课程，其中就有七月在线的课程，还有那段时间把July的博客也翻烂了，SVM、XGboost什么的都是看July的博客学通的。”
完整面经>“本硕985但非科班，是从视觉了解到cv了解到机器学习了解到深度学习了解到NLP，然后选择了NLP作为就业方向。 我是从研二开始报的集训营，感觉帮助特别大，尤其是对于我这种转行的完全零基础的小白来说很友好，杜助教非常耐心非常非常负责，然后学了集训营之后就顺利找到了一家金融公司的nlp实习岗。”
完整面经>“综合对比百度，科大讯飞和最后校招投的几大行，最后选择的研究所，虽然待遇可能比大厂要差很多，但是有编制和户口可能是我的刚需，哈哈哈，感谢七月在线，多亏了七月在线的各位老师提前准备了，提前批也拿到了一些公司的算法岗提前批offer。”
完整面经>“我的专业是地质勘探类，硕士期间方向是勘探与深度学习的结合，所以转DL/NLP基本属于跨行转码，2020年底开始找了一些入门的教材自学NLP，后来就接触到了七月在线，也是抱着试一试的态度报了NLP小班第6期，在这次课程之前基本对NLP停留在没有入门的阶段，但在这次课程之后无论从NLP的发展脉络，知识技术，对模型的理解，coding能力，项目的经历与经验都有了长足的提升。感谢七月在线各位老师长达几个月辛勤的付出。”
完整面经>“七月在线的课程每一期都在更新，这个的更新说的不是什么改改课件啊，布置一点新的作业啊的，做好一点ppt呀这种更新。而是老师每新的一期都会多详细讲解一些最近一年的新的NLP的论文，比如在NLP6中，讲解了simCSE和simBert。NLP7中又讲解了PET和Ptuning。这些新的模型和新的思路在工作中和面试中都是非常有用的。”
完整面经>“入职一个多月，现在依然坚持看一些之前学习过的视频，多想想会发现，结合工作开始理解了一些之前不明白的东西。一直学习一直爽，爽不动了还得学，有什么办法呢，不学就会被卷。 话不多说，从各方面来讲，七月在线，值得信赖。”
完整面经>“在这里不吹不黑，首先感谢七月在线，带我走进了机器学习和深度学习大门，为什么要感谢，因为自己所谓自学了很长时间，而仅仅只是学到皮毛，记得是机器学习的陈博士，上的课算是正式把我拉进了机器学习的大门，上完陈老师课后，能看懂李航老师的统计学习方法了，所以对于陌生领域，如果你决定要进去，花钱学知识大概就是最小的代价了，感谢七月在线帮助我转型成功：先报的集11，巩固AI技术和AI项目经验，后再报了NLP6进一步加强NLP项目经验。”
完整面经>“信息工程管理硕士，9年工作经验，工作主要是做NLP以及一些数据挖掘的事情，同时也做一些工程的事情。其实我个人很早就关注july了，最早可以追溯到2012年左右的为学论坛，那个时候我刚毕业没多久找的是开发的工作，后来也一直看校长在csdn上面的博客，尤其是那篇SVM真的很好。”
完整面经>“2020年下半年通过NLP5班后，基础理论和项目的深度都大幅提升（小编注：我想，这就是七月在线的价值）。2021年3月面试六七家公司，技术面都通过，也拿了几个offer，最终选择了一个NLP技术为核心的公司，顺利拿到理想的岗位和薪资。”
完整面经>“七月在线的课程不仅仅是课程,同班同学也是资源,一起学习过程中交流经验方法,学习新东西的感悟,以及信息的畅通,这些都是自己一个人学不到的,我在这个过程中就从同班的小伙伴哪里学到了不少东西,也看到了自己的薄弱环节,当然自己也给她提供了很多有价值的东西,这个互惠共赢的过程非常重要,现在自己依然会跟小伙伴一起交流问题.”
完整面经>“知乎上有个回答说，想要做算法工程师，先要做一个合格的工程师。这句话在别的厂我不清楚，但在字节是绝对的真理。算法与开发可能工作内容的侧重有所不同，但二者共同的地方是要上线并迭代、维护自己的微服务，并且期待能接入业务，为使用方提供服务。这大概就是所谓的落地能力吧。”
完整面经>“还是很感谢七月在线的，项目覆盖得很全面理论也讲的很仔细，老师和助教的课后答疑也做的很好，总之很感谢，让我对NLP领域有了一个很全面的了解和掌握。”
完整面经>“本人985硕士毕业，互联网相关工作两年经验，参加了NLP就业班4，转行自然语言处理，先后面试十几家公司，拿到四五家公司offer，最终去了某互联网公司，package 40万。现将面试题目分享给大家，祝大家都能有好的offer。”
完整面经>“现在NLP主要有三个大方向： 1 自动聊天机器人相关，因为几乎每个公司都需要客服聊天机器人。 2 知识图谱方向，结合或者辅助知识图谱的构建等，毕竟知识图谱也是大热门方向 3 辅助搜索、推荐等传统算法任务，主要是把文本信息嵌入为向量，辅助传统任务执行 市面上的工作岗位，也基本围绕着这三个大方向，如果可以的话，你可以有的放矢，提前选定一个主攻的方向，然后学习的时候，就可以从模型，到项目，到简历，到面试，都主动迎合这个方向，这应该是一个不错的选择。”
完整面经>“面试心得： 1、平常一定要刷题，一定要刷题，一定要刷题，这次面试都是亏在算法题上了； 2、项目一定要很熟悉，会问的很细，问数据量、项目过程、遇到的问题及解决办法等；”
完整面经>“自己从2017年左右就一直学习咱们七月在线的课程，学习过很多内容，包括：初级的机器学习、深度学习、中级的集训营、高级的NLP就业班。总之，无论理论还是实践对已经工作多年的我来说非常有用。让我收获的不仅是知识，更多的是人脉和系统化的学习思维。”
完整面经>“后来报了七月的NLP的就业班（具体报的NLP就业4），又学了几个月，做了一些大的项目，都是企业现在比较需要的，像机器翻译，对话系统和知识图谱，也做了ccks竞赛的一两个项目，感觉知识和项目经验都有了很大的提升，再整理简历的时候，才感觉到，之前自己做的那些太小儿科了，根本没法写在简历上，怪不得之前总是转不成功。”
完整面经>“准备期间一直不断的买各种机构的课程，陆陆续续也看了很多，走了不少弯路。后面决心准备转行就裸辞，由于心里没底，陆陆续续打听多家，最后决定报七月的nlp就业小班4期，顺便对之前自己自学的一部分知识进行整理和补充，希望能从事NLP相关的工作。”
完整面经>“在找工作的时候，一定要好好梳理简历，这个七月有专门的老师给建议，也会拉群，有疑惑向他们求助回应也及时，在这里感谢一下帮我梳理简历，还有给项目意见的就业班老师。另外关于投递简历，前期海投回应少是正常的，重要的是坚持，并且总结筛选。另外一个渠道就是七月发布的一些岗位信息，自己多留意。”
完整面经>“带我们看英文论文，分析源码，教我们NLP最新技术，提供丰富的学习资源，提供简历的修改建议，项目的优化方案等等，在这过程中，我学习到的不仅仅是当前NLP领域的技术，更多的是一种思维方式和学习方法的转变，一名合格的算法工程师应该有的专业素养及个人修养，其重要性远甚于某个模型的公式推导及应用的。”
完整面经>“在项目阶段，是阶梯式的，从简单一步一步深入，最终，老师对带领我们，接触到最新的NLP算法。并且，不是那种干巴巴的给我们讲，这些项目老师都会带着我们进行实践，并且解释，算法为什么会比起以前的算法效果更好。在老师给我们讲完项目之后，一定要动手去写代码，这是非常重要的，会让我们更加理解算法。”
完整面经>“再到面试，主要还是讲一讲我拿到offer的这个，岗位主要是做聊天机器人研发。首先我觉得最重要的前面讲的耐心，让我有运气遇到一个与我较匹配的岗位。面试过程主要都是聊项目、聊学习，前面的实践经验都可以拿出来分享了，给面试官的印象是，我确实做过，确实会做，并且前面提到的在公司内一些实践经验那都是更实际的东西。产生一定的信任基础是非常重要的，尤其是转行。再然后就是学习能力了，面试官可能会想：就算会做那也是半路出家，你真的能做好吗？学习意愿以及学习能力是自己的强项，需要重点的表达。”
完整面经>“简历上的每一个字都需要知道为什么要这么写？很多面试官不会太care你讲的通用模型（因为大家都会讲），关键是在于你做的东西有没有自己的见解，为什么要这么做？如果现在让你再做一遍，有哪些新的想法可以用上去？为什么？”
完整面经>“研三上学期的时候开始找工作，学校没有什么氛围，当时已经是11月了，过了秋招的黄金时间。自己也没有什么准备，就硬着头皮上了，面了一家公司，5min搞定，被面试官一阵怼，灰溜溜的跑了。后面意识到这个问题之后，开始着手准备。在下学期报了七月在线的NLP就业3，每天跟着学习，确实收获了不少东西。”
完整面经>“我是软件工程硕士毕业的，目前在高校里面做算法研究工作，主要是深度学习在GIS领域的一些应用，在顶会也水了篇论文，还有篇期刊文章再审。在这之前有过3年的Java服务端开发经验和2年的旅游经验。因为现在NLP这个领域比较热门加上自己也对NLP比较感兴趣（看起来比较好玩），所以来到七月这边来学习（报的NLP就业3），顺便对之前自己自学的一部分知识进行整理和补充，希望能从事NLP相关的工作。”
完整面经>“简历确实很难写，工作那么多年了，不能把整体内容写得很初级；但是如果没有真实做过，确实也写不出非常行云流水的项目来。比如说项目是怎么迭代的、迭代了哪些点、取得了什么样的成果、投入了多少时间、你本人负责哪些工作、你都是怎么做的、项目的实际落地情况等等，每个问题都能把我们问倒。为了能够从容的应付这些问题，我花了很长时间，不断的和任课老师讨论项目的细节，每次讨论，我都会对项目做一些细微的调整。还有项目涉及的一些技术细节和老师课上提到的面试需要准备但课上没讲的技术，我也是一项一项的攻克，当然很多项技术都是在老师的指导下攻克的。在经历了一个月左右的紧张的准备，我的简历完成了。”
完整面经>一个半月的学习周期（包括录播、实训、答疑、考试），一个半月的项目和就业周期，且配备全职科学家、全职助教、全职就业老师辅助讲师进行课程答疑、项目辅导、简历指导、就业内推。
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