您有1个待支付尾款的课程
再不支付就要过期了！
点击查看
在新的一期里，为了夯实基础，我们改进了技术部分的课程内容，并增加了每两周一次考试，力求让每位同学都深刻理解NLP的各大模型、理论和应用。
本期除了继续维持上一期的：
在新的一期里，我们改进了技术阶段的课程内容，比如新增基于预训练语言模型的文本表示、以及基于预训练语言模型的小样本学习。
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，为了更好的让大家高薪就业、跳槽涨薪或升职加薪，本期继续由大厂技术专家手把手带你实战大厂项目。
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：
实训项目
项目介绍
在这个项目中，我们要深入地探索聊天机器人中的语义理解模块，从用户的语言中抽取出关键信息，并理解用户的意图。
项目核心技术点：
项目介绍
用深度学习模型自动回答问题。此类系统在搜索引擎、对话系统、智能客服中都被广泛应用。在传统搜索引擎上更进一步，问答系统能从返回的文本中提取最相关的部分用于回答问题。
项目核心技术点：
项目介绍
FAQ是Frequently Asked Questions的简称。假定我们有一个常见问题和答案的数据库，现在用户提出了一个新问题，能不能自动从常见问题库中抽取出最相关的问题和答案来作答呢？在这个项目中，我们会探索如何构建这样一个抽取式的问答机器人。
项目核心技术点：
项目介绍
自然语言在推荐系统中能够发挥巨大作用。在商品推荐系统中，商品描述、用户评价等文本资源都可以作为推荐系统的重要特征。
项目核心技术点：
项目介绍
在这个项目中，我们要深入地探索聊天机器人中的语义理解模块，从用户的语言中抽取出关键信息，并理解用户的意图。
项目核心技术点：
项目介绍
用深度学习模型自动回答问题。此类系统在搜索引擎、对话系统、智能客服中都被广泛应用。在传统搜索引擎上更进一步，问答系统能从返回的文本中提取最相关的部分用于回答问题。
项目核心技术点：
任职于某国际大厂，曾在自然语言处理和人工智能顶级会议ACL，EMNLP，AAAI上发表数十篇论文。对自然语言处理和对话系统有深入研究。
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基础技能
在线视频：深度学习与NLP简单应用
在线视频：深度学习回顾与PyTorch简介
在线视频：从语言模型到朴素贝叶斯
在线实训：文本情感分析案例与新闻分类
在线视频：词向量实战
在线实训：用PyTorch训练词向量
在线视频：语言模型
在线实训：用PyTorch训练语言模型
在线视频：自然语言分类任务
在线实训：用三种神经网络做文本分类
在线直播：NLP中的经典深度学习模型精讲
在线直播：NLP中的ConvNet
在线视频：机器翻译与文本摘要
在线视频：Seq2Seq与Attention机制及其应用
在线实训：利用Seq2Seq+Attention模型训练一个翻译模型
在线视频：GAN和VAE模型与文本生成
在线直播：隐马尔科夫模型
在线直播：条件随机场（CRF）模型
在线实训：使用CRF模型完成命名实体识别
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(中)
在线视频：大规模无监督预训练语言模型与应用(下)
在线视频：BERT模型精讲
在线视频：预训练模型实战
在线直播：基于预训练语言模型的文本表示
在线直播：基于预训练语言模型的小样本学习
在线视频：问答系统
在线实训：训练一个问答系统
在线视频：简单易用的聊天机器人开发平台与展望
在线实训：打造真实场景中的deploy聊天机器人
在线直播： 问答系统
在线直播：聊天机器人
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 知识图谱项目的介绍
在线直播：项目4 聊天机器人的介绍
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 知识图谱项目的数据准备
在线直播：项目4 聊天机器人的数据准备
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 知识图谱项目的模型构建
在线直播：项目4 聊天机器人的模型构建
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 知识图谱项目的模型评估优化
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 基于文本的问答系统的整体流程和核心技能点
在线直播：项目6 FAQ问答机器人的整体流程和核心技能点
在线直播：项目7 文本推荐系统的整体流程和核心技能点
在线直播：项目8 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
“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>“背景：211硕士，20年应届毕业生，通信专业。本人研一下学期通过《数据挖掘》这一门选修课程才开始接触AI领域，随后便开始自学机器学习。在七月购买的第一个课程是《NLP到word2vec实战班》。学完该课程的整体感觉是：知识点讲解十分透彻，通俗易懂。个人认为，跟着七月视频学习比自己独立学习的效率高得多。所以，便果断的报名了七月的《自然语言处理班》，通过这个课程系统的学习过NLP。时间过得很快，在研三上学习准备找工作的时候发现自己没有NLP相关项目（导师做信号处理方向）、没实习（导师禁止学生出去实习）、没竞赛、没paper。因此，在那段时间自己真的很慌，每天都很焦虑。基于多方面的考虑及对七月的信任，我加入了NLP就业班的学习。”
完整面经>“心得体会就是，需要每天花时间去学习，做好知识的整理和总结。尤其是每个课程之后的作业，需要自己亲自去将每一行代码理解了。学完一整个体系的知识点之后，最好把知识点连成线，能够根据算法随时间发展的流程，将每个算法的优缺点说出来。”
完整面经>“我是NLP就业班学员，之前有一定的机器学习和CV的基础。由于没有项目经验，也没想好自己要从事传统机器学习、图像还是其他机器学习领域，面试的时候有些受挫。加入NLP就业班的目的很简单，第一就是选择了一个专攻方向，第二就是有项目可以写到简历上。”
完整面经>“对于我来说，校招岗的准备是需要算法与数据结构以及深度学习同时进行的，并且还要有一定的数据库基础，希望后面的人可以更早的准备吧。而且是否能让你的简历更不容易体现出跨专业的不足也是需要细心准备的。 ”
完整面经>“首先拿到进入面试的门票，就是你的简历。如果你是双非本科，尽可能突出项目和经历，通过工作经验获得面试的机会，突出熟悉的算法，机器学习和深度学习都要有所准备。工作经验中突出你的算法项目，展现出你的突出贡献，突出你熟悉的算法，为面试问题做准备，先获取面试机会”
完整面经>"滴滴一面挂（滴滴是我的第一个面试），准备的模型推导结果第一次推还是很不流畅。大华要求必须会c++，不欢而散；最终杭州某公司给了数据挖掘的实习。"
完整面经>"不得不说对于找算法类的工作，leetcode绝对是基础，在面试时，基本都需要手撕代码，所以提前准备好这个方面真的十分重要，一对一辅导班中导师有推荐一些可以学习以及练手的项目，并在学习之后也推荐了一些可以写在简历上并可以继续研究的项目，对于一些问题也有很详细的解答，接下来我把面试中一部分的经验总结一下，希望可以帮助到大家。"
完整面经>"春招时看，nlp岗位真的没有cv岗位数量多。svm基本必问，注意力必问，bert基本必问。简历上项目写详细，防止了面试官瞎问，比如一些boost，我根本没实际用过就试着跑过模型也没啥细节感受，虚得很，但是限于简历上的够问了，基本没被问到。“有问题，用模型，懂源码，会推导”不然就会被尴尬地问住（自己的血泪教训）最后祝大家都能找到心仪的工作。"
完整面经>2021年7月12日开班，越早报名越早享受到BAT大咖的一对一个性化定制。
一个半月的学习周期（包括直播、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。
收费：¥21000，完成课程和毕业项目后，半年内未就业全额退款。
包含课程费用、项目费用、就业费用，审核通过且报名后签订就业协议，了解详情或优惠，敬请咨询。
报名本就业班的步骤如下
PS：申请表和简历不得造假（包括但不限于：学历不得造假、教育经历不得造假、工作履历不得造假，一经发现，立即取消入学资格，且相关后果自负）。
