人工智能时代背景下，NLP方向或将悄悄崛起
自然语言处理是目前人工智能领域内的一个很重要的方向。它的目的是实现人和计算机程序之间使用自然语言（汉语、英语等语言）进行有效通信。但是自然语言处理也不是单纯地研究自然语言，而是集语言学、计算机科学、数学等多种学课为一体的领域。简单来说，就是计算机接受来自输入用户自然语言形式的输入，通过程序中存储的算法对输入参数进行拆分计算等等操作，来达到类似人类理解语言的目的，并对处理结果进行分析，针对性的返回期望的输出结果。作为人工智能领域公认的最高境界，自然语言处理（NLP）也被称为“人工智能皇冠上的珍珠”。
1 自然语言处理（NLP）发展前景
首先来说，NLP属于认知智能，相对于图像语音识别来说，其实现起来更加复杂和困难。这也是为何在人脸识别和语音输入等功能逐渐完善的当下，NLP方面还没有什么成型可以商用的技术的原因。
而NLP算法的应用场景有很多，像是对话系统，翻译系统，图像的多模态等等。目前国内许多NLP方向的人才都被像BAT之流的大公司垄断了。因此市面上的NLP方向人才较少。在此时，趁着人工智能领域还有着较大人才缺口的时候，学习NLP相关算法，抓住时代带来的机遇，可以说是一个不错的选择。
不仅在就业方面，NLP方向大有可为，在学术方面，NLP作为人工智能完全的课题，其中很多的难点重点都还没有解决。也很值得同学们为此终身奋斗。
2 如何学习NLP算法
知识结构梳理
和大多数本科生在学校期间学习的爬虫或者网站开发等技术向方向不同，想要很好地掌握NLP算法，需要我们掌握的知识量要大很多，对于其中包含的基础知识及其分类，可以大概划分如下：
面对如此大量的知识体系，我建议可以通过线上视频课或者线下课程的形式，来系统完整地学习NLP算法。和其他编程算法不同，NLP算法设计的基础知识较多。下面会对上述知识进行分步介绍：
首先是基础原理部分，这部分的知识以机器学习和深度学习为主，首先是机器学习部分。
相信对于理工科的同学来说，这些课程有部分是在学校内学过的，但无论是学过还是没学过的同学，都可以着重看一下线性分类、支持向量机（SVM）、树模型和图模型这四方面的知识，作为深度学习的入门，这部分知识我们要熟练掌握。
接下来是深度学习，在这部分中我们尽量先弄明白神经网络的正向和反向传播过程，接下来了解其中的词向量和编码器解码器的内部构造思想。可能之前有些同学使用过Word2vec或者其他，但这次我们要从内到外的去学习，在下图中提到的神经网络类型都是比较重要的，还是希望同学们能够好好掌握。
在有了以上的知识贮备后，我们可以着手开始学习模型结构和论文了。下一步的任务是学习了解各种NLP经典任务的Baseline，尽量地看懂源码。
NLP的几大经典任务有：文本分类、文本匹配、序列标注、文本生成、语言模型等。
像是NLP算法中最为常见的文本分类任务，TextCNN可以说是第一Baseline，往后的发展就是加RNN、加Attention、用Transformer、用GNN了。第一次看可以对每个编码器都粗略看一下，之后可以回过头来仔细阅读代码。
在这里我推荐两个我在学习过程中个人感觉讲课效果很好的两个网上公开课。
吴恩达CS229
吴恩达教授在斯坦福大学开设的机器学习课程CS229，可以说是很多人入门机器学习最先看到的课程了。这门当时爆火的课程直到现在仍然是很经典很有意义的机器学习课程之一。
在CS229中，吴恩达教授主要讲授了机器学习和统计模式识别两种内容。和其他课程相比，这个课程由于是在大学中教授的课程，所以对于数学原理方面的讲解要更多更深入一些。对于想要深入学习机器学习的同学来说是很不错的选择。但是对于我这种想要直接应用到工作中的人来说，这门课程的导向和我的需求不太相符。
吴恩达教授的课程在哔哩哔哩有很多，这里我就不放链接了，需要的小伙伴可以自己去搜索。
台大李宏毅
台大李宏毅教授的机器课程，也是在网络上受众广泛的一套视频课程。李教授的这门课程，包含了从机器学习入门到OpenCV，从人工智能到NLP算法在内的许多内容。李教授的讲课风格也深受同学们的喜欢。所以对于想要选择视频课的同学来说，可以跟着李教授进行学习。但是李教授的视频课程内容极其丰富，倘若时间有限的话，需要选择符合自己导向的课程进行学习。
NLP算法的知识结构十分复杂，我刚刚开始学习的时候也没能立即上手，学习完基础知识准备进入框架学习阶段时发现遇到的问题实在太多了，这时我在网上看见了贪心科技推出的AI就业班，在这门课程的帮助下，我更好地完成了由理论到实践的过程。
贪心科技AI就业班
在入门机器学习的时候，我所学习的就是贪心科技推出的机器学习中级课程。所以这次我再次回到贪心科技的官网查看，发现了这款AI就业班。
和一般的网络视频课不同，贪心科技的这款AI就业班有着明确的导向，也就是就业。
整个课程可以分为两个阶段，第一个阶段是基础知识的学习和案例实操；第二个阶段是参与真实企业中的AI项目。
第一个阶段又分为了三个部分，一是python语法基础和数据分析基础。作为NLP算法的最为基础的知识，贪心科技的这款课程在一开始就进行了重点的讲解，不管是有没有机器学习操作经验的学生，都能够听懂这次课程并有所收获。
在基础知识学习之后，还配有两个实际案例的详细讲解和一次陌生的案例实战。确保同学们能够完全掌握爬虫和数据分析相关知识并能够运用到实际生活中去。
在掌握了爬虫和数据分析相关知识后，就可以进入下一个阶段的学习了。那就是机器学习基础。再这一部分中，贪心科技从多种回归分析的理论部分入手，讲解了包含决策树和随机森林的树模型，以及包含神经网络和支持向量机等模型的聚类分析和神经网络。
在AI就业班课程的第三部分，也是最重要的部分，贪心科技的老师分了九大板块，来介绍包括文本处理、搜索引擎技术、深度学习基础、LSTM模型、Seq2seq模型、自注意力机制、关系抽取和模型压缩等技术。之后也选取了多大九个经典案例，来帮助同学们在实际操作中进一步学习。
在下一个阶段，也就是参与真实AI企业项目阶段。这个阶段也是我当时收获最大的阶段。在这个阶段，我们将会分组进入到某一个项目组，具体进入哪一个项目组取决于个人的职业发展方向以及当时的项目的情况。比如今后想做对话系统，我们可以选择加入对话系统项目组；今后想做医疗知识图谱，也可以选择加入知识图谱项目组。处于对科大讯飞的对话机器人的好奇，我加入了企业问答机器人项目组。
而这一阶段的具体流传如下图所示。
在企业的实习过程中，我学到了在视频课程中完全学习不到的内容。在企业环境中进行算法搭建，面对的是和平时自己操作时完全不同体量的数据。在企业真实的开发环境中，我能清楚地感受到自己的算法水平，有了非常快速的进步。
而且和线上课程不同，在线下学习时，有着一群志同道合的伙伴，在我学习累了的时候，他们伏案的背影成为了我继续努力的动力。我和线下班的同学们在课程结束后各自奔向了不同的企业，可是这段一起拼搏学习的经历，成为了我们共同难忘的回忆。
对于没有时间进行线下学习的同学来说，也可以选择线上视频课的形式。在这里我简单介绍一下我学习NLP算法的过程中所了解的几种网上视频课程吧。
3 书籍推荐
在学习人工智能的过程中，有本合适的参考书会使学习事半功倍。而对于内容丰富的人工智能领域，有了参考书会对我们的学习产生很好的辅助作用。以下是我自己使用过的很不错的经典书籍：
首先是周志华的《机器学习》，由于封面上的西瓜，这本书也被大家称为西瓜书。
作为机器学习领域极其经典的入门教材之一，这本书对机器学习的解释可以称得上是大而全面，是一本非常适合用来作为入门书籍的书。但是美中不足的是，书中对于公式的解释并没有其对于原理解释地那样细致。因此初学者可以选择跳过其中部分难懂公式的讲解，等有了一定基础之后再回过头来学习。
另一本书是数理知识方面的书籍，由李航编写的统计方法学习，可以算是对上书公式不足的补充。在这本书中，对于机器学习中的公式有着极其细致的推导，看完这本书之后会对机器学习有着更深入的了解。
在有了机器学习和相应的数理基础后，可以学习这本《动手学习深度学习》。和传统的教材不同，这本书中不仅有着深度学习的算法原理和运行过程，还有着可以下载并且运行的Jupyter记事本。在书中，你可以看到文字、公式、代码完美地融合在了一起，是我们学习深度学习路上不可多得的一本好书。
4 一点建议
不管我们在学习何种知识，都一定不要忘记我们是为了什么学习。我想大部分人学习深度学习，都是为了之后就业有所帮助。那么在我们学习的过程中，就一定要牢记就业这个方向。单纯的做题看视频是远远不够的，最有效、最快速的方法便是跟随一个个项目来进行实践。
而网络上能找到的项目资料，有的过于陈旧，没有了参考价值；有的资料不全，做到一半没法进行下去。这时候我就不得不安利一下之前提到的贪心科技AI就业班了：
贪心学院有着实力雄厚的导师团队，教研团队成员由亚马逊、谷歌、微软高级工程师构成，拥有极强的理论基础和商业实战经验：
在这些老师的帮助下，我和同学们都迅速地提升着自己的专业水平，很快地成为了一名合格的NLP算法工程师。而且贪心科技AI就业班自从开班以来，历届学员的就业待遇是十分惊人的。平均18900的月薪已经达到甚至超过了211大学本科毕业生的薪资，88%的就业班毕业生，都能找到在AI岗位的工作。如此华丽的就业数据，是大部分辅导机构难以望其项背的。
最后，能在贪心科技的AI就业班中和老师同学相遇，使我一生难忘的事情。在班级中结识的老师，也是我工作道路上的领路人和指引者。从我自身角度而言，贪心科技的这款AI就业课，真的是物超所值。
本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！