这个专业的学生还未出校门，年薪就从30万到80万！
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NLP算法工程师有什么了不起的？
年薪30万也不过就是起步而已，也不过就是BAT、字节跳动等科技公司最热招的职缺！高薪，职场发展前景好！
作为人工智能的明珠，NLP一直备受瞩目。但是入门NLP并不那么容易，很多同学都想通过自学来获得成长，但是自学容易 陷入漫无边际的资料，只有各种理论和代码，没有指点的学习，消耗了大量的时间，也慢慢磨去了大家学习AI的热情 。最困难的是， 面试没有自己的项目，缺乏实践，屡屡被拒。
事实上，NLP的大部分工作都不是初学者想象的那样每天看论文改模型， 如何用模型更好的解决实际问题这才是最最重要的 。建议同学们把模型都对应到实际场景中来，一旦跟场景挂钩你就需要思考要怎么样把模型用好才关键！
但是很多同学对模型原理和基础都模棱两可，投入真正的思考就更难了！ 万丈高楼平地起，要想拿下高薪职位，最重要的还是能有扎实的基础，了解最核心最基本的NLP知识！
现在，我们邀请了张楠老师，他已经教授学员超过1000名，注重将 代码+理论+项目深度结合 ，学员评价超高！他将会带你走入NLP的世界， 从word2vec词向量训练到NLP经典模型，1个小时带你迈入NLP的大门！
要想进入NLP领域，首先必须了解Transformer。作为自然语言处理的特征处理器，Transformer 抛弃了传统的卷积神经网络和递归神经网络， 仅由自注意力和前馈神经网络组成， 它真正改变了我们处理文本数据的方式 。
同时， Transformer 也是NLP发展的幕后推手，包括 横扫11项NLP任务记录的 Google BER T 。 B ERT模型 被称为 最强NLP预训练模型 ， 在NLP领域 的重要性 不言而喻。
这些，张楠老师都将在课程上为你呈现。同时，课程上还有Word2vec词向量训练讲解， word2vec 可以进行定量分析和挖掘词汇之间的联系，想要了解NLP领域的同学千万不要错过！
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仅需9.8元，1个小时，你就可以收获NLP的经典核心内容，快速入门：
1、 实战训练： 基于word2vec训练词向量
2、 深入了解： 无所不能的Transformer
3、 快速掌握： 最强NLP预训练模型BERT
金牌讲师带你学习
张楠
曾先后就职于百度、IBM
人工智能算法工程师、数据科学家
对于自然语言处理技术在ToB和Toc领域的应用有着非常丰富的理解和经验
课程详情
上课 内容： 《 敲开薪资30万的大门： 从词向量到BERT 》
上课时间： 4月21日（周二）晚8点
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敲开薪资30万的大门
从词向量到BERT
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