原标题：玄界兽神贪心科技，AI人工智能-NLP方向的执着
【写在前面】人工智能的宣传在电视、社交媒体上随处可见轮番刷屏，如此铺天盖地的宣传，也让越来越多的人感到不安，以后自己的职业会不会被取代呢？
其实和大家一样也有这样的疑惑，最好的方式就是成为它！
选择人工智能的三大理由：
1. 国务院印发《新一代人工智能发展规划》, 具体内容自行百度。
2. 国家新基建：大数据中心、5G、工业互联网、新能源汽车充电桩、特高压、高铁轨道交通，这些全都是跟人工智能相关！
3. 人工智能人才缺口巨大，薪资远高于其他岗位，朝阳产业。
对于一个普通从业者，只有抓住一个行业的风口，抓住一个蓬勃向上的产业，抓住一个高薪职业，个人才能过得更舒服，才有资本去买房买车！ 不然你在一个普通的产业普通的行业，摸爬滚打几十年的薪资还不如人工智能初出茅庐的从业者。选择大于努力！选择人工智能绝对没有错，人工智能难吗？ 也难，但是跟对老师跟对机构很重要。
越来越多的机构参与到人工智能课程的研发当中，广告也越来越多，质量究竟怎么样呢？带着这样的疑问，我对比了做人工智能AI培训的几个机构如贪心科技、开课吧、尚学堂等等。除了贪心其他基本上都是线上的，这里对贪心科技线下培训AI进行了一个深度测评，相信看完这份测评，适不适合自己大家心里肯定会有个清晰的答案。
贪心科技，贪心源于算法中的贪心算法，很有寓意，怀着一颗对教育的贪婪对知识的贪心。下面一起看看他们的课程质量以及教研团队和一线学生的反馈。
盘点课程大纲
他们的AI就业班【人工智能工程师培养计划-NLP方向】课程一共分两个阶段：
第一阶段是基础知识的学习与案例实战，第二阶段是根据就业方向，选择参与真实企业AI项目。
从课程安排上看，真的是从零开始，对零基础或基础不好的学生很友好。从python编程最基本语法开始，循序渐进，最后到企业真实项目案例。
从一开始的一脸懵逼的状态，觉得好深奥呀，完全都学不会，各种机器学习深度学习算法搞得你焦头烂额，当你坚持下去时，再回头看走过的路，想想当初的自己是多么的无知，站在高处就是会当凌绝顶。
第一阶段：
1.1 Python基础与数据分析
从python基础语法开始，到爬虫、数据分析模块的numpy、pandas、matplotlib，再将知识融入到项目作业：【 知乎爬取与数据分析 】，来巩固学习，一定要多多练习才能掌握的深刻。
1.2 机器学习基础
线下代数、导数、梯度下降、线下逻辑回归、决策树、K-means等机器学习必备技能都会涉猎。项目作业：【金融风险评估】
1.3 自然语言处理基础
自然语言处理的关键技术都在这里，文本的表示与处理、词向量技术，搜索引擎技术、深度学习基础，Pytorch的使用、 RNN/LSTM模型、Seq2Seq模型、自注意力机制，Transformer与BERT、图神经网络等等。
从陌生的概念开始，到算法的实现代码，你都值得拥有！有了这些零散的知识点，通过项目来串起来。
项目任务：智能客服问答系统、智能营销文案生成、基于闲聊的对话系统搭建
第二阶段
一共四个企业真实项目案例：
项目1：个性化教学
如何通过AI技术来实现线上的个性化教学？ 想想就觉得有意思，这可以解放人工助教端，让机器人来作为助教，学生们的兴趣也会得到提升。在这个项目中要搭建一个AI对话系统来辅助学习，也会涉及到知识图谱的搭建和能力的评估。
项目2：负面情绪的监控
想想每次社会中出现热点问题时，微博热搜榜反应了大众的情绪，如何来监控评估这种情绪呢？ 如果任由这种情绪蔓延，将会对社会产生很大的负面影响。所以说舆情监测系统对于企业或者政府来说都有很大的价值，可以帮助企业及时控制负面的舆论，同时也可以帮助企业实时跟进用户对产品的评价，从而进行及时的调整。
项目中会搭建一个实时舆情监控系统，定位舆情、市场的反馈以及竞品分析，体会运用人工智能去解决这种方案情景。
项目3： 替代人工客服
每个企业都需要客服去回答客户的问题，也是一笔很大的开销，如果引入只能机器人来解答，是一种很好的节约成本。智能问答机器人可以做到7*24小时在线解答用户领域相关问题。可以精准理解用户当前问题，结合上文会话内容决定回答策略，下达回复指令，依托丰富的知识图谱数据生成回复答案，返回用户解答提问。这种情景需要强大的自然语言处理技术和丰富的知识图谱数据，像淘宝、京东等企业都会客服机器人，项目将带你从0实现一个客服机器人！
项目4：写作机器人
想想高中写作文时候难受吗？哈哈，以后可以使用机器人帮你完成写作了。我们每日看到的新闻，都是有结构可寻的。用你学过的AI知识，去自己手动实现一个写作机器人，想想就很酷呀。来吧，一起搞起来~
培养你的模式
课程最大的特色在于：
1. 不像其他机构在培训教室中讲解枯燥的理论知识，基础不好的学生很容易昏昏欲睡，而贪心的培养模式在于融入企业中在真实项目中学习和实战！
① 在企业中学习和实战；
② 跟着一线工程师、产品经理共同完成企业项目；
③ 快速成长为一名职场人。
2. 使用企业常用的管理工具
企业中常用的管理工具: Git、 ONES等，让团队协作更高效。
3. 线下培训
整个项目采取线下的模式，需要本人到线下拓展学习和实习，这也是考虑到最终的效果。如果你是零基础或者对AI没有太多基础，强烈建议到线下研发基地来学习和实训。
适用你吗
1. 理工科背景的毕业学生。整个学习周期为5个半月，前3个月为基础学习阶段、后10周为企业项目实操阶段，由于课程是线下，所以需要很多的时间。对于快要实习的学生是个很好的选择。
2. IT从业人士，想要改变现状的。还在为学习困扰吗？ 还在为线下学习无法坚持到底困扰吗？还在为自学无人指导困扰吗？投资自己是收益真大的！来一次集中学习，给自己一个更大的舞台吧
3. 渴望提升AI技能的职场小白。 给自己一个AI思维，对未来的发展至关重要。
想学习的人不用担心资金问题，零利息学习！学成之后慢慢还款，详情咨询我吧。
认识下你未来的导师
教学老师由行业顶尖的导师团队组成，包括前金融独角兽首席科学家、美国google科学家、ALBERT第一作者、美国微软AI总监等专家。这些优质的资源可以为整体培养保驾护航。
李文哲：
曾任美国亚马逊和高盛的高级工程师，是金融行业开创知识图谱做大数据反欺诈的第一人。 先后在AAAI、KDD、AISTATS、CHI等国际顶级会议上发表过15篇以上论文。
蓝振忠：
现任Google科学家，曾任美国智能监控公司的首席科学家， 对视频和多媒体的智能分析有深入研究。美国卡耐基梅隆大学博士、先后在NIPS、CVPR、ICCV、IJCAI、ICDM等国际顶级会议上发表过25篇以上的论文，论文引用次数上千。
袁源：
美国微软总部和美国亚马逊总部的资深推荐系统工程师，人工智能、分布式系统、云计算方面的专家。 美国新泽西理工博士，拥有14年人工智能、推荐系统、自然语言处理、数字图像和视频处理项目经验。曾师从中国科学院王守觉院士从事人脸识别研究。
史源：
拥有10多年人工智能领域相关研发和研究经历，负责过美国政府多项人工智能基金项目。美国南加州大学人工智能博士，卡耐基梅隆大学机器人系访问学者，先后在 ICML、AAAI、IJCAI、ICDM等国际会议上发表数篇论文，引用次数高达1000。
讲授人工智能的课程，大家很容易被教师的头衔吸引，最重要的还是企业实战！ 大学的教授级别高吧，他们讲授的内容符合企业所需要的吗？ 未必吧，重要的还是要看老师的实战水平，吹牛大家都会的； 还有一点就是这个老师的讲解水平如何？ 遇到那种满脑子是知识却输出不出来的老师很难受啊！
李文哲老师的课程之前听过，他的讲解绝对是循序渐进，由浅入深，完全是针对小白的课程讲解，大家可以试听下试试。
你以后的就业
真实就业数据：
学员就业的公司
课程答疑解惑，遇到不会的问就可以了，老师和助教们一直都在。这就是线下课程的优势所在！如果自学还是很难的，所涉及到的东西很多，包括大学时候的高数、线性代数、概率论等等。看似花费了很多，但是五个月的回报率还是很高的，投资自己永远都没有错！
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