19-21周，每周学习15小时以上
基础：Python编程基础；基础的概览统计、了解线性代数；足够的时间投入。
完成9个课程项目，每个5小时-15小时
完成聊天机器人项目（40-80小时）
Capstone项目（40-100小时）
至少6篇技术博文
个人github满足标准
期中、期末考试，一周一次Quiz
论文阅读
AI工程师必备的核心技能
现实生活中问题--->数学优化问题--->通过合适的工具解决
什么是NLP
NLP = NLU + NLG
NLU(Natural Language Understanding)：语音/文本 -> 意思（meaning）
NLG(Natural Language Generator)：意思 -> 文本/语音
NLP为什么难？
歧义：
多种表达方式
一词多义
解决歧义：从数据中学习
机器翻译的三个问题
Language Mode
语言模型的训练过程就是计算概率
应用场景
- 问答系统
- 情感分析
- 机器翻译
- 自动摘要
- 聊天机器人
- 信息抽取
关键技术
自然语言处理技术四个维度
Semantic（语义）机器学习 情感分析
Syntax（句子结构）句法分析、依存分析
Morphology（单词）分词、词性标注、命名实体识别
Phonetics（声音）
https://www.quora.com/What-are-the-major-open-problems-in-natural-language-understanding
请列出至少5位你感兴趣的国外顶尖NLP专家以及他们目前所在单位和主要研究领域：
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Kevin Knight: 之前USC，现在滴滴LA, 主要研究 Machine Translation
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1.Dan Roth：宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系的讲席教授，致力于通过机器学习和推理的方法帮助机器理解自然语言
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2.Regina Barzilay：MIT CSAIL 教授，通过 NLP 结合患者的诊断报告，对数据进行检索、总结及文本的理解，研究将计算机应用于健康领域
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3.Michael Collins：Columbia，NLP结构学习领域贡献极大，开发了著名的句法分析器Collins Parser
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4.Chris Manning：Stanford，以《统计自然语言处理基础》一书以及Stanford NLP (toolkit) 而闻名
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5.Dan Klein：UCBerkeley，无指导领域学习
请列出至少5位你感兴趣的国内顶尖NLP专家以及他们目前所在单位和研究领域：
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1.孙茂松：清华大学，研究兴趣比较广泛，涵盖中文信息处理、社会计算、信息检索等
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2.马少平：清华大学，研究兴趣偏重搜索引擎
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3.刘挺：哈工大，研究领域主要是自然语言处理、信息检索、内容安全,包括汉语理解、问答系统、基于统计和基于实例的机器翻译、语音合成、文本过滤、文本水印等
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4.王海峰：百度，机器翻译
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5.刘群：华为，机器翻译
请列出至少3个国内外你感兴趣的博客（个人博客，提供链接）：
请列出至少5个你感兴趣的国内做NLP的公司以及他们主要产品
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1.科大讯飞，录音笔
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2.小米，小爱同学
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3.腾讯，腾讯云文智中文语义平台
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4.百度，AI开放平台NLP
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作业
搭建一个简单的智能客服系统
语料库：问题和答案
方法之一：用户输入语句，计算用户输入和问题的相似度，选择相似度最高问题的答案
问题分词--->预处理： 拼写错误 原型 停用词过滤 单词过滤 同义词替换--->向量：boolean、vector count、vector tf-idf、word2vec、seq2seq--->计算相似度--->相似度排序--->返回结果