nlp学习指导师,nlp导师班

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于nlp学习指导师的问题，于是小编就整理了2个相关介绍nlp学习指导师的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何取得NLP证书？
2. 读研人工智能想尽快出成果该选择主攻nlp还是cv？

如何取得NLP证书？

如果您想取得自然语言处理（NLP）领域的证书，以下是一些步骤和建议：

1. 了解不同的NLP证书：在您开始寻找证书之前，需要先了解不同的NLP证书和其涵盖的领域。例如，有一些证书可能更侧重于文本挖掘、机器翻译或语音识别等方面。

2. 学习相关的NLP知识和技能：要获得NLP证书，您需要具备相关的知识和技能。您可以通过参加在线或线下课程、自学教材、参加工作坊等方式学习。

3. 选择一个认可的证书机构：选择一个有声誉和认可的证书机构。例如，一些知名的证书机构包括机器学习博士(Machine Learning Mastery)、Google、斯坦福大学等。

4. 准备并参加考试：完成准备工作后，您需要参加相关的考试。不同的证书机构可能有不同的考试形式和要求。

5. 通过考试并获得证书：一旦您通过了考试，您就可以获得NLP证书。您可以将证书添加到您的简历和个人资料中，以证明您在NLP领域拥有相关的知识和技能。

需要注意的是，获得NLP证书并不是唯一的方式来证明您在该领域的专业知识和技能。您也可以通过参与NLP项目和竞赛、发表文章和研究、参加行业会议和论坛等方式来建立自己的声誉和证明自己的实力。

读研人工智能想尽快出成果该选择主攻nlp还是cv？

cv更容易出成果，nlp环境依赖多。cv可以标准化，不同国家地区的人识物结果是一样的，看视频的感受是趋同的，唯一受影响的就是风俗文化和认知水平。nlp就完全不一样了，不同语言表达方式千差万别，你用在中文的模型不能套在英文上，另外文字是需要人脑逻辑思维加工才能会意，而***图像不需要，人和动物区别就在于语言文字，这也是nlp难以出成果的原因之一。

另外在国内有个非常不好的现象，把擦点边甚至不挨着的东西虚***宣传成什么牛逼的高科技，最典型的例子就是机器人骚扰电话，竟然也说成是nlp的智能化应用，及其简单的人机对话用个语言模版就搞定的事非要吹成人工智能技术，还梦想着上市捞钱，这种风气能搞好ai吗？

虽然在中国，获取样本的成本低、量又多，比美国不知道好多少倍，但潜心研究的人真的不多，可惜了这么好的资源。

这是不少同学比较关心的问题，我来说说我的看法。

首先，当前很多同学在读研期间会选择主攻人工智能方向，一些非计算机专业的同学也会考虑与人工智能技术相结合来做创新，而计算机视觉和自然语言处理这两个方向的热度是相对比较高的，也是成果频出的两个大领域。

从科研的角度来说，要想更快做出成果，有三个重要的因素，其一是自身的知识基础和兴趣方向，其二是当前所处的科研场景，其三是目标领域的创新空间。

按照历史经验来看，读研期间所处的科研场景对于能否更快做出成果输出有比较直接的影响，所以建议大家在读研期间一定要结合自己的课题方向来选择创新点，这样可以充分利用课题组的科研***，也会得到导师更多的指导。

cv和nlp这两个方向的创新空间都是比较大的，而且都可以跟很多行业场景相结合来完成创新，这也是当前很多同学的选择，尤其是专硕同学。

以我的课题组为例，目前cv和nlp这两个组虽然建立的时间并不长，但是也是两个比较高产的组，从整体的成果输出数量来说，cv组的输出相对更多一些，有不少同学也做出了比较强的创新成果，这与近几年cv方向人才需求量相对比较大也有一定的关系。

读研选择主攻方向不能仅仅看是否更容易做出成果，更应该结合自己的发展[_a***_]来选择主攻方向，如果选择的方向与未来的发展规划并不契合，这本身就在走弯路。

考虑到实践场景对于学生创新的重要性，我联合一些头部985大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个线上的实践场景，借助我们的科研***和产业***在持续开展一些科研实践活动和项目实践活动，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。

最后，如果有计算机专业读研、科研相关的问题，欢迎与我交流。

到此，以上就是小编对于nlp学习指导师的问题就介绍到这了，希望介绍关于nlp学习指导师的2点解答对大家有用。

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