如何定义“入门”？

入门意味着能够掌握自然语言处理（NLP）的基本算法，能够阅读并复现一些经典论文，并逐渐养成阅读论文的习惯。同时，还需要有一定的项目经验，比如开发一个对话系统。

自然语言处理的应用场景与发展前景

自然语言处理技术使得计算机能够理解和生成人类的语言。常见的应用场景包括机器翻译、文本摘要、问答系统、对话系统、语音识别、阅读理解等。随着技术进步和硬件性能提升，自然语言处理技术将会更加广泛地应用于日常生活。

在发展前景方面，《新一代人工智能发展规划》明确指出未来数十年将持续推动人工智能技术的发展与应用，增加人工智能研究投入，扩大产业规模。这一切发展的基础是培养大量的人工智能人才，因此人工智能领域存在巨大的人才缺口，AI+大数据方向的工作待遇非常优厚。

在招聘网站上搜索NLP工程师职位，你会发现有大量的岗位空缺，待遇通常超过一年20万元。整个招聘市场呈现出供不应求的态势，因此现在学习NLP技术是一个明智的选择。

机器学习/深度学习基础知识与代码基础

对于大多数人来说，通过阅读书籍学习较为枯燥，推荐参加线下课程，其次可以尝试线上视频或书籍。对于希望快速入门的人来说，强烈推荐贪心学院的AI就业班。

AI就业班课程结构

1. Python基础与数据分析：学习Python基础语法、Numpy、Matplotlib、Pandas等库，以及Scrapy、requests等爬虫工具，进行数据展示和数据分析报告的撰写。

2. 机器学习基础：学习统计学和线性代数基础、KNN、梯度下降、线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、GBDT、K-means、SVM等算法，并通过项目实践，完成机器学习入门过程。

3. 自然语言处理技术：从文本处理、数据清洗、文本表示、词向量、RNN/LSTM模型、Seq2seq、Auto-attention、Transformer、Bert、关系抽取、模型压缩和图神经网络等方面进行深入学习，并通过项目实践，培养成为真正的NLP工程师。

相比看书和网课，AI就业班的优势在于线下教学，全程线下实训，拉近师生距离，方便教师指导学生。此外，课程结束后还可以接触到实际的企业项目，提升求职竞争力。

推荐资源

• 吴恩达机器学习：经典的入门资源，可以在B站上找到相关视频。

• 吴恩达CS229：斯坦福大学开设的机器学习课程，对机器学习的数学原理讲解深入。

• 李宏毅机器学习：丰富的课程内容，涵盖机器学习、计算机视觉、NLP等多个方向，适合时间有限的学生选择性学习。

• 周志华的《机器学习》（西瓜书）：深入浅出，适合新手入门，但对数学细节解释较少。

• 《南瓜书《机器学习公式详解》》：补充西瓜书的数学细节，建议二者结合使用。

• Ian Goodfellow的《深度学习》（花书）：内容较为深入，适合有一定基础的学生。

• 李航的《统计学习方法》：详细严谨的数学推导，适合需要数学基础的学生。

代码基础

机器学习主要使用Python语言，对于有其他语言基础的学生，可以直接上手Python。没有代码基础的建议跟随课程或项目进行练习。推荐贪心科技的AI就业班，课程内容面向实践，讲解Python基础语法后立即进入常用库的学习，随后开始项目实践，节奏紧凑，内容丰富。

NLP基础知识

NLP学习可以从文本清洗开始，逐步学习词向量、反向传播推导、依存分析、RNN、LSTM、文本生成、Self-Attention、Transformer、BERT等知识点，最终达到关系抽取、模型压缩、性能提升和优化部署的水平。

推荐斯坦福大学的CS224n课程，涵盖NLP学习的关键问题，适合有一定深度学习基础和代码基础的学生入门NLP。此外，宗成庆的《统计自然语言处理》是一本全面覆盖NLP基础知识的好书。

项目导向：在实践中学习

不论是学习Python、机器学习理论还是NLP算法，单纯的听课做题是不够的。最有效的方法是通过项目实践。推荐贪心学院的AI就业班，课程包含丰富的项目实践，帮助学生全面提升代码能力和工程能力。

贪心学院的优势

贪心学院拥有强大的导师团队，包括来自亚马逊、谷歌、微软的高级工程师，他们不仅拥有深厚的技术背景，还具备丰富的商业实战经验。这些导师认真负责，耐心细致地指导学生，帮助学生迅速成长为合格的NLP工程师。

此外，课程结束后，学生还将接触到实际的企业项目，提升实战能力，拓展人脉资源。