小米大模型算法实习生-武汉
实习兼职地点：武汉状态：招聘
任职要求
1.自然语言处理、模式识别或机器学习等计算机相关专业硕士及以上学历； 2.掌握自然语言处理、信息检索、深度学习的理论基础和常用算法，参与或主导过NLP相关项目； 3.了解大模型相关基本概念，熟悉Prompt编写技巧，具备大模型微调实…
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工作职责
1.负责对用户自然语言的理解，包括意图识别、槽位抽取、槽位继承、语义匹配等自然语言算法 2.负责对前沿自然语言理解技术的探索，包括模型蒸馏、边缘计算、多轮语义理解、知识融合等 3.将人工智能算法应用到小爱同学中，让千万家庭享受科技的乐趣。
包括英文材料
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
模式识别+
https://www.mathworks.com/discovery/pattern-recognition.html
Pattern recognition is the process of classifying input data into objects, classes, or categories using computer algorithms based on key features or regularities.
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf
Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science.
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
学历+
信息检索+
https://nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval-book.html
Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
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