版本号：V2.0 发布日期：2023年9月23日
版本号：V0.9.2 发布日期：2023年4月3日
版本号：V0.9.1 发布日期：2023年3月6日
版本号：V0.9.0 发布日期：2021年12月16日
本培养方案是Datawhale的小伙伴们多年以来的积累，以期许能构建出一套完善的人工智能课程体系，帮助初涉人工智能的你（也是曾经的我们）提供一份切实可行的学习路线。
📃 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP） 小文，一名工作经验两年半的NLP算法工程师，平时最擅长使用Ctrl键和其他键的组合操作。
这天早上来到公司后，小文刚从书包掏出电脑准备开始摸鱼，结果PM（产品经理）突然就杀到工位来了，小文心想这是线上模型又出Case了？
好在是虚惊一场，原来PM是来拉他去参加一个新项目的启动会，在会上PM提出想给公司APP上的视频增加一个叫“节点摘要”的东西，也就是在视频的下方列出各个关键节点的内容摘要和起止时间，方便用户快速了解视频的大纲并快进到自己想看的地方。小文听后觉得这个项目有搞头，爽快地接下了这个需求。
小文回到工位后，打开电脑，打开终端，登录进Linux系统的开发机，连接上本地的VSCode，开始用Python编写批量捞取视频数据的Hadoop脚本。小文随机抽样了一批数据，通过摸底分析，再结合自己对需求的理解，与PM共同讨论制定了第一期算法所要达到的目标、排期以及算法上线的评估标准，在打破PM不切实际的幻想同时又给了他一些盼头。 做完这些前期准备工作后，小文便开始撰写技术方案并跟Leader进行汇报。凭借着扎实的NLP基础以及对最新技术的调研和分析，小文很快拟出了以下几套方案：