学习指南

【任务描述】

      某科技企业计划构建智能招聘系统，需从海量非结构化岗位描述中自动提取技能关键词，并实现岗位智能分类与人才匹配。由于传统文本分析方法准确率有限，技术团队决定采用神经网络技术提升模型性能。通过构建深度学习模型，可高效解析岗位需求、识别核心技能分布，并生成可视化分析报告，为企业招聘策略优化和求职者技能提升提供数据支撑。

【核心任务与技能】

1. 核心问题

如何设计高效的神经网络模型，从非结构化文本中提取技能关键词？

如何选择合适的网络结构（如CNN、RNN或Transformer）处理文本分类任务？

如何通过模型调优（如超参数调整、正则化）提升分类准确率？

如何验证模型的泛化能力，确保其适用于多样化岗位数据？

2. 任务目标

理论认知能力

掌握神经网络的核心原理（前向传播、反向传播、梯度下降）。

理解不同网络结构（全连接网络、CNN、RNN）的适用场景及优缺点。

熟悉文本数据处理技术（词向量模型、序列标注）。

工具操作能力

能使用TensorFlow/Keras构建文本分类神经网络模型。

熟练应用数据预处理工具（如NLTK、Scikit-learn）清洗文本数据。

掌握模型训练与评估方法（损失函数监控、准确率/召回率计算）。

问题解决能力

能根据业务需求设计端到端解决方案（数据采集→模型训练→可视化输出）。

能通过注意力机制、Dropout等技术优化模型性能。

能结合可视化工具（如Matplotlib、TensorBoard）呈现技能分布与趋势。

【职业能力要求】

知识要求：掌握神经网络基础理论（激活函数、损失函数、优化算法），熟悉自然语言处理（NLP）关键技术（词嵌入、序列建模），了解模型评估指标（精确率、召回率、F1值）的计算逻辑。

技能要求：能独立完成文本数据的向量化处理（如Word2Vec、TF-IDF），熟练使用PyTorch或TensorFlow实现神经网络训练与部署，能通过可视化技术（如热力图、词云）展示技能需求分布。

态度要求：注重模型的可解释性，避免“黑箱”操作，主动跟踪前沿技术（如BERT、GPT在招聘中的应用），具备团队协作意识，清晰传达技术方案与业务价值。

【学习活动】

       根据“知识点PPT”和“知识点视频讲解”，完成：（１）任务实践操作