目前研0，目标毕业后从事NLP算法工程师岗位，希望能进大厂。导师给的研究方向是大模型+知识图谱的应用。想请教一下各位应该如何规划学习路线。
作为一个准备从事NLP算法工程师的学生，你的学习路线应该包含以下几个方面：
熟悉NLP的基础知识。NLP的基础知识包括自然语言理解、自然语言生成、词向量表示等。建议你先学习基本语言学等相关的课程，熟悉概念后再进行深入学习。
熟悉深度学习相关知识。深度学习是NLP算法中非常重要的一部分，建议你学习深度学习的基本原理，包括神经网络的结构、优化算法、如何构建模型等。
学习大模型相关知识。大模型的特点是参数数量及计算量巨大，而目前的NLP应用大多都离不开大模型。建议你学习大模型的基础知识，包括模型压缩、自适应训练、模型并行化等。
学习知识图谱相关知识。知识图谱是将海量的、不同来源的知识信息整合到一个可访问的、可搜索的知识结构中，对于NLP中的实体链接、问答等任务有很大的帮助作用。建议你学习知识图谱的构建、表示、检索等。
针对各方面的学习，你可以参考一些优秀的公开课程，例如：
NLP的基础知识：斯坦福大学cs224u课程，清华大学姜振华老师的课程。
深度学习的基础知识：斯坦福大学cs231n课程，吴恩达的deeplearning.ai课程。
大模型相关知识：神经网络科学家Andrej Karpathy的博客，OpenAI的博客、论文和代码库。
知识图谱方面：北大计算语言所的课程，以及knowledge graph相关的论文。
除了学习课程外，你可以考虑使用一些NLP开源工具包，如TensorFlow、PyTorch、NLTK、Stanford Core NLP等进行实践。还可以参与相关比赛或开源项目，提高实践经验和解决问题的能力，积累项目经验，从而更好地进入大厂。