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基于Pytorch热门深度学习框架 从零开发NLP聊天机器人

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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2020-3-10 17:39:30 | 显示全部楼层 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    课程介绍:
    在新兴的人工智能领域,自然语言处理是非常重要的组成部分。本课程聚焦于NLP主流方向,应用Pytorch框架,从开发检索类机器人到生成类机器人,难度逐渐增大,逐步掌握各类技术点。最后基于中科院计算所项目,带大家开发聊天机器人。

    课程目录:
    ├─第1章 课程介绍
    │      1-1_课程导学.mp4
    │      1-2_聊天机器人的综合介绍.mp4
    │      1-3_聊天机器人起源发展.mp4
    │      1-4_聊天机器人的分类(1).mp4
    │      1-5_聊天机器人的分类(2).mp4
    │      1-6_如何构建最简单的聊天机器人(1).mp4
    │      1-7_如何构建最简单的聊天机器人(2).mp4
    │      1-8_代码小练.mp4
    │      
    ├─第2章 聊天机器人综合介绍
    │      2-1_NLP基础.mp4
    │      2-2_NLP涉及知识.mp4
    │      2-3_NLTK库.mp4
    │      2-4_语料和词性标注.mp4
    │      2-5_分词.mp4
    │      2-6_TF-IDF.mp4
    │      2-7_NLTK安装.mp4
    │      2-8_代码小练.mp4
    │      
    ├─第3章 NLP基础
    │      3-1_NLP基础和聊天机器人.mp4
    │      3-2_文本处理方法.mp4
    │      3-3_word2vec_(1).mp4
    │      3-4_word2vec(2).mp4
    │      3-5_代码小练.mp4
    │      
    ├─第4章 检索类聊天机器人
    │      4-1_检索类的聊天机器人.mp4
    │      4-2_贝叶斯分类.mp4
    │      4-3_Chatterbot原理.mp4
    │      4-4_代码小练.mp4
    │      4-5_章节小结.mp4
    │      
    ├─第5章 生成式聊天机器人
    │      5-1_生成类聊天机器人.mp4
    │      5-2_RNN_LSTM原理.mp4
    │      5-3_RNN_LSTM模型原理.mp4
    │      5-4_Seq2seq介绍.mp4
    │      5-5_Attenion应用及分类.mp4
    │      5-6_代码实战(1).mp4
    │      5-7_代码实战(2).mp4
    │      5-8_代码实战(3).mp4
    │      5-9_代码实战(4).mp4
    │      
    ├─第6章 Pytorch基础
    │      6-1_Pytorch入门.mp4
    │      6-2_原理机制.mp4
    │      6-3_数据载入.mp4
    │      6-4_模型训练和验证测试.mp4
    │      6-5_代码小练(1).mp4
    │      6-6_代码小练(2).mp4
    │      6-7_代码训练过程.mp4
    │      6-8_章节小结.mp4
    │      
    ├─第7章 机器人发展方向与seqGAN实战
    │      7-1_模型与主流发展方向还是seq2seq+attention.mp4
    │      7-2_发展方向和SeqGan和深度学习结合.mp4
    │      7-3_数据处理.mp4
    │      7-4_开发生成器脚本.mp4
    │      7-5_开发鉴别器脚本.mp4
    │      7-6_开发主函数的脚本(1).mp4
    │      7-7_开发主函数的脚本(2)_(1).mp4
    │      7-8_开发主函数的脚本(3).mp4
    │      7-9_代码训练过程.mp4
    │      
    ├─第8章 基于Pytorch聊天机器人代码实战
    │      8-1_项目介绍.mp4
    │      8-2_项目流程思路.mp4
    │      8-3_数据分析.mp4
    │      8-4_数据预处理_初始化-1.mp4
    │      8-4_数据预处理_初始化.mp4
    │      8-5_数据预处理随机数据.mp4
    │      8-6_数据预处理one_epoch_word2id.mp4
    │      8-7_数据预处理seq2id_replace方法.mp4
    │      8-8_建立模型Encoder(1).mp4
    │      8-9_建立模型Encoder(2).mp4
    │      8-10_建立模型Decoder.mp4
    │      8-11_建立模型BAttentiondecoerRNN.mp4
    │      8-12_建立模型Lattention.mp4
    │      8-13_建立模型LattentionDecoder.mp4
    │      8-14_建立模型decoder如何选择.mp4
    │      8-15_模型建立seq2seq类及train方法(1).mp4
    │      8-16_模型建立seq2seq类及train方法(2).mp4
    │      8-17_模型建立seq2seq类及train方法(3).mp4
    │      8-18_greedy_Search方法.mp4
    │      8-19_模型建立beamsearch方法(1).mp4
    │      8-20_模型建立beamsearch方法(2).mp4
    │      8-21_建立模型验证方法.mp4
    │      8-22_建立模型bleu方法.mp4
    │      8-23_建立模型embAve方法.mp4
    │      8-24_建立模型Y_pre方法及整体思路流程.mp4
    │      8-25_训练脚本编写及演示.mp4
    │      8-26_模型测脚本编写.mp4
    │      8-27_demo脚本编写及演示.mp4
    │      8-28_部署步骤分享.mp4
    │      8-29_最终总结.mp4

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