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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  • 文章介绍
  • 第1章 课程介绍 试看8 节 | 91分钟

    在新兴的人工智能领域,自然语言处理(NLP)是非常重要的组成部分,本课程聚焦于NLP主流方向,应用当下最热门的Pytorch深度学习框架,从理论结合实际,基于中科院工业项目做代码实战,完成检索类聊天机器人和生成式聊天机器人。…

    收起列表

      • 视频:1-1 课程导学 (11:25)试看
      • 视频:1-2 聊天机器人的综合介绍 (12:25)
      • 视频:1-3 聊天机器人起源发展 (11:57)
      • 视频:1-4 聊天机器人的分类(1) (05:28)
      • 视频:1-5 聊天机器人的分类(2) (11:59)
      • 视频:1-6 如何构建最简单的聊天机器人(1) (06:17)
      • 视频:1-7 如何构建最简单的聊天机器人(2) (11:52)
      • 视频:1-8 代码小练 (19:01)
    第2章 聊天机器人综合介绍8 节 | 91分钟

    主要讲解聊天机器人定义,分类,起源和发展和目前的主流行业分布。

    收起列表

      • 视频:2-1 NLP基础 (12:25)
      • 视频:2-2 NLP涉及知识 (12:18)
      • 视频:2-3 NLTK库 (04:38)
      • 视频:2-4 语料和词性标注 (11:39)
      • 视频:2-5 分词 (16:07)
      • 视频:2-6 TF-IDF (09:01)
      • 视频:2-7 NLTK安装 (11:30)
      • 视频:2-8 代码小练 (13:06)
    第3章 NLP基础 试看5 节 | 68分钟

    本章为NLP的核心基础部分,包括NLTK,语料标注,分词,TF-IDF,Word2Vec

    收起列表

      • 视频:3-1 NLP基础和聊天机器人 (10:03)
      • 视频:3-2 文本处理方法 (11:03)试看
      • 视频:3-3 word2vec (1) (07:50)试看
      • 视频:3-4 word2vec(2) (17:59)
      • 视频:3-5 代码小练 (21:01)
    第4章 检索类聊天机器人5 节 | 66分钟

    本章讲解检索类聊天机器人的原理,核心检索技术,贝叶斯分类的应用及chatterbot实现。

    收起列表

      • 视频:4-1 检索类的聊天机器人 (22:33)
      • 视频:4-2 贝叶斯分类 (18:06)
      • 视频:4-3 Chatterbot原理 (12:55)
      • 视频:4-4 代码小练 (09:48)
      • 视频:4-5 章节小结 (02:29)
    第5章 生成式聊天机器人9 节 | 142分钟

    本章讲解生成式聊天机器人的原理,设计流程,RNN/LSTM语言模型。Attention机制,及Seq2Seq模型。

    收起列表

      • 视频:5-1 生成类聊天机器人 (07:39)
      • 视频:5-2 RNN LSTM原理 (16:56)
      • 视频:5-3 RNN LSTM模型原理 (12:35)
      • 视频:5-4 Seq2seq介绍 (15:02)
      • 视频:5-5 Attenion应用及分类 (14:11)
      • 视频:5-6 代码实战(1) (21:26)
      • 视频:5-7 代码实战(2) (15:36)
      • 视频:5-8 代码实战(3) (14:38)
      • 视频:5-9 代码实战(4) (23:52)
    第6章 Pytorch基础8 节 | 82分钟

    本章讲解Pytorch核心原理,动态tensor,建立输入数据,搭建模型训练及测试。

    收起列表

      • 视频:6-1 Pytorch入门 (07:56)
      • 视频:6-2 原理机制 (10:24)
      • 视频:6-3 数据载入 (06:05)
      • 视频:6-4 模型训练和验证测试 (11:26)
      • 视频:6-5 代码小练(1) (18:26)
      • 视频:6-6 代码小练(2) (22:04)
      • 视频:6-7 代码训练过程 (03:30)
      • 视频:6-8 章节小结 (01:52)
    第7章 机器人发展方向与seqGAN实战9 节 | 134分钟

    本章讲解聊天机器人和对抗生成网络GAN和强化学习RL相结合的点,另外SeqGan的原理及代码实现

    收起列表

      • 视频:7-1 模型与主流发展方向还是seq2seq+attention (16:33)
      • 视频:7-2 发展方向和SeqGan和深度学习结合 (11:02)
      • 视频:7-3 数据处理 (16:15)
      • 视频:7-4 开发生成器脚本 (22:46)
      • 视频:7-5 开发鉴别器脚本 (14:23)
      • 视频:7-6 开发主函数的脚本(1) (13:58)
      • 视频:7-7 开发主函数的脚本(2) (20:57)
      • 视频:7-8 开发主函数的脚本(3) (14:06)
      • 视频:7-9 代码训练过程 (03:29)
    第8章 基于Pytorch聊天机器人代码实战29 节 | 427分钟

    本章带领大家从0开始基于Pytorch深度学习框架完成工业级项目,完成闲聊式聊天机器人。

    收起列表

      • 视频:8-1 项目介绍 (08:50)
      • 视频:8-2 项目流程思路 (07:28)
      • 视频:8-3 数据分析 (04:10)
      • 视频:8-4 数据预处理 初始化 (18:42)
      • 视频:8-5 数据预处理随机数据 (27:25)
      • 视频:8-6 数据预处理one_epoch word2id (15:44)
      • 视频:8-7 数据预处理seq2id replace方法 (11:30)
      • 视频:8-8 建立模型Encoder(1) (12:44)
      • 视频:8-9 建立模型Encoder(2) (15:00)
      • 视频:8-10 建立模型Decoder (08:12)
      • 视频:8-11 建立模型BAttentiondecoerRNN (19:18)
      • 视频:8-12 建立模型Lattention (13:14)
      • 视频:8-13 建立模型LattentionDecoder (10:58)
      • 视频:8-14 建立模型decoder如何选择 (10:17)
      • 视频:8-15 模型建立seq2seq类及train方法(1) (17:06)
      • 视频:8-16 模型建立seq2seq类及train方法(2) (15:24)
      • 视频:8-17 模型建立seq2seq类及train方法(3) (17:01)
      • 视频:8-18 greedy Search方法 (26:51)
      • 视频:8-19 模型建立beamsearch方法(1) (21:59)
      • 视频:8-20 模型建立beamsearch方法(2) (18:35)
      • 视频:8-21 建立模型验证方法 (11:55)
      • 视频:8-22 建立模型bleu方法 (13:15)
      • 视频:8-23 建立模型embAve方法 (26:09)
      • 视频:8-24 建立模型Y_pre方法及整体思路流程 (27:55)
      • 视频:8-25 训练脚本编写及演示 (08:55)
      • 视频:8-26 模型测脚本编写 (03:51)
      • 视频:8-27 demo脚本编写及演示 (16:54)
      • 视频:8-28 部署步骤分享 (09:15)
      • 视频:8-29 最终总结 (07:58)

    常见问题FAQ

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