点播 基于Pytorch热门深度学习框架 从零开发NLP聊天机器人

课程时长 27小时02分钟

学习期限 12 个月 退款期限 30 天

市场价格 ¥388.00 会员价格 ¥310.00

难度级别 中级 学习人次 143 综合评分 4.1

内容实用 4.3 分

简洁易懂 3.6 分

逻辑清晰 4.3 分

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第1章 课程介绍

  • 1-1 课程导学 试听
    29分钟16秒
  • 1-2 聊天机器人的综合介绍
    20分钟47秒
  • 1-3 聊天机器人起源发展
    12分钟57秒
  • 1-4 聊天机器人的分类(1)
    14分钟35秒
  • 1-5 聊天机器人的分类(2)
    17分钟01秒
  • 1-6 如何构建最简单的聊天机器人(1)
    26分钟29秒
  • 1-7 如何构建最简单的聊天机器人(2)
    13分钟02秒
  • 1-8 代码小练
    24分钟44秒

第2章 聊天机器人综合介绍

  • 2-1 NLP基础
    13分钟20秒
  • 2-2 NLP涉及知识
    21分钟09秒
  • 2-3 NLTK库
    13分钟04秒
  • 2-4 语料和词性标注
    29分钟15秒
  • 2-5 分词
    18分钟50秒
  • 2-6 TF-IDF
    19分钟30秒
  • 2-7 NLTK安装
    15分钟05秒
  • 2-8 代码小练
    18分钟46秒

第3章 NLP基础

  • 3-1 NLP基础和聊天机器人 试听
    21分钟56秒
  • 3-2 文本处理方法 试听
    16分钟02秒
  • 3-3 word2vec (1)
    26分钟58秒
  • 3-4 word2vec(2)
    11分钟29秒
  • 3-5 代码小练
    20分钟59秒

第4章 检索类聊天机器人

  • 4-1 检索类的聊天机器人
    13分钟34秒
  • 4-2 贝叶斯分类
    15分钟41秒
  • 4-3 Chatterbot原理
    16分钟29秒
  • 4-4 代码小练
    10分钟47秒
  • 4-5 章节小结
    13分钟30秒

第5章 生成式聊天机器人

  • 5-1 生成类聊天机器人
    20分钟12秒
  • 5-2 RNN LSTM原理
    19分钟24秒
  • 5-3 RNN LSTM模型原理
    29分钟21秒
  • 5-4 Seq2seq介绍
    14分钟33秒
  • 5-5 Attenion应用及分类
    16分钟05秒
  • 5-6 代码实战(1)
    23分钟35秒
  • 5-7 代码实战(2)
    15分钟25秒
  • 5-8 代码实战(3)
    10分钟44秒
  • 5-9 代码实战(4)
    26分钟20秒

第6章 Pytorch基础

  • 6-1 Pytorch入门
    22分钟32秒
  • 6-2 原理机制
    28分钟22秒
  • 6-3 数据载入
    16分钟21秒
  • 6-4 模型训练和验证测试
    16分钟07秒
  • 6-5 代码小练(1)
    22分钟27秒
  • 6-6 代码小练(2)
    22分钟01秒
  • 6-7 代码训练过程
    11分钟25秒
  • 6-8 章节小结
    13分钟02秒

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
    22分钟57秒
  • 7-2 发展方向和SeqGan和深度学习结合
    12分钟46秒
  • 7-3 数据处理
    18分钟10秒
  • 7-4 开发生成器脚本
    23分钟16秒
  • 7-5 开发鉴别器脚本
    12分钟12秒
  • 7-6 开发主函数的脚本(1)
    22分钟51秒
  • 7-7 开发主函数的脚本(2)
    29分钟09秒
  • 7-8 开发主函数的脚本(3)
    21分钟20秒
  • 7-9 代码训练过程
    28分钟12秒

第8章 基于Pytorch聊天机器人代码实战

  • 8-1 项目介绍
    19分钟51秒
  • 8-2 项目流程思路
    12分钟11秒
  • 8-3 数据分析
    29分钟18秒
  • 8-4 数据预处理 初始化
    23分钟25秒
  • 8-5 数据预处理随机数据
    28分钟32秒
  • 8-6 数据预处理one_epoch word2id
    19分钟57秒
  • 8-7 数据预处理seq2id replace方法
    12分钟13秒
  • 8-8 建立模型Encoder(1)
    28分钟49秒
  • 8-9 建立模型Encoder(2)
    17分钟47秒
  • 8-10 建立模型Decoder
    26分钟55秒
  • 8-11 建立模型BAttentiondecoerRNN
    28分钟07秒
  • 8-12 建立模型Lattention
    16分钟51秒
  • 8-13 建立模型LattentionDecoder
    29分钟57秒
  • 8-14 建立模型decoder如何选择
    26分钟39秒
  • 8-15 模型建立seq2seq类及train方法(1)
    23分钟16秒
  • 8-16 模型建立seq2seq类及train方法(2)
    21分钟51秒
  • 8-17 模型建立seq2seq类及train方法(3)
    25分钟05秒
  • 8-18 greedy Search方法
    21分钟51秒
  • 8-19 模型建立beamsearch方法(1)
    14分钟59秒
  • 8-20 模型建立beamsearch方法(2)
    14分钟42秒
  • 8-21 建立模型验证方法
    15分钟32秒
  • 8-22 建立模型bleu方法
    21分钟15秒
  • 8-23 建立模型embAve方法
    10分钟43秒
  • 8-24 建立模型Y_pre方法及整体思路流程
    26分钟50秒
  • 8-25 训练脚本编写及演示
    17分钟03秒
  • 8-26 模型测脚本编写
    22分钟50秒
  • 8-27 demo脚本编写及演示
    28分钟23秒
  • 8-28 部署步骤分享
    23分钟
  • 8-29 最终总结
    20分钟11秒
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