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NLP实践TensorFlow打造聊天机器人

解析自然语言处理( NLP )常用技术,从0搭建聊天机器人应用并部署上线

NLP实践TensorFlow打造聊天机器人

已完结 难度 中级 时长 15小时 学习人数 673 综合评分 9.70

目前NLP非常火爆,本课程以聊天机器人为案例,使用TensorFlow作为训练框架,并以Android APP为载体从0开始带领大家搭建一个聊天机器人应用并部署。重点讲解NLP与深度学习相关领域知识点,并通过实际的项目快速上手,使同学们能够举一反三,更好的运用到实际工作中。

Mr_Ricky
讲师

算法工程师

课程预览

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    解析NLP技术原理,从这里开始你与机器的沟通

    想让机器陪你聊天 首先你要懂得它的语言

    • RNN和LSTM模型的原理及其应用范围

      NLP语言模型的解析

      语料库的获取以及建立方法

      Word2vec ,seq2seq

    • 词与词向量、命名实体识别、词性标注等NLP理论

      分类模型(贝叶斯分类、隐马尔科夫模型等)

      贝叶斯分类真实案例

      文本处理方法 ,Attention机制

      聊天机器人的训练思路

    TensorFlow 为训练框架
    APP 为载体开发,让应用更多运用

    用人工智能主流框架进行训练
    将聊天机器人模型与Android系统相结合

    • TensorFlow

      TensorFlow系统框架原理介绍

      使用TensorFlow训练模型的步骤

      TensorFlow聊天机器人模型的设计思路

      TensorFlow模型构建与训练

      TensorFlow模型发布与webservice接口

    • Android

      Android系统介绍及环境搭建

      使用Android调用第三方语音识别接口

      Android调用TensorFlow模型

      Android界面设计规范

      Android应用开发,Android app打包部署

    深入开发内部 感受聊天机器人诞生的全过程

    • 收集和整理语料,将语料处理成我们需要的形式;

    • 搭建神经网络和聊天机器人模型;

    • 训练聊天机器人;

    • 验证结果并发布成 Restful 接口;

    • 搭建 Android 开发环境,并集成科大讯飞WebService接口,实现语音和文字的转换;

    • 使用 Android 开发环境进行调用模型并发布 APP;

    掌握主流技术,开发自己的聊天机器人

    • 前沿人工智能技术:

      NLP(自然语言处理)

    • 聊天多形式:

      科大讯飞接口

      实现语音和文字的转换

    • 人工智能最火框架:

      TensorFlow进行模型部署

    • 使用更广泛:

      结合Android进行开发上线

      增强其通用性

    学员专享增值服务

    问答专区

    关于课程的问题都可在问答区随时提问,

    讲师会进行集中答疑

    源码开放

    课程案例代码完全开放给你,

    你可以根据所学知识自行修改、优化

    适合人群

    只要你对自然语言处理(NLP)感兴趣,

    或者想熟练应用TensorFlow框架,

    或者缺少项目经验,那本课程非常适合你

    技术储备要求

    掌握Python基础语法和了解机器学习、

    深度学习基础,如果有Android基础最好

    环境参数

    • Python 3.6
    • 框架 TensorFlow 1.6
    • 开发工具 Android studio 最新版本即可

    万事俱备 只等你来

    • 泓越

      好评

      首先非常感谢老师,很幸运在入门自然语言处理的时候遇到这么认真负责的老师。课程有基础的理论,更有实际的应用,能够很系统的学习并掌握RNN以及LSTM的相关知识,并将本来无从下手的seq2seq模型,通过课程的学习,有了清晰的认识和整体的思路框架,在课程后半部分还有聊天机器人的实践,老师亲自带领进行项目的开发。老师在NLP领域的技术非常扎实,并且在课下积极解决学员的问题,少走了很多弯路,同时也节约了很多摸索的时间,特别感谢老师能对我自身的问题给予帮助。

    • 鲲t

      好评

      老师在课程群里活跃度高, 也常和我们交流, 我觉得这个交流环境是本课程较高的价值之一 另外, 课程内容方面, 因为我本来就是比较菜, 神经网络这一块基础原理还在吭, seq2seq部分还没有看完, 老师也说过这是本课程较难的部分. 除了这部分其他的都是属于又实际编程能力就能搞懂的内容. 整个课程很不错, 而且老师还会把已经更新但是觉得不合理的地方重录再次调整更新, 足以说明老师非常负责. 10分好评

    • MASTERSHU

      好评

      必须得好评, 有理论有实践! 没有说直接带着你实现功能就ok! 而是先从枯燥的理论讲起, 这个是基础, 能讲成这样, 实属难得! 必须给老是一个赞!!! 我声明一下, 我好评的时候并没有看完所有课程, 但是觉得真心不错哈!i推荐一下!!

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