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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

Seq2Seq+Attention打造自然语言处理主流项目，场景广，技术新，前景好

基于Pytorch热门深度学习框架 从零开发NLP聊天机器人

已完结 难度 中级 时长 17小时30分钟 学习人数 273 综合评分 9.64
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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。基于中科院计算所项目，带大家开发聊天机器人。

胖虎
讲师

深度算法学习总监

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基于中科院计算所工业级项目，带你从零开发智能聊天机器人

10年自然语言处理经验的大牛，带你以中科院计算机所内项目为依托，玩新技术，做热项目

NLP
从基础理论，到聊天机器人
实战开发，掌握必备的NLP知识
Pytorch
与TensorFlow分庭抗礼的深度
学习热门框架，广泛应用于各大
行业和任务
Seq2seq+Attention
课程重点：以主流技术Seq2seq+
Attention开发生成类机器人
应用场景
聊天机器人在电商、新闻、娱乐、
医疗等行业都有成熟的落地应用，
需求广泛
市场前景
NLP领域人才稀缺，课程项目
对标百度T4，助你进击NLP行业

理论＋实战，让你的学习路线也能更平滑

课程精心设计的更好的学习路线：NLP基础→机器人的类型讲解与实操→Pytorch实操 →工业级聊天机器人实战

NLP基础
NLTK
分词
TF-IDF
Word2Vec
Jieba
Sklearn
检索类机器人算法
基本原理
检索匹配
贝叶斯分类
ChatterBot
应用场景
生成类机器人算法
基本原理
流程设计
RNN/Lstm语言模型
Seq2Seq深度学习模型
Attention原理
Attention分类
应用场景
Pytorch基础
原理介绍
运行机制
动态Tensor过程
AutoGrad
数据处理
建立模型
验证测试
机器人前沿技术
前沿展望
GAN技术应用
RL应用
SeqGan模型原理
SeqGan代码实现
应用场景

从“傻瓜”到“智能”，随技术层层升级，带你玩转更“聪明”的机器人

傻瓜式→chatbot检索式→SeqGan生成式→Seq2seq+Attention生成式，从最简单的到更聪明的，在迭代中“实战”

检索类机器人(固定语句)
生成类机器人(随机生成语句)
适合人群
有一定基础，想进入NLP、语音识别、聊天
机器人等领域的人工智能从业者
想学习NLP基础和Pytorch基础，提升技术储备的同学
有人工智能方向毕业设计需求的同学
技术储备要求
Python基础
一些简单的数学求导
深度学习基本知识
计算机知识

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环境参数

  • Python 3.7
  • Pytorch 1.1
  • Cuda 9.0
  • Jieba 0.39
  • Nltk 3.2.5以上
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