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课程介绍(A000458)：
基于Pytorch热门深度学习框架 从零开发NLP 8 RP聊天机器人
课程目录：
第1章 课程介k [ 3 g K绍试看8 节 | 91分钟
在新兴的人工智能领域，5 / 3 + e 7 3 }自然语言处理（NLP）是非常4 k W 4 \ a L \重要的组成部分，本课程聚焦于NLP主流方向，应I @ Z 3 l ;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。…* 2 O v U x c v
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t \ r d u：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L ) 9 m v #频：L W p F :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)\ V ~ X , q
- 视频：1-8 代码小练 (19:01)
第2章R A Z | A ( 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 (1j z \ R P c1:39)
- 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 | 68o f U R R F k s `分钟
本章为NLP的核心基础部分，包括NLTK，语料标注，分词，TF-9 | n { s S n wIDF，Word2Vec
收起列表O 9 K d T F k
- 视频：3-1 NLP基础和聊天机; 6 ;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) (1/ ( } _ V7:59)
- 视频：3-5 代码Z O , / Y小练 (21:01)
第4章 检索类聊天机器j y 1 p / a P人5 节 | 66分钟
本章讲+ 7 e ( n解检x r 2 T M `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：5 D g Z Y 7 `4-1 检索类的聊天机器人 (22:33)
- 视频：4-G # F G 3 D / ,2 贝叶斯@ q O _分类 (18:06)
- 视频：4-3 Chatterbot原理 (12:55)
- 视频：4-4 代码小练 (09f ; d 3 b: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8 H S : I f成式聊天机器人的原理，设计流程，RNN/LSTM语言模型。Z # F sAttention机制，及Seq2Seq模型。
收起列表
- 视频：5-1 生成类聊天机c – ) A { g C c Y器人 (07:39)
- 视频：5-2 RNN LSTM原理 (1` . r L G6:56)
- 视频：5-3 RNN LSTM模型o b G v G b F w N原理 (12:35)
- 视频：5-4 Seq2seq介绍 (15:02)
- 视频：5-5 AW ; f ~ T M U 3 Vttenc / m 9 pion应用及分类 (1U 1 M _ 9 k o G Z4:11)
- 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tensoE [ f Br，建立V Z r 4 , O K输入数据，搭建模型训练及测试。
收起列表
- 视频：6-1 Pytorcp Z b 3 A @ Zh入门l g J \ (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） (18:7 a C P N B J + L26)
- 视频：6-6 代码小练（2） (22:04)
- 视频：6-7 代0 J * l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o ( s与seqGAN实战9 节 | 134分钟
本章f @ e ? S u w ?讲解聊天机器人和对抗生成网络l J 8 X i K P GGw E O 0AN和强化学习RL相结合的点，另外SeqGan的原理及N u k o T {代码实现
收起列表
- 视频：7-1 模型与主流发展方向还是seq2seq+atteP \ K 1 Fntion (16:33+ \ U M b P)
- 视频：7-9 : ; ~ F2 发展方向和SeqGan和深度学习结合 (q 6 5 0 R11:02)Y r a q P O u a
- 视频：7-3 数据处理 (16:15)
- 视频[ k = l Z 9：7-4 开发生成器脚本 (22:46)
- 视频：7-5 开发鉴别器脚本 (14:23)
- 视频：n ) v T : a ^7-6 开发主函数的脚本（1） (13:2 d ; W * O58)u | # k [ * L
- 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c U 4 x = + N M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a i j \ o ! y =机器人。
收起列表
- 视频：8-1 项目介绍 (08:50)
- 视频：8-j n k [ q # V i2 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:H @ – . e v \42)
- 视频：8-5 数据预处理随机数据 (27:3 T D ^ Q : P , T25)
- 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{ / 4 $ ` 8 ` t tEncode{ d N L a v M cr（2） (15:00)
- 视频：8-10 建立模型Decoder (08:12)
- 视频：8-11 建立模型BAtte6 b ^ % , . x jntiond8 X 7 J T 5 6ecoerRNN (19:18)
- 视频：8-12 建立模型Lattention (13:14)
- 视频：8-13 建u – D ; Z = b立t 5 x Z + { 2 f模型Lag u X % 1 a Y KttentionDecoder (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seq2se@ T ? A s A ~ a ~q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+ k ^ R 5 4 O：8-18 greedy Search方法 (2 % ^26:51)
- 视频：8-19 模型建立beQ y _ z H Q 8 \ 9amsearch方法（1） (21:59)
- 视频：8-20 模型建立] H l G / T zbeamsearch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M c t g r I uembAve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)& 9 a u C 2
- 视频：8-28 部署步骤分享 (09:15)
- 视频：8-29 最终总结 (07:58)
文件目录L ( p & R b U v：
| 基于Pytorch热门深度学习框架 从零开发NLP聊天机器人, |
| │ │ NLP_Chatbot-master,.zip |
| │ │ 数据库模型,.zip |
| │ │ |
| │ ├─备份资料, |
| │ ├─第1章w 0 2 J r f L 课程介绍, |
| │0 $ q 3 │ 1-1 课程导学_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 1-2 聊天机器人的综合介绍_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 1-3 聊天机器人起源发展_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 1-4 聊天机器人9 h l *的分类(1)_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 1-5 聊Y r M = ~天机器人的分类(2)_[慕课资源],_ T y 1 T – / H X.mp4 |
| │ │ 1-6 如何构建最简单的聊天机器人(1)_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 1-7 如何构建最简单的聊天机器人(2)_[慕课资源],. F R V X ..mp4 |
| │ │$ l i v 1-8 代码小练_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第2章 聊天机器人综合介绍, |
| │ │ 2-1 NLP基础_[慕课资源],.mp4 |
| │k r x v V ! │ 2-2 NLP涉及知识_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 2-3 NLTK库j n ` F u M_2020-02-16 11_02,.mp4 |
| │ │ 2-4 语0 E 5料和词性标注_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 2\ 3 { e [ E j p-5 分词_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 2-6 TF-IDF_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 2-7 NLTK安装_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 2-8 代码小练_[慕课资源],.mp4= C k N _ A \ \ x |
| │ │ |
| │ ├─第3章 NLP基础, |
| │ │ 3-1 NLP基础和聊天机器人_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 3-2 文本处理方法_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 3-3 word2H v N ? N 2vec (1)_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 3-4 word2vec(2)_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 3-5 代码小练_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第4章 检索类聊天机器人, |
| │ │ 4-1 检索类的聊天机器人_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 4-2 贝叶斯分类_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 4-3 Chatterbot原理_[慕课资源],.d : ? M 1 p ? ) Imp4 |
| │ │ 4-4 代码小练G E %_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 4-5 章节小结_) p j H z z l ][慕课资源],.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第5章 生成式聊天机器人, |
| │ │ 5-1 生成类聊天机器人_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 5-2 RNN LSTM原理_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 5-3 RNN LSTM模型原理_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 5-4 Seq2seq介绍_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 5-5 Attenion应用及分类_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 5-6 代码实战（1）_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 5-7 代码实战（2）_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 5-8 代码实战（3）_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 5-9 代码实战（4）_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第6章 Pytorch基础, |
| │ │ 6-1 Pyto6 5 h Z ] 6 u Rrch入门_2020-02-16 11_02,.mp4 |
| │ │ 6-2 原理机制_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 6-3 数据载入_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 6-4 模型训练和验证测试_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 6-5 代码小练（1）_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 6-6 代码小练（2）_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 6-\ 7 ! | X q , M n7 代码训练过程_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 6-8 章节小结_[慕课资源],.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seh c / q Oq2sk ` [ Eeq+attention_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 7-2 发展方向和SeqGan和深度学习结合_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 7-3 数据处理_[慕课资源],.mc Z q 0 B 5 _ N Xp4 |
| │ │ 7-4 开发生成器脚本_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 7-5 开发鉴别器脚本_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 7-6 开发主函数的脚本（1）_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 7-7 开J 4 Y ` | v发主函数的脚本（2）_[慕课资源] (1),.mp4 |
| │ │ 7-8 开发主函数的脚本（3）_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ 7-9 代码训练过程_[慕课资源],.mp4 |
| │ │ |
| │ └─第8章 基于Pytorch聊天机器人代码实战, |
| │ 8-1 项目介绍_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-10 建立模型Decoder_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-11? ! j ^ 建立模型BAttentiondecoerRNN_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-12 建立模型Lattent; | F ^ u | = C {ion_[慕课资源更多资源访问： 666java.com],.mp4 |
| │ 8-13 建立模型LattentionDecoder_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-14 建立模型decoder如何选择_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-15 模型建立s3 S w ` O ? peq2seq类及train方法（1）_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-16 模型建立seq2d # ,seq类及train方法（2）_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-17 模型建立seq2seq类及train方法（3）_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-18 greedy Search方法_2020-02-16 11_02,.mp4 |
| │ 8-b V j M b \ B X19 模型建立beamsearch方法6 @ ; u k l V r (（1）_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-2 项目流程思路_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-20 模型建立beamsearch方法（2）_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-21 建立模型验证方法_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-22 建立模型bleu方法_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-23 建立模型embAve方法_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-24 建立模型Y_pre方法及整体思路流程_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-25 训练脚本{ q M g I ) @编写及演示_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-26 模型测脚本编写_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-27 demo脚本编写及演示_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-28 部署步骤分享_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-29 最终总结_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-3 数据分析_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-4 数据预处理 初始化_[慕课资源]-1,.mp4 |
| │ 8-4 数据预处理 初始化_[慕课资源更多资源访问： 666java.com],.mp4 |
| │ 8-5 数据预处理随机数据_[慕课资源更多资源访问： 666java.com],.mp4 |
| │ 8-6 数据预处理one_epoch word2id_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-7 数据预处理seq2id replace方法_[慕课资源],.mp4 |
| │ 8-8 建立模型Ei 7 & + J ~ncoder（1）_[慕课资源],.mp4 |
| │K ] W C T g * = 8-9 建立模型Encoder（2）_[慕课资源],.mp4 |
点击获取课程资源R W E &：基于Pytorch热门深度学习框架 从零开发NLP聊天机器人百度网盘下载
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