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DL實戰課程推薦-從0到1構建一個Chatbot系統

    給大家推薦一個不錯的深度學習與NLP的實戰課程,基於Tensorflow的sequence to sequence庫和一個由Reddit 評論構成的超大資料庫構成的Chatbot系統。

    文末附課程完整視頻教程下載地址。

課程大綱及資源介紹

    課時1     系統整體架構介紹:整體介紹如何基於Tensorflow的sequence to sequence庫和一個由Reddit 評論構成的超大資料庫構成的Chatbot系統。

    文本資料及代碼地址:                

https://pythonprogramming.net/chatbot-deep-learning-python-tensorflow/


    課時2     系統資料準備:下載及準備好資料。對於機器學習任務來說,往往需要一個輸入,一個輸出。對於神經網絡而言,這意味著需要一個輸入層和一個輸出層。對於Chatbot而言,值意味著需要把資料分為兩個部分,及問題和答案,問題是輸入,答案就是期望的輸出。

    文本資料及代碼地址:https://pythonprogramming.net/


    課時3     快取資料:之前介紹如何預處理資料,本節如何構建一個資料庫來快取資料。

    文本資料及代碼地址:https://pythonprogramming.net/

    

    課時4     如何把資料加載進入模型-1:知道如何預處理和快取、迭代資料之後,本節主要介紹如何把資料輸入模型中。

    文本資料及代碼地址:

https://pythonprogramming.net/insert-logic-chatbot-deep-learning-python-tensorflow/


    課時5     如何把資料加載進入模型-2:知道如何預處理和快取、迭代資料之後,本節主要介紹如何把資料輸入模型中。

    文本資料及代碼地址:https://pythonprogramming.net/


    課時6     如何構建大量的訓練資料:主要介紹兩種方式來構造大量的訓練資料,用於模型訓練。

    文本資料及代碼地址:https://pythonprogramming.net/


    課時7     如何訓練模型:本節主要介紹如何基於Tensorflow來訓練一個Seq2Seq的Chatbot模型,如何使用GPU加速。

GPU雲地址(付費):https://goo.gl/sY3M7Y

    Tensorflow原始碼地址:https://github.com/daniel-kukiela/nmt-chatbot

    文本資料及代碼地址:https://pythonprogramming.net/


    課時8     神經機器翻譯介紹:主要介紹與Neural Machine Translation(NMT)相關的基本概念。

    文本資料及代碼地址:https://pythonprogramming.net/bidirectional-attention-mechanism-chatbot-deep-learning-python-tensorflow/


    課時9     如何與Chatbot進行交互:之前,我們介紹瞭如何構建資料,如何訓練模型。最後,介紹一下如何部署模型,如何基於訓練好的模型,搭建一個Chatbot交互系統。

    文本資料及代碼地址:https://pythonprogramming.net/interacting-chatbot-deep-learning-python-tensorflow/

    課程視頻教程下載:

    鏈接:https://pan.baidu.com/s/1nv3j2eH

    密碼:公眾號回覆“chatbot”

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