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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课程介绍(A000458)：

基于Pytorch热门深度学习框架 从5 5 ( q t零开发NLP聊天机器人

课程@ q ^ v ( # $ a g目] B ] S – P . } (录：

第1章; G P } f a 课程介绍试看8 节 | 91分钟

在新兴的人工智能领域，自然语言处理（NLP）是非常重要的组成部分，本课程聚焦于NLP主流方向，应用当下最热门的m – 2 m ) YPytorch深度学习框架，从理U N P N L r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。…

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：1-3 聊天机器人起源发展 (4 d B { J P ] P11:57)
• 视频：1-4 聊天机器人的分类(1) (05:28)
• 视频：C H Z g1-5 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)
• 视a 9 E | * o 8 (频：1-8 代码小练 (19:01)

第2章 聊( 9 Q B l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 (11:39)
• 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$ y u p g频：2-8 代码小练 (13:06)

第3章 NLP基础试看5 节 | 68P u s ! l ; Z P f分钟

本章为NLP的核心基础部分，包括NLTU M ~K，语料标注，分词，TF-IDF，Word2Vec

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• 视频：3-1 NLP基础和聊天机器人 (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) (17:59)
• 视频：3-5 代码小练 (21:01)

第4章 检索类聊天机器人5 节 | 66分钟

本章讲解检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：4-1 检U b f P L P索类h f i T的聊天机器人 (22:33)
• 视频：4-2 贝叶斯分类 (4 ( y x , l d18:06)
• 视频：4-3 Chatterbot原理 (12:55)
• 视频：4-4 代码0 e m )小练 (09:48)
• 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

本章讲解生成式聊天机器人的原] ] ( Z , \ 9 a `理，设计流程，RNN/LSTM语[ \ $ q言模型) C 9 i \ H ^ i。An = # g % D bttention机制，及Seq2Seq模型。

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• 视频：5-1 生成类聊天机. Z E V , g F器人 (07:39)_ { I \ ) B ,
• 视频：5-2 RNN LSTM原理 (16:56)
• 视频：5-3 RNN LSTM模型原理 (12:35)
• 视频：5-4 Seq2sM / W ) P (eq介绍j } : ~ V (15:02)
• 视频：5-5 Attenion应用及分类 (14:1% i ^ m M h [ w 41)H F o 9 b
• 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tensor，建立输入数据，搭建模型训练及测试。

收起列表

• 视频：6-1 Pytorch入门 (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） (18:26)
• 视频：6-6 代码小练（2） (22:04)
• 视频：6-7 代码训练u L f过程 (03:30)
• 视频：6-8 章节小结 (01:5M x E (2)

第7章 机器人发展方向与seqGy g / 0AN实战9 节 | 134分钟

本章9 ( x / g z d讲解聊天机器人和对抗生成网络GAN和强化学习RL相结合的点，另外SeqGan的原理及i H + 9代码实现

收起列表2 + q s [ | U h

• 视频：7-1 模型与主流发展方向还是seq2seq+attention (16:? 9 ? r33)
• 视频：7-2 发展方向和SeqGV b { ) Lan和深度学习结合 (11:02)
• 视频：7-3 数据处理 (16:15)
• 视频：7-4 开发生成器脚本 (22:s L P k Y N # z u46)
• 视频：7-/ x ^ w }5 开发鉴别器脚本 (14:23)
• 视频：x & g Q X { t I7-6 开发H B / E I *主函数的脚本（1） (13:58)
• 视频：7-7 开发主函数的脚本（2） (2J d 0 V A0:57)
• 视频：7-8 开发主函数的脚本（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，完成闲聊式聊天机器人。

收起列表

• 视频：8-1 项目介绍 (08:50)
• 视频：8-2 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 (18:42)
• 视频：8-5 数据预处理随机数据 (27:25)
• 视频：8-6 数据预处理one_epoch word2id (15:44)
• 视1 M M J ] w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Encoder（2） (15:00)
• 视频：8-10 建立模型Decodew * Sr (08$ # v e { R 4 b:12)
• 视频：8-11 建立模型BAttentiondecoerRNN+ ! u T m (19:18)
• 视频：8-12 建立模型Lattention (13:14)
• 视频：8-13 建立模型LattentionDecoder (10:58)
• 视频：8-14 建] b 4 V y立模型dQ r B ,ecoder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N 1 / ` 0 : G Nseq2seq类及train方法（2） (15:24)
• 视频：8-17 模型建立seq2seq类: m [ {及train方法| ? ? * t R ` O I（3! @ w \ j 3） (17:01)
• 视频：8-18 greedy Search方法 (26:51)
• 视4 z U E H – t =频：P H r s8-19 模型建立beamsearch方法（1） (21:59)
• 视频：8-20 模型建立beamsearch方法（2） (18:35)
• 视频^ z c /：C J e +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u C ; K d CembAve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P . ( ~ ` Y Z d脚本编写 (03:51)
• 视频：8l Y \ \ ~-27 demo脚本编写及演示 (16:54)
• 视频：+ U V J Z J D &8-28 部署步骤分享 (09:15)
• 视频：8-29 最终总结 (07:58)

文件目录& ? g g ] 5：

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 课程介绍,

│ │ 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 聊天机器人的分类(1)_[慕课资源],.mp4

│ │ 1-5 聊天机器人的分类(2)_[慕课资源],.mp4

│ │ 1-6 如何构建最简单的聊n ~ 3 7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],.mp4

│ │ 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

│ │ 2-2 NLP涉及知识_[慕课资源],.mp4

│\ t * – I { – g f │ 2-3 NLTK库_2020-02-16 11_02,.mp4

│ │ 2-4 语料和词性标注_[慕课资源],.m0 . W J d J ; /p4

│ │ 2-5 分词_[慕课资源],.mp4

│ │ 2-6 TF-IDF_[慕课资源],1 Q h k 6 G.mp4

│ │ 2-7 NLTK安装_[慕课资源],.mp4

│ │ 2-8 代码小练_[慕课资源],.mp4

│ │

│ ├─第3章 NLP基础,

│ │ 3-1 NLP基础和聊天机器人_[慕课资源],.mp4

│ │$ H = X g R B Y 3-2 文本处理方法_[慕课资源],.mp4

│D N : } ~ ? & 8 │ 3-3 word2vec (1)_j + e d Y } U W ][慕课资源],.– Q ( 2 e `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D q N_[慕课资源],.mp4

│ │ 4-4 代码小练_[慕课资源],.mp4

│ │ 4-5 章节小结_[慕课资源],.mp4

│ │

│ ├─第5章 生成式聊天机X # @ * z Z f j ~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],.i Z 9mp4

│ │ 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

│J G N d O L l a F │ 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（h ` m % 1 {3）_[慕课资源],.mp4

│ │ 5-9 代码实战（4）_0 O g[慕课资源],.mp4

│ │

│ ├─第6章 Pytorch基础,

│ │ 6-1 Pytorch入门_2020-02-/ B Y V k G 1 $ !16 11_) y :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c \ w r p + b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],Y M w , Z N 9 \.mp4

│ │ 6-7 代码训练过程_[慕课资源],.mp4

│ │ 6-8 章节小结_[慕课资源],.mp4

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│ ├─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_[慕课资源],.mp4

│ │ 7-2 发展方向和SeqGan和深度学习G / } * L e u l 6结合_[慕课资源],.mp4

│ │ 7-3 数据处理_[慕课资源],.mp4

│ │ 7-4 开发生成器脚本_[慕课资源],.mp4

│ │ 7-5T ( A $ # 9 x – ? 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 开发主函数的脚n $ & , 4 4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, @ v a _ H 8码训练过程_[慕课资源],.mp4

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│ └─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D$ / 4 _ q Tecoder_[慕课资源],.: T z v 0 $ F emp4

│ 8-11 建立模型BAttentiondecoerRNN_[慕课资源],.mp4

│ 8-12 建立模型Lattention_[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],.C ) | P a E @mp4

│ 8-15 模型建立s* Z 2 a 7 6eq2seq类及train方法（1）_[慕课资源],.mp4

│ 8-16 模型建立seq2seqH B G / g ? g –类及tz / |rain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_202& u X h C c V0-02-16 11_02,.mp4

│ 8-19 模型建立beamsearch方法（1）_[慕课资源],.mp4

│ 8-2 项目流程思路_[慕课资源],.mp6 m _ p V 24

│ 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+ 3 R b ^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I k j ) .型Y_pre方法及整体思路流程_[慕课资源],.mp4v 9 v J

│ 8-25 训练脚本编写及演示_[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c l X G ` ,理 初始化_[慕课资源]-~ F I1,F Y } h d w.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Encod2 Y wer（1）_[慕课资源],.mp4

│ 8-9 建立模型Encoder（2）_[慕课资源],.mp4

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