NLP小智聊天机器人项目
课程详情
NLP小智聊天机器人项目
本课程深入探讨了自然语言处理（NLP）领域的核心知识点，涵盖了70%的NLP技术。通过学习，您将掌握包括分词、词向量训练、seq2seq模型、attention机制和Beam Search等关键技能。
适合人群
- 对自然语言处理感兴趣的技术爱好者
- 希望提升编程技能和解决实际问题的程序员
- 有志于从事人工智能或机器学习领域工作的专业人士
学习收获
- 掌握NLP基础知识和高级技术
- 能够设计和实现聊天机器人项目
- 提升编程能力和问题解决能力
课程亮点
- 全面覆盖NLP核心知识点
- 结合实际项目，学以致用
- 互动式教学，答疑解惑
课程目录
第一章 深度学习和pytorch
深度学习
01 深度学习的概念
02 深度学习和机器学习的区别
03 深度学习的应用场景和常见框架
神经网路
04 神经网络和神经元
05 单层神经网络和感知机
06 多层神经网络和全连接
07 激活函数
08 神经网络的思想
09 小结
Pytorch
10 pytorch的介绍和安装
11 张量
12 张量的创建
13 tensor的方法
14 三维数据转置的理解
15 pytorch的数据类型
16 tensor的计算
17 cuda类型的tensor
18 pytorch的使用小结
梯度下降
1 复习
2 梯度下降
3.导数和偏导和链式法则
反向传播
5 反向传播
6 pytorch实现向前计算
7 pytorch实现反向传播
Pytorch线性回归案例
8 手动实现线性回归
9 通过绘图进行模型的评估
10 复习
11 pytorch中的nn.Moudle
12 pytorch中的优化器类
13 pytorch中的损失函数
14 pytorch完成线性回归
15 GPU上执行代码
16 优化器算法介绍
17 总结
Pytorch数据加载方法
1 复习
2 dataset基类
3 构造数据集类
4 迭代数据集
5 短信数据集的加载
6 pytorch自带数据集
7 手写数字数据集的介绍
8 手写数字识别数据的观察
9 手写数字数据的加载
10 模型的搭建
11 交叉熵损失
12 模型的训练
13 小结
14 模型的保存和加载
15 模型的评估
16 模型评估的实现
17 pytorch的总结
18 文本分词和ngram
19 语言模型的介绍
20 神经网络语言模型介绍
