深度学习TensorFlow对话机器人

深度学习TensorFlow对话机器人

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  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:对话机器人原理与介绍

  • 课时2:基于TensorFlow对话机器人项目实战

  • 课时3:基于TensorFlow对话机器人模型训练前数据准备和处理

  • 课时4:基于TensorFlow对话机器人项目实战源码解析和训练模型操作实战

  • 课时5:基于TensorFlow对话机器人工程化和在Linux服务器上操作实战

  • 课时6:基于MXNet对话机器人项目实战

  • 课时7:基于MXNet对话机器人项目实战源码解析

  • 课时8:基于MXNet对话机器人项目服务工程化和在Linux服务器上操作实战

  • 课时9:基于深度强化学习机器人

  • 课时10:基于搜索引擎对话机器人

  • 课时11:对话机器人的Web服务工程化

  • 课时12:Tensorflow深度学习框架

  • 课时13:MXNet多GPU深度学习框架

  • 课时14:TensorFlow多层感知机实现原理解密

  • 课时15:TensorFlow多层感知机算法实现手写数字识别分类任务源码深度解析

  • 课时16:Tensorflow卷积神经网络CNN核心原理解密

  • 课时17:Tensorflow卷积神经网络CNN手写数字识别案例源码深度解析

  • 课时18:TensorFlow循环神经网络RNN核心原理解密

  • 课时19:TensorFlow循环神经网络RNN自然语言处理语言模型LM源码深度解析

  • 课时20:TensorFlow长短期记忆神经网络LSTM核心原理解密

  • 课时21:LSTM实现神经网络语言模型LM案例源码深度解析

  • 课时22:Tensorflow端到端神经网络Seq2Seq核心原理解密

  • 课时23:Tensorflow端到端神经网络Seq2Seq排序算法案例源码深度解析

  • 课时24:Tensorflow生成对抗网络GAN核心原理解密

  • 课时25:Tensorflow生成对抗网络GAN通过文字生成图片案例源码深度解析

  • 课时26:Tensorflow深度强化学习DQN核心原理解密

  • 课时27:深度强化学习TensorFlow 2.0代码实战

  • 课时28:《分布式机器学习实战》新书发布会直播现场

  • 课时29:配套教材详细介绍及人工智能最新热点技术全面解密

  • 课时30:大数据人工智能百万年薪成才之路 - 技术成长路线指引

课程概述

一、课程优势

本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套2020年10月新书《分布式机器学习实战》:
https://item.jd.com/12743009.html

购买后加助理微信chenjinglei88进陈敬雷读书会交流群!

二、课程简介

 对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序,本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用,是人工智能领域的一个技术集中演练营,基于人工智能技术的对话机器人产品逐渐成为主流。

对话机器人从对话产生方式,可以分为基于检索的模型和生成式模型,检索我们可以使用搜索引擎来做,基于生成式模型我们可以使用TensorFlow或MXnet深度学习框架的Seq2Seq算法来实现,同时我们可以加入强化学习的思想来优化Seq2Seq算法。

我们这个精品课使用前沿的TensorFlow深度学习框架以及主流的神经网络算法,由浅入深的给大家详细讲解对话机器人项目的原理以及代码实现、并在公司服务器上演示如何实际操作和部署的全过程!! !

三、额外福利

加助理微信chenjinglei88领取项目源代码,邀请进入技术大牛交流群,和陈敬雷老师及各位大佬一起探讨交流技术问题,同时额外免费领取相关干货精品课。

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