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NLP實踐 TensorFlow培訓(xùn)

 
  班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
      每個班級的人數(shù)限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點
上部份地點:【上海】同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班):2019年1月26日
  實驗設(shè)備
    ◆小班教學(xué),教學(xué)效果好
       
       ☆注重質(zhì)量☆邊講邊練

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  質(zhì)量保障

       1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓(xùn)班中重聽;
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學(xué)員免費頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書,提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年,端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認(rèn)可。

部份程大綱
 
  • 第1章 課程導(dǎo)學(xué)
    對課程章節(jié)、知識點、課程安排、適用人群、前提條件以及學(xué)習(xí)完成后達(dá)到的程度進(jìn)行了介紹,讓同學(xué)們對本課程有基本的認(rèn)識。
  • 1-1 課程導(dǎo)學(xué)
    第2章 基礎(chǔ)知識
    介紹tensorflow的基礎(chǔ)知識和原理,介紹tensorflow的基本訓(xùn)練方法和訓(xùn)練的注意點,介紹什么是Android系統(tǒng)及Android系統(tǒng)的四大基本組件,以及如何開發(fā)Android APP,開發(fā)工具用什么,環(huán)境如何搭建。
  • 2-1 什么是TensorFlow
    2-2 張量、圖、會話
    2-3 TensorFlow原理及模型訓(xùn)練
    2-4 Android操作系統(tǒng)
    2-5 Java安裝
    2-6 Java環(huán)境搭建
    2-7 Android安裝及運行
    2-8 第一個Android程序
    第3章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN與LSTM)
    本章主要講解了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識,并介紹了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衍生網(wǎng)絡(luò)LSTM,并對sequence to sequence和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的梯度爆炸和梯度消失相關(guān)內(nèi)容介紹了解決方法。
  • 3-1 常用模型
    3-2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3-3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1)
    3-4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(2)
    3-5 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(雙向RNN)
    3-6 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(梯度爆炸和梯度消失1)
    3-7 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(梯度爆炸和梯度消失2)
    3-8 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)
    第4章 NLP基礎(chǔ)
    介紹什么是RNN和LSTM,并介紹他們在NLP處理中如何去使用,介紹什么是NLP語言模型,以及常用的工作方式,介紹什么是word2vec,并進(jìn)行詳細(xì)解釋;
  • 4-1 NLP基礎(chǔ)
    4-2 分詞技術(shù)
    4-3 詞性標(biāo)注
    4-4 命名實體識別
    4-5 貝葉斯與樸素貝葉斯(1)
    4-6 貝葉斯與樸素貝葉斯(2)
    4-7 隱馬爾科夫模型
    4-8 隱馬爾科夫模型實現(xiàn)命名實體識別
    4-9 樸素貝葉斯例子(1)
    4-10 樸素貝葉斯例子(2)
    4-11 樸素貝葉斯例子(3)
    第5章 文本處理方法
    介紹如何建立語料庫,以及可以通過什么方式去收集語料庫,并介紹常用的語料庫,以及介紹如何進(jìn)行語料的處理和其處理思路等
  • 5-1 語料的獲取與處理
    5-2 NLP中的語言模型
    5-3 NLP中的語言模型 一元模型和二元模型
    5-4 NLP中的語言模型 N元模型
    5-5 詞向量與Word2vec
    5-6 文本處理方法
    第6章 實戰(zhàn)之聊天語料處理
    結(jié)合上章節(jié)講解的內(nèi)容,本章主要針對我們在聊天機器人訓(xùn)練部分所使用的聊天語料進(jìn)行處理,處理方法包括但不限于數(shù)據(jù)清洗、切詞、訓(xùn)練語句劃分、句子向量等
  • 6-1 數(shù)據(jù)處理-環(huán)境搭建
    6-2 聊天機器人語料處理流程介紹
    6-3 數(shù)據(jù)處理-句子的構(gòu)造和判斷
    6-4 數(shù)據(jù)處理-正則表達(dá)式
    6-5 數(shù)據(jù)處理-句子編碼化處理(字典定義及轉(zhuǎn)換)
    6-6 數(shù)據(jù)處理-句子編碼化處理(訓(xùn)練字典)
    6-7 數(shù)據(jù)處理-句子編碼化處理(句子和向量之間的轉(zhuǎn)換)
    6-8 數(shù)據(jù)處理-訓(xùn)練語料庫的解壓處理
    6-9 數(shù)據(jù)處理-訓(xùn)練語料問答對的處理(1)
    6-10 數(shù)據(jù)處理-訓(xùn)練語料問答對的處理(2)
    6-11 數(shù)據(jù)處理-數(shù)據(jù)模型打包處理
    6-12 語料處理實戰(zhàn)小結(jié)
    第7章 聊天機器人原理
    介紹什么是聊天機器人,以及聊天機器人的基本原理,并介紹如何將我們拿到的基礎(chǔ)語料處理成我們想要的形式,最后整體闡述聊天機器人的架構(gòu)設(shè)計及詳細(xì)設(shè)計。
  • 7-1 Seq2Seq模型
    7-2 Seq2Seq模型(注意力機制)
    7-3 聊天機器人模型(1)
    7-4 聊天機器人模型(2)
    第8章 聊天機器人訓(xùn)練-TensorFlow的模型前期處理
    本章介紹了TensorFlow關(guān)于模型的處理部分的內(nèi)容,其中包括GPU和CPU的選擇,batch的操作等,這些方法是模型訓(xùn)練的基礎(chǔ),在模型訓(xùn)練過程中起著關(guān)鍵的作用。
  • 8-1 線程處理(1)
    8-2 線程處理(2)
    8-3 TensorFlow環(huán)境搭建
    8-4 TensorFlow相關(guān)信息操作
    8-5 數(shù)據(jù)操作 轉(zhuǎn)換長度
    8-6 batch_flow(1)
    8-7 batch_flow(2)
    8-8 batch_flow(3)
    8-9 batch_flow_bucket(1)
    8-10 batch_flow_bucket(2)
    8-11 batch_flow_bucket(3)
    8-12 batch_flow_bucket(4)生成虛假數(shù)據(jù)
    8-13 batch_flow_bucket(5)測試
    第9章 聊天機器人訓(xùn)練-seq2seq的模型編寫
    本章使用TensorFlow來進(jìn)行seq2seq模型訓(xùn)練,從頭開始構(gòu)建了一個seq2seq模型,并將這個模型在訓(xùn)練中進(jìn)行使用。
  • 9-1 基本流程介紹
    9-2 基本參數(shù)保存,參數(shù)驗證(1)
    9-3 基本參數(shù)保存,參數(shù)驗證(2)
    9-4 基本參數(shù)保存,參數(shù)驗證(3)
    9-5 基本參數(shù)保存,參數(shù)驗證(4)
    9-6 構(gòu)建模型(1)
    9-7 構(gòu)建模型(2)
    9-8 構(gòu)建一個單獨的RNN cell
    9-9 構(gòu)建單獨的編碼器cell(1)
    9-10 構(gòu)建單獨的編碼器cell(2)
    9-11 構(gòu)建單獨的編碼器cell(3)
    9-12 構(gòu)建解碼器(1)
    9-13 構(gòu)建解碼器(2)
    9-14 構(gòu)建解碼器(3)
    9-15 構(gòu)建解碼器(4)
    9-16 構(gòu)建解碼器(5)
    9-17 構(gòu)建解碼器(6)
    9-18 構(gòu)建解碼器(7)
    9-19 構(gòu)建解碼器(8)
    9-20 構(gòu)建優(yōu)化器(1)
    9-21 構(gòu)建優(yōu)化器(2)
    9-22 構(gòu)建優(yōu)化器(3)
    9-23 輸入檢查
    9-24 訓(xùn)練模型
    9-25 預(yù)測模型
    第10章 聊天機器人模型的訓(xùn)練和驗證
    本章講解如何使用tensorflow來訓(xùn)練聊天機器人,并將訓(xùn)練好的聊天機器人進(jìn)行驗證 ,驗證后打包成webservice接口進(jìn)行發(fā)布,從而使前端可以進(jìn)行調(diào)用。
  • 10-1 第一種模型訓(xùn)練(1)
    10-2 第一種模型訓(xùn)練(2)
    10-3 第一種模型訓(xùn)練(3)
    10-4 第一種模型訓(xùn)練(4)
    10-5 第一種模型訓(xùn)練(5)
    10-6 第二種模型訓(xùn)練(1)
    10-7 第二種模型訓(xùn)練(2)
    10-8 第二種模型訓(xùn)練(3)
    10-9 利用flask發(fā)布成Webservice接口
    第11章 Android的打包與發(fā)布
    介紹開發(fā)好的Android應(yīng)用程序如何進(jìn)行打包部署,以及在是打包部署過程中的注意事項,并帶領(lǐng)大家將聊天機器人應(yīng)用進(jìn)行發(fā)布。
  • 11-1 新建項目
    11-2 代碼結(jié)構(gòu)講解
    11-3 私有變量的定義
    11-4 參數(shù)初始化
    11-5 聽寫UI監(jiān)聽器
    11-6 合成回調(diào)監(jiān)聽器
    11-7 聽寫監(jiān)聽器
    11-8 語音合成參數(shù)設(shè)置
    11-9 完善項目
    11-10 打包發(fā)布
 

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  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)...............
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