Tensorflow-自然语言处理
共21课时
874
人工智能,深度学习方向的同学们。
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唐宇迪
计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。
课程概述

课程介绍

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TensorFlow 可以让开发者能方便地使用人工智能来解决多样化的挑战。课程以Tensorflow作为机器学习的核心武器,基于自然语言处理热点话题进行案例实战。选择当下热门模型,使用真实数据集进行实战演示,通俗讲解整个算法模型并使用tensorflow进行实战,详解其中的原理与代码实现。

适用人群

人工智能,深度学习方向的同学们。
课程目录
  • 词向量任务简介
    10分36秒 2018-04-04  试读
  • 2
    数据源制作
    6分34秒 2018-04-04  试读
  • 3
    输入数据制作
    12分24秒 2018-04-04  试读
  • 4
    模型整体架构
    12分36秒 2018-04-04 
  • 5
    模型结果
    6分20秒 2018-04-04 
相似度判别
  • 1
    相似度分析模型
    5分40秒 2018-04-04 
  • 2
    数据源分析
    5分54秒 2018-04-04 
  • 3
    数据输入制作
    8分41秒 2018-04-04 
  • 4
    数据前期整理
    7分49秒 2018-04-04 
  • 5
    整体模型架构
    11分24秒 2018-04-04 
  • 6
    单词训练方法
    9分20秒 2018-04-04 
  • 7
    整体相似度判别
    5分52秒 2018-04-04 
聊天机器人构造
  • 1
    对话展示
    8分27秒 2018-04-04 
  • 2
    数据制作与配置
    12分55秒 2018-04-04 
  • 3
    输入数据处理
    8分53秒 2018-04-04 
  • 4
    向量层与输出层
    9分18秒 2018-04-04 
  • 5
    编码解码网络
    8分24秒 2018-04-04 
  • 6
    整体模型实现
    6分55秒 2018-04-04 
  • 7
    整体模型概述
    6分51秒 2018-04-04 
  • 8
    数据处理与架构模型
    13分18秒 2018-04-04 
  • 9
    模型实现
    8分47秒 2018-04-04