人工智能-两天学会搭建自己的聊天机器人【马士兵教育】

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智能机器人一期

上课时间:02月15日 至 25年02月

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老师介绍

  • 卢菁老师

    卢菁老师

    卢菁 北大博士后;经历腾讯某Feed流产品从0到1NLP算法发展过程,取得不菲的成绩,荣获腾讯人工智能年度表彰;擅长机器学习,深度学习,NLP技术的理论和企业应用。目前在垂直领域独角兽公司带领NLP算法团队;
简  介 智能聊天机器人是各类AI技术之集大成产品,其中涉及语音识别,自然语言处理,知识图谱等多技术,高交叉的应用。
预习资料领取,请添加微信:bjmashibing2
在企业中,NLP,对话系统及其相关岗位(推荐,搜索)占据了将近80%的就业岗位以及top10%的薪酬待遇。最近一个小伙伴在面试AI岗位时,遇到的问题有:
  1. 问答系统架构一般分为哪几个部分?每个部分承担的功能是啥?
  2. 简述深度学习在问答系统中的应用?
  3. 如何解决问答系统在线服务的性能问题?
  4. 如何从一个问句中提取出核心关键词和权重,以及如何通过关键词从上亿文本中检索有效信息
如果平时在公司只是调参,或者人工智能的学习仅仅限于书本,估计会对以上的问题一头雾水,完全无法下手。
如果真的是这样,建议花4个小时的时间,参加马士兵教育的训练营,将一次解决你这些问题。
本次训练营目标在带小伙伴入门问答系统,触类旁通的学习推荐系统和搜索系统。学会最新的深度学习的概念思想,学习搭建企业级深度学习服务。全程工业化代码,企业级应用,带你走进工业AI。

 
第一天:检索式聊天机器人打造
第一节:智能聊天机器人的发展流程和分类
第二节:检索式问答系统核心技术之倒排索引
技术点:关键词抽取,tf-idf,倒排索引,NLP
第三节:检索式问答系统核心技术之rank
技术点:ctr预估,learning to rank,排序模型指标评测,逻辑回归,gbdt

第二天:搭建神经网络机器人
第四节:核心技术之神经网络
技术点:神经网络,word2vec,DNN,seq2seq,lstm
第五节:前沿技术之度量学习
技术点:双塔模型,度量学习,triple-loss
 

* 课程提供者:马士兵老师