课程介绍

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本课程为高端技术型知识付费、需要进行源码交付及一年课程技术答疑(模型、算法、论文、源码、案例+1年答疑)、是全球第一个系统讲解Rasa 3X架构、算法、源码、调试及项目实战的课程、掌握该课程的内容可以加速学习者成为NLP及ConversationalAI技术的引领者。

基于此、NLP课程中准备了大量的Rasa智能对话机器人案例、你如基于 ElasticSearch的影视对话机器人、电商零售 Customer Service 智能业务对话机器人。银行金融 Financial Bot 智能业务对话机器人保险行业 Insurance Bot 智能业务对话机器人。教育行业 Education Bot 智能业务对话机器人、每一个案例都是聚焦于智能业务对话机器人经典场景下的经典技术而设计实现的 Rasa 3.X智能业务对话机器人项目来驱动的、包括其架构设计、配置内幕、源码实现、测试调试以及 Rasa interactive Learning 等。首先会聚焦智能业务对话机器人运行流程及项目请试 Debugging 全程演示、命令行下交互过程、紧接着是对话机器人微服务代的行解公及基于 Rasa Interactive 的对话进行主验分析。无要是对对服务玩程调信、微制务进行启动、微服务注册、各类微服务编码、微服务验证、微服务测试与调试等在实际开发中用到的微服务的实钱精器进行全身实线及源码解密、最后对项目的 Config. Domain. Stories.
Rules.FAQ.Chitchat进行解密及 Rasa Interactive 运行过程制析。不仅能够帮助学品从项目动态运行的角度动底拿握该项目。同时对提升学员对 Rass 内接的理解力也会大有拥益。

整个“NIP高手之路新盖会NP应用和科研品接的五大接术方向:经训练、语言理解、对话系统、知识图谱、文本生成等、在深入剖析技术细节及各模块所通盖最前沿技术的同时、导体会结合自身研究开发早空智能对话机器人12万行核心源码的体验及学术内用前沿、对基于 Transformer的新一代NLP的模型、算法、论交、源码、案例等进行全身分享、
井提供1年的课程内容技术答疑服务。

备注:课程针对没有基础的学员录制了Python及Transformer基础课、以帮动零基础学员平滑过渡到正式课程的学习。

资料及答疑:
购买后联系授课导师获得代码、资料及完整的课程视频(包含额外的根据学员学习反馈而补充的视频及助教录制的视频)。
课程提供1年的技术答疑服务、老师负责所有课程技术问题的答疑服务。

课程大纲：
第1课Bayesian Transformer 思想及数学原理完整论证
1、线性回归及神经网络 AI技术底层通用的贝叶斯教学原理及其有效性证明
2、人工智能算法底层真相之 MLE 和 MAP 完整的数学推导过程概率、对数、求导等以及MLE和MAP关系详解
3、语言模型 Language Model 原理机制、教学推导及神经网络实现
4、图解 Transformer 精髓之架构设计、数据训练时候全生命周期、数据在推理中的全生命周期。
矩阵运算、多头注意力机制可视化等
5、什么叫 Bayesian Transformer、Bavesian Transformer和传统的 Transformer的接心区别
是什么?
6、Bayesian Transformer 这种新型思考模型在学术和工业界的意义是什么、为什么说Transformer 中到处都是 Bayesian 的实现?
7、贝叶斯 Bayesian Transformer 数学推导论证过程全生命周期详解及底层神经网络物理机制剖析

第2课Transformer 论文源码完整实现
1、Transformer 架构内部的等级化结构及其在 NLP 中的应用内幕
2、数学内幕、注意力机制代码实现、及 Transformer 可视化
3、以对话机器人的流式架构为例阐述 Transformer 学习的第三境界
4、以智能对话机器人为例阐述 Transformer 的自编妈 autoencoding 和自回归 autoregressive语言模型内幕机制

第3课:Transformer语言模型架构、数学原理及内幕机制
1、语言模型的链式法则、运行机制及为何说 LM 是一个 Classifier?
2、基于概率统计 Statistical Language Models 语言模型内部机制、数学公式、及完整的示例
3、基于神经网络 Neural Languaqe Models 语言模型内部机制、数学公式、及完整的示例
4、使用困感度及 Cross Entropy 来衡量语言模型的质量具体实现及数学公式推导分
5、Language Model 底层的数学原理之最大 似然估计 MLE 及最大后验概率 MAP 内部机制与关系详解
6、语言模型底层的数学原理之 Bayesian 模型原理与实现

第4课GPT自回归语言模型架构。数学原理及内幕机制
1、语言模型的运行机制、架构内部及数学实现回顾
2、GPT 可视化、Masking 等工作机制解析
3、GPT 中的 Decoder-Only 模式内部运行机制解析
4、数据在GPT模型中的流动生命周期 Input Encoding.Self-Attention、及Model Output 详解
5、GPT 中的 Masked 多头注意力机制及全连接神经网络内部适行机制解析

第5课 BERT 下的自编码语言模型架构、数学原理及内幕机制
1、双向 Masking 机制数学原理剖析
2、BERT 语言模型架构内幕详解
3、BERT 训练任务和调优

第6课 BERT Pre-taining模型源码完整实现
1、BERT神经网络的完整源码实现
2、预训练任务 MLM 完整源码实现
3、预训练任务 NSP 完整源吗实现

第7课使用BERT进行Document分类任务案例实战
1、BERT Fine-tuning 数字原理剖析
2、模型及数据处理代码
3. BERT Fine-tuning 训练完整代码

第8课 使用 BERT 进行 NER 案例实战
1、BERT Fine-tuning 进行 NER 原理解析
2、Tokenization 及Input 端代码
3、BERT Fine-tuning 训练及优化

第9课使用BERT进行多任务Fine-Tuning解密
1、Fine-Tuning 最佳策略
2、Pre-Training 深度优化
3、Multi-Task 微调解密及案例

第10课使用BERT对影评数据分析(数据处理、模型代码、线上部署)
1、Sogou New 数据处理
2、模型 Input 源码
3、模型训练及优化

第11课BERT论文解密、数学推导及完整源码实现
1.透视 BERT 论文的所有技术要点
2、剖析背后的数学原理
3、通过代码论证所有的理论

第12课基于Transformer的多轮对话系统四要素解密
1.Intent 预测与管理
2、对话管理 State Tracking
3、对话行为的预测、根据现在和之前的对话预测接下来的情况
4. Response Selection 策略

适合人群

1、计算机相关专业的本科/硕士/博士生
2、Transformer 技术爱好者
3、智能对话机器人爱好者
4、想从推荐系统、知识圈谢转行到 NLP 的人员
5、已经有 NLP 从业经验想升级技能体系的开发者
6、企业中 NLP 高级科研人员
7、想在短期内系统全面深入的掌握NLP的IT人员

课程大纲

第128课：Rasa对话机器人Debugging项目实战之教育领域综合调试实战解密       免费试听
第127课：Rasa对话机器人Debugging项目实战之教育领域项目微服务调用全生命周期
第126课：Rasa对话机器人Debugging项目实战之教育领域项目调试过程全生命周期实
第125课：Rasa对话机器人Debugging项目实战之保险行业调试及interacti
第124课：Rasa对话机器人Debugging项目实战之保险行业调试全程实战解密
第123课：Rasa对话机器人Debugging项目实战之图解银行金融案例架构视角下的Tr
第122课：Rasa对话机器人Debugging项目实战之银行金融对话机器人全生命周期调试
第121课：Rasa对话机器人Debugging项目实战之电商零售对话机器人运行流程调试全
第120课：NLP信息提取中的Linear-Chain CRF Modeling详解
第119课：NLP信息提取中的Generative versus Discriminati
第118课：NLP信息提取中的Multivariate Prediction及Graphi
第117课：信息提取CRF(Conditional Random Fields)解密系列之
第116课：信息提取CRF(Conditional Random Fields)解密系列之
第115课：图解Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目及综合调
第114课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目FormVa
第112课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目Slots内
第113课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目Form内幕
第111课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目Sessio
第110课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目Polici
第109课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目NLU Da
第108课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目NLU Pi
第107课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目微服务源码逐
第106课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目微服务源码逐
第105课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot开发事件驱动Ev
第104课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot微服务FormV
第103课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目Action
第102课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目微服务下的代
第101课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目微服务架构设
第100课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目Debugg
第99课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot调试Debuggi
第98课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目架构、运行测试
第97课：Rasa对话机器人项目实战之保险行业Insurance Bot调试、intera
第96课：Rasa对话机器人项目实战之保险行业Insurance Bot调试Debuggi
第95课：Rasa对话机器人项目实战之保险行业Insurance Bot的NLU及Poli
第94课：Rasa对话机器人项目实战之保险行业Insurance Bot微服务代码逐行解析
第90课：Rasa项目实战之银行金融Financial Bot多种状态转换及Rasa In
第89课：通过Debugging模式贯通Rasa项目实战之银行金融Financial Bo
第86课：Rasa项目实战之电商零售Customer Service智能业务对话机器人微服
第85课：Rasa项目实战之电商零售Customer Service智能业务对话机器人运行
第84课：Rasa项目实战之Helpdesk Assistant中Domain、Actio
第83课：Rasa项目实战之Helpdesk Assistant中Bug调试过程全程再现及
第82课：Rasa项目实战之Helpdesk Assistant运行流程、交互过程及源码剖
第81课：通过Rasa Interactive对Rasa对话机器人项目实战之Concert
第80课：基于ElasticSearch的Rasa项目实战之微服务源码逐行解析
第79课：Rasa与ElasticSearch整合项目案例数据及配置作机制、最佳实践、及源
第77课：Rasa Interactive Learning透视Rasa Form的NLU
第76课：通过Rasa Interactive Learning发现及解决对话机器人的Bu
第73课：654行Rasa LoopAction类型的FormAction源码逐行剖析
第72课：Rasa ActiveLoop、LoopAction及TwoStageFallb
第71课：Rasa系统内置Action源码全解
第70课：Rasa微服务内核action.py源码剖析之常见类、工具方法及微服务通信类
第69课：Rasa Knowledge Base案例解析、工作机制及自定义详解
第68课：Rasa微服务四大组件全解
第67课：Form全生命周期解析及Default Actions剖析
第66课：Rasa微服务Action自定义及Slot Validation详解
第65课：Rasa Events剖析及源码详解
第64课：Rasa对话机器人业务逻辑Action Servers架构设计与核心运行流程解密
第63课：Rasa FallbackClassifier源码逐行剖析
第62课：Rasa Fallback and Human Handoff全解
第61课：Rasa Fallback Classifier处理对话失败情况三大处理方式内幕
第60课：Rasa对话策略Ensemble算法内幕与完整源码剖析
第59课：Rasa Policy完整源码逐行详解
第58课：Rasa对话策略架构设计及Policy接口源码解析
第57课：Rasa RulePolicy完整源码详解
第56课：Rasa Rule-based Policies架构设计与源码解析
第55课：Rasa Memoization对话策略及源码解析
第54课：UnexpecTEDIntentPolicy算法源码及IntentTED详解
第53课：UnexpecTEDIntentPolicy源码研读
第52课：BERT Fine-tuning数学原理及案例源码解析
第51课：BERT预训练Pre-training源码完整实现
第50课：BERT架构、pretraining预训练、Fine Tuning下游任务微调全
第49课：基于Transformer的Rasa 3.x 内核解密之UnexpecTEDIn
第48课：基于Transformer的Rasa 3.x Internals解密之TED P
第47课：基于Transformer的Rasa 3.x Internals解密之DIET近
第46课：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架DIETCla
第45课：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架核心graph
第44课：基于Transformer的Rasa Internals解密之自定义组件及常见组
第43课：基于Transformer的Rasa Internals解密之自定义组件Regi
第42课：基于Transformer的Rasa Internals解密之自定义组件Pers
第41课：基于Transformer的Rasa Internals解密之自定义GraphC
第40课：基于Transformer的Rasa Internals解密之定制Graph N
第39课：基于Transformer的Rasa Internals解密之全新一代可伸缩DA
第38课：基于Transformer的Rasa内幕解密之去掉对话系统的End2End Le
第37课：基于Transformer的Rasa Internals解密之去掉对话系统的In
第36课：基于Transformer的Rasa内幕解密之Retrieval Model剖析
第35课：基于Transformer的Recipes for building an op
第34课：基于Transformer的Recipes for building an op
第33课：基于Transformer的Recipes for building an op
第32课：基于Transformer的Recipes for building an op
第31课：基于Transformer的Poly-Encoder的Experiments剖析
第30课：基于Transformer的Poly-Encoder的Tasks和Methods
第29课：基于Transformer的Poly-Encoder架构体系解密
第28课：基于Transformer的ConveRT的Experiments、Result
第27课：基于Transformer的ConveRT算法及试验设置解密
第26课：惊才绝艳的基于Transformer的ConveRT算法内幕逐句解密
第25课：基于Transformer轻量级高效精确的Conversational Repr
第24课-周六-12月11号：Retrieval-Based对话系统BERT-FP的Fur
第23课-周五-12月10号：BERT-FP两大训练任务内幕及Experiment解析
第22课-周四-12月9号：细粒度Retrieval-Base对话系统Related Wo
第21课：细粒度Retrieval-Base对话系统解密
第20课：基于Transformer的Scalable对话状态管理模型BERT-DST详解
第19课：基于Transformer的端到端对话系统SimpleTOD试验分析
第18课：基于Transformer端到端的任务对话系统解密
第17课：轻量级多任务Transformer语言理解框架DIET试验分析
第16课：基于Transformer的轻量级多任务NLU系统解密
第15课：多任务对话Transformer架构的Intent和NER算法剖析和对比
第14课：具有抗干扰能力的Transformer对话系统Experiments详解
第13课：如何使用Transformer构建具有抗干扰能力的面向任务的对话系统？
第12课： 基于BERT的多轮对话论文解析_2
第12课： 基于BERT的多轮对话论文解析_1
第11.6课：BERT Paper 论文解密之双向注意力、自监督学习、及论文精髓分析
第11.5课：BERT论文解密之Encoder内部各大组件完整源码实现
第11.4课：BERT论文解密之系统架构、字典构建及数据预处理完整源码实现
第11.3课：BERT Paper 论文解密之训练任务和贝叶斯数学原理详解
第11.2课：BERT论文源码实现之MLM及NSP
第11.1课：BERT Paper论文背后的高阶数学原理完整解密
第10课：使用BERT对影评数据分析(数据处理、模型代码、线上部署)
第9.2课：BERT多任务数学原理、层次化网络内幕及高层CLS分类
第9.1课：BERT多任务微调共享知识空间结构内幕解密
第8.2课：BERT命名实体识别NER案例实战之CRF和BERT的对比及NER原理剖析
第8.1课：BERT命名实体识别NER案例实餐饮领域项目源码实现
第7课：BERT Fine-tuning背后的数学原理详解
第6课：BERT预训练Pre-training源码完整实现
第5课：Transformer自编码模型BERT架构内幕、pretraining预训练、F
第4.5课：GPT中的Masked多头注意力机制及全连接神经网络内部运行机制解析
第4.4课：数据在GPT模型中的流动生命周期Input Encoding、Self Att
第4.3课：GPT中的Decoder-Only模式内部运行机制解析
第4.2课：GPT可视化、Masking等工作机制解析
第4.1课：语言模型的运行机制、架构内部及数学实现回顾
第3.6课：语言模型底层的数学原理之Bayesian模型原理与实现
第3.5课：Language Model底层的数学原理之最大 似然估计MLE及最大后验概率
第3.4课：使用困惑度及Cross Entropy来衡量语言模型的质量具体实现及数学公式推
第3.3课：基于神经网络Neural Language Models语言模型内部机制、数
第3.2课：基于概率统计Statistical Language Models语言模型内部
第3.1课：语言模型的链式法则、运行机制及为何说LM是一个Classifier？
第2.4课：以智能对话机器人为例阐述Transformer的自编码autoencoding
第2.3课：以对话机器人的流式架构为例阐述Transformer学习的第三境界
第2.2课：数学内幕、注意力机制代码实现、及Transformer可视化
第2.1课：Transformer架构内部的等级化结构及其在NLP中的应用内幕
第1.7课：贝叶斯Bayesian Transformer数学推导论证过程全生命周期详解及
第1.6课：Bayesian Transformer这种新型思考模型在学术和工业界的意义是
第1.5课：什么叫Bayesian Transformer，Bayesian Transf
第1.4课：图解Transformer精髓之架构设计、数据在训练、推理过程中的全生命周期、
第1.3课：语言模型Language Model原理机制、数学推导及神经网络实现
第1.2课：人工智能算法底层真相之MLE和MAP完整的数学推导过程概率、对数、求导等以及M
第1.1课：线性回归及神经网络AI技术底层通用的贝叶斯数学原理及其有效性证明