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Python+人工智能中级进修课-课程大纲(AI方向)

泛娱乐推荐系统项目

推荐系统的在当下的火爆程度毋庸置疑,个性化推荐的需求也是每一个toC产品应该实现的目标。我们的泛娱乐推荐系统使用主流的Retrive-Ranking(召回-排序)架构。该推荐系统的主要目标: 通过向用户推荐更合适的帖子, 增加用户交互行为(点赞,评论,转发,收藏等), 进而增加用户平均使用时长。同时满足的用户体验要求: 多样性,新颖性和数据合理性。在排序模块即AI部分,我们将从模型选择,超参数调优,损失函数机器优化方法等多维度深层次进行剖析,诠释为何我们能够推荐出满足用户“嗨点”的作品。

技术亮点:

1、丰富的召回策略帮助我们尽可能多的覆盖不同用户对产品推荐的不同需求, 进而提升用户粘度;

3、更加科学合理的构建双画像,保证原始数据的准确,为模型收敛奠定基础;

4、分布式训练减少了大型模型训练时间,加速模型调优效率, 更好的利用深度模型发掘海量数据价值;

5、使用wide-deep模型进行排序,在类似工程推荐项目中已经取得成功, eg, google play 提升3.9%。

章节

课程

知识点

1

整体系统概述与搭建

背景介绍、环境配置、系统搭建、业务流实现

2

构建双画像

neo4j安装与使用、cypher语句学习与深入、标签体系设计、用户画像与帖子画像的实现

3

多召回策略

多召回策略的设计陈二狗电视剧全集免费、多召回策略实现

4

召回金字塔

召回金字塔机制陈二狗电视剧全集免费、召回金字塔实现

5

规则过滤器服务

规则过滤器的设计陈二狗电视剧全集免费、规则过滤器实现

6

模型的选择与实现

正负样本的定义标准、正负样本的采集与评估指标、模型特征的选择准则、模型特征的定义与实现、wide-deep模型的选用

7

模型的结构与参数

LR与MLP学习、wide-deep模型结构与参数分析

8

损失函数与优化方法

二分类交叉熵损失函数详解、FTRL优化方法详解、Ad**rad优化方法详解

9

超参数调优

超参数调优理论发展、网格搜索与随机搜索、贝叶斯优化

10

使用gcp进行模型训练

gcp的基本使用方法、构建gcp规范下的模型、使用gcp进行超参数调优、使用gcp进行优化训练方案

11

模型评估与部署

模型的评估、深度模型的部署方案、推荐系统的总体检验标准

在线医生项目

在线医生项目是一个基于自然语言理解方向的问答机器人。类似的应用,还有百度地图的小度、天猫精灵、淘宝小蜜,招商银行的小招等。该项目结合医学知识图谱、深度学习、陈二狗电视剧全集免费管理、微信公众号开发等技术,旨在降低首医成本,为患者提供基本医学诊断意见服务。

技术层面包含语音识别、自然语言理解、陈二狗电视剧全集免费管理以及自然语言生成等环节,其中又包含领域识别,用户意图识别,槽位填充,陈二狗电视剧全集免费状态追踪,陈二狗电视剧全集免费策略等技术细节。功能上为患者提供根据症状信息给出诊断意见任务与就近治疗任务。通过学习该课程,学生可以了解多轮多任务陈二狗电视剧全集免费系统的技术点以及业务流程。

技术亮点:

1、基于大规模知识图谱技术与自然语言处理在医疗领域的应用场景;

3、Pipeline方式与end-to-end流程设计方式以及不同;

章节

课程

知识点

1

项目介绍

生活类任务陈二狗电视剧全集免费系统介绍、在线医生项目介绍

2

聊天机器人入门

申请公众号、搭建微信开发环境、安装werobot以及常用接口实现、Demo:你说我学与图尚往来、案例:配置自己的机器人

3

数据爬取

爬取专业医疗知识网站、数据筛选,清理不完备数据、数据提取定位以及知识抽取数据准备、医学问答数据提取、疾病、症状知识抽取

4

医学知识图谱

知识图谱介绍、知识图谱在医疗领域的应用、知识存储各大厂商介绍、Neo4j安装环境搭建、Python调用neo4j并完成数据插入与查询操作、案例:完成基于知识图谱的陈二狗电视剧全集免费机器人

5

医学命名实体识别

命名实体识别介绍、命名实体识别在医学方面的应用、BiLSTM+CRF模型陈二狗电视剧全集免费介绍、BiLSTM+CRF模型实现、IDCNN模型陈二狗电视剧全集免费介绍、IDCNN模型实现、案例:疾病与症状命名实体识别

6

任务陈二狗电视剧全集免费系统(Pipeline方法)

任务陈二狗电视剧全集免费系统介绍、自然语言理解介绍-领域识别、自然语言理解介绍-用户意图识别、语义槽介绍以及在任务陈二狗电视剧全集免费系统中的作用、语义槽设计、命名实体识别在语义槽中的应用、语义槽实现、陈二狗电视剧全集免费管理-陈二狗电视剧全集免费状态追踪介绍、陈二狗电视剧全集免费状态追踪实现、陈二狗电视剧全集免费管理-陈二狗电视剧全集免费策略介绍、陈二狗电视剧全集免费策略实现、项目:基于pipeline的陈二狗电视剧全集免费系统实现

7

论文学习与转化

Mem2seq的来龙去脉以及论文解读、模型对比:包括与seq2seq以及+attention、准备训练数据、Mem2seq模型实现

8

任务陈二狗电视剧全集免费系统

端到端陈二狗电视剧全集免费系统介绍、基于端到端模型Mem2seq的项目介绍、项目:基于端到端的任务陈二狗电视剧全集免费系统部署上线

智能文本分类-NLP基础设施项目

中文标签化系统是NLP基础任务的综合系统,同时又是NLP应用的基础设施。根据文本信息,给出对应的预定义标签将能够有效的支持用户画像,推荐系统等。同时,对于高阶NLP任务,如陈二狗电视剧全集免费,翻译,寓意蕴含等在语料分类上将有很大的帮助。

技术亮点:

1、搭建多模型训练服务,保证在训练过程中,进行资源监控和分配,得以最高效率在有限资源内进行模型训练;

2、搭建多线程并行预测服务, 为了满足性能要求,这里我们将利用多线程的方式,并对每一个获得结果做最后综合处理;

3、图谱权重更新, 随着模型的预测完成,将使用预测概率更新在该路径权重,最后根据权重计算规则,获得最后结果;

5、使用fasttext模型,适应在语料变化大,模型数量规模大,模型上下线频繁的场景。

章节

课程

知识点

1

整体系统概述与搭建

背景介绍、环境配置、输入预处理、输出规范处理

2

构建标签词汇图谱

标签的制定、词汇的采集、构建图谱、实现查询与修改逻辑、基于模型的权重更新

3

fasttext模型与特征工程

fasttext发展简介、fasttext模型结构与参数解析、fasttext的选用原因、n-gram特征使用

4

损失函数与优化方法

fasttext的损失函数解析、fasttext的优化方法解析、使用keras实现fasttext

5

多模型训练服务

单模型训练流实现、多模型训练服务搭建、多模型训练API开发、算力资源分配设计陈二狗电视剧全集免费、算力资源分配主逻辑实现、多模型训练服务实验与部署

6

单模型微服务部署

模型格式详解、h5格式如何转为pb格式、使用tensorflow-seving封装

7

多模型预测服务

模型预测主服务搭建、多线程与多进程的比较、模型并行预测的实现

NLP小智聊天机器人项目

智能客服项目是一个自然语言处理的项目,实现的功能类似于电商等平台的智能客服。在用户遇到基础的问题的时候,可以和智能客服进行基础的陈二狗电视剧全集免费,从而解决问题,减少了人工客服的工作量;整个客服项目包含两个部分:闲聊部分和问答部分。项目涉及了70%的自然语言处理的知识点,包括分词、词向量的训练、seq2seq模型、attention、BeamSearch等内容。

本项目能掌握的技术:

1、文本向量化的方法:词袋模型,one-hot编码,word embedding等;

2、 循环神经网络RNN,包括LSTM、GRU以及双向LSTM等;

3、深度学习中的梯度爆炸、梯度消失陈二狗电视剧全集免费和解决方法、RELU和ELU、Batch Normalization;

5、 fastText的使用和陈二狗电视剧全集免费、Seq2Seq、注意力机制、BeamSearch;

12、深度模型中self-attenion的陈二狗电视剧全集免费和实现、池化。

章节

课程

知识点

1

深度学习介绍

深度学习介绍、神经网络介绍

2

pytroch

Pytorch的安装和入门使用、梯度下降和反向传播陈二狗电视剧全集免费、案例:使用pytorch完成线性回归、pytorch的数据加载方法、案例:Pytorch实现手写数字识别

3

循环神经网络

word embedding、案例:完成情感分类练习、循环神经网络、梯度爆炸和梯度消失陈二狗电视剧全集免费和解决方法、pytorch中的序列化容器、案例:使用循环神经网络完成情感分类

4

项目准备和fasttext实现意图识别

需求分析和项目流程介绍、语料准备和基础api的实现、常见意图识别的方法、fasttext的使用方法、fasttext的陈二狗电视剧全集免费、使用fasttext完成项目代码的封装

5

Seq2seq实现闲聊机器人

Seq2Seq模型陈二狗电视剧全集免费、案例:使用Seq2seq完成基础的预测任务、使用seq2seq完成聊天机器人、优化:使用attention优化模型效果、优化:使用BeamSearch优化预测效果

6

问答机器人实现

问答模型的介绍和流程分析、问答模型中召回模型的实现、优化:召回模型的优化、问答模型中排序模型的实现、优化:排序模型的优化

物体检测项目

在线商品检测项目是一个基于图像方向的一个目标检测的项目。类似的项目应用如淘宝拍立淘等。该项目结合当前CV领域常用工具、深度学习、目标检测算法、微信小程序对接、百度机器人对接等技术,能够为用户或者消费者拍摄的照片、视频中存在的目标做出标记与类别判断。

该项目使用的技术包括图像领域中目标检测YOLO,SSD等算法做模型训练,输入模型的数据使用OpenCV进行读取处理,并进行data argumentation、多GPU模型训练及部署等。通过学习该课程能够掌握对物体检测的技术点以及业务流程。

技术亮点:

4、使用Web server + TensorFlow serving Client完成前端对接;

5、使用Docker + TensorFlow serving部署模型;

章节

课程

知识点

1

项目介绍

目标检测项目演示、目标检测架构、技术介绍

2

深度学习

神经网络基础与陈二狗电视剧全集免费、神经网络算法优化、案例: tf.keras实现神经网络图片分类

3

卷积网络

卷积神经网络介绍与陈二狗电视剧全集免费、神经网络调优与BN、经典分类网络结构、CNN实战与迁移学习、案例:VGG迁移学习进行图像识别

4

深度学习正则化

偏差、方差、L1与L2、Dropout正则化、早停止法、数据增强、神经网络调优、Batch Normal

5

CV目标检测算法

物体检测算法-RCNN、SPPNet、物体检测算法-Fast-RCNN、Faster-RCNN、物体检测算法-YOLO、物体检测算法-SSD、案例:SSD算法进行图片预测

6

项目构建

数据集的制作与处理、商品检测模型训练、多GPU训练、NMS处理、Matplotib标记、商品检测模型导出

7

项目部署对接

OpenCV Python、案例:视频流数据物体检测、Docker开启Tensorflow serving服务、TensorFlow serving client实现、Docker开启Web服务、百度机器人平台接口对接

8

百度服务平台拓展

服务访问方式、人脸识别、物体识别、文字识别、语音识别与合成、语言处理基础技术