深度学习对话机器人项目操作实战,充电了么,陈敬雷充电了么CEO兼CTO,一、课程优势 本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套书籍教材 【自然语言处理原理与实战（人工智能科学与技术丛书）】 https://item.jd.com/13951851.html 和【分布式机器学习实战（人工智能科学与技术丛书）】，对应京东自营链接地址： https://item.jd.com/12743009.html 购买后加老师微信chenjinglei66领取课件代码资料！ 二、课程简介 对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序，本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。对话机器人从对话的产生方式，可以分为基于检索的模型（Retrieval-Based Models）和生成式模型（Generative Models），基于检索我们可以使用搜索引擎Solr Cloud或ElasticSearch的方式来做，基于生成式模型我们可以使用TensorFlow或MXnet深度学习框架的Seq2Seq算法来实现，Seq2Seq算法的基础是RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆神经网络，同时我们可以加入强化学习的思想来优化Seq2Seq算法，也就是我们讲的深度强化学习DQN。 下面我们就对话机器人的源码项目实战给大家详细讲解并在服务器操作演示整个过程！ 适用人群：适合技术开发人员、大学生等； 机器学习、深度学习TensorFlow开发者； 相关从业者或转行大数据和人工智能