دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: Russel . James
سری:
ناشر: Independently Published
سال نشر: 2024
تعداد صفحات: 105
زبان: English
فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 336 Kb
در صورت تبدیل فایل کتاب PyTorch for Natural Language Processing Mastery : Build powerful dialogue models with Python به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب PYTORCH برای تسلط پردازش زبان طبیعی: مدل های گفتگوی قدرتمند را با پایتون بسازید نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
CHAPTER 1: INTRODUCTION TO DIALOGUE SYSTEMS AND NLP 1.2 Unlocking Human-Computer Interaction: The Magic of Natural Language Processing (NLP) CHAPTER 2: DEMYSTIFYING PYTORCH 2.1 Getting Started with PyTorch 2.2 Mastering the Fundamentals: Unveiling the Power of Core PyTorch Functionalities 2.3 Equipping Your Toolkit: Expanding Your NLP Arsenal with Specialized Libraries CHAPTER 3: DIALOGUE MODELING: THE CORE CONCEPTS 3.2 Approaches to Building Dialogue Systems: A Journey Through Methodologies 3.3 Evaluating Success: Measuring the Quality of Conversations CHAPTER 4: CRAFTING A SIMPLE RULE-BASED DIALOGUE SYSTEM 4.2 Beyond the Simple: Exploring the Frontiers of Dialogue Systems CHAPTER 5: SEQUENCE-TO-SEQUENCE MODELS: POWERING DIALOGUE GENERATION 5.1 Understanding Seq2seq: The Backbone of Conversational AI 5.2 Encoder-Decoder Architecture: Unveiling the Core Components 5.3 Building a Simple Seq2seq Model for Dialogue Generation (PyTorch Example) CHAPTER 6: ADVANCING TO TRANSFORMERS: THE CUTTING EDGE 6.2 Transformer-based Encoder-Decoder Architectures: 6.3 Fine-tuning Pre-trained Transformers: Building Powerful Dialogue Models in PyTorch CHAPTER 7: DIALOGUE STATE TRACKING: KEEPING THE CONTEXT FLOWING 7.2 Long Short-Term Memory Networks: Remembering the Conversation Flow 7.3 LSTMs with Attention: Supercharging Dialogue State Tracking in PyTorch CHAPTER 8: FINE-TUNING PRE-TRAINED MODELS 8.2 Fine-tuning Techniques: Unlocking the Potential of Pre-trained Models 8.3 Real-World Application: Fine-tuning for Dialogue Generation and Intent Classification in PyTorch CHAPTER 9: OPEN-DOMAIN DIALOGUE SYSTEMS: THE NEXT FRONTIER 9.2 Expanding the Toolkit: Empowering Open-Domain Dialogue Systems CHAPTER 10: EVALUATION AND DEPLOYMENT: PUTTING YOUR MODELS TO THE TASK 10.1 Evaluating Performance: Measuring Success Beyond Just Accuracy 10.2 Real-World Deployment: Bringing Your Dialogue System to Life CHAPTER 11: ETHICAL CONSIDERATIONS AND FUTURE TRENDS: LOOKING FORWARD 11.2 Emerging Trends and Advancements: Glimpsing the Future of Dialogue Systems