课程关键字：Rasa、NLU、Intent、Classifier、Graph、Transformer、BERT、Fallback、GraphComponent

 

课程介绍：

本课程聚焦Rasa 3.x Classifier底层Transformer引擎、DIET论文算法、新一代Graph架构、及源码逐行剖析，具体来说：

1，从Transformer及BERT论文及源码实现入手，解密Rasa Classifiers的底层的ML引擎；

2，以DIET论文算法为基石，彻底剖析Rasa新一代NLU核心技术的算法、架构及源码实现

3，基于Rasa 3.x全新一代的Graph Architecture，彻底剖析Graph视角下Rasa NLU Classifiers所有内幕机制及源码实现

课程以抽丝剥茧的方式解密Rasa NLU Classifiers的所有的算法内幕、架构机理、运行流程及源码实现，帮助学员彻底掌握Rasa NLU Classifiers这一核心内容。

 

课程内容：

第1课： Transformer论文解密、数学推导及完整源码实现

第2课：BERT论文解密、数学推导及完整源码实现

第3课：轻量级多任务NLP系统DIET论文算法解密及架构解析

第4课：轻量级多任务DIET运行内幕及实现细节剖析

第5课：轻量级多任务Transformer语言理解框架DIET试验分析

第6课：Rasa 3.x全新一代可伸缩DAG图架构内幕

第7课：Rasa 3.x Internals解密之定制Graph NLU及Policies组件内幕

第8课：Rasa 3.x Internals解密之自定义GraphComponent内幕

第9课：Rasa 3.x Internals解密之框架核心graph.py源码完整解析及测试

第10课：Rasa 3.x Internals解密之框架DIETClassifier及TED

第11课：Rasa 3.x Internals解密之DIET近1825行源码剖析

第12课：Rasa Fallback Classifier处理对话失败情况三大处理方式内幕及代码实战

第13课：Rasa Fallback and Human Handoff全解

第14课：Rasa FallbackClassifier源码逐行剖析

 

 

 

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