Mise à jour en mai 2025.Ce cours intègre désormais Coursera Coach ! Une façon plus intelligente d'apprendre avec des conversations interactives en temps réel qui vous aident à tester vos connaissances, à remettre en question vos hypothèses et à approfondir votre compréhension à mesure que vous progressez dans le cours.Ce cours offre une exploration approfondie des connaissances et de leur développement à l'aide de l'apprentissage automatique et de Python. Vous commencerez par une introduction aux chatbots, y compris leur histoire et leurs diverses applications à travers les industries. Le cours se penche ensuite sur les distinctions entre les chatbots, les assistants virtuels et les assistants personnels, fournissant un aperçu complet de leurs avantages et défis respectifs. Au fur et à mesure que vous progressez, vous vous concentrerez sur les chatbots basés sur l'apprentissage automatique, explorant leur architecture, leurs fonctionnalités et l'impact révolutionnaire de l'apprentissage automatique sur le service à la clientèle, les soins de santé et bien plus encore. Vous acquerrez une expérience pratique en travaillant avec le Natural Language Toolkit (NLTK) pour développer des chatbots basés sur des règles, couvrant des sujets essentiels tels que l'entrée de données, la tokenisation des mots, la lemmatisation et la génération de réponses. Le cours couvre également des concepts avancés tels que l'intégration de la recherche Wikipédia et les mécanismes de recherche locale, vous permettant de construire des chatbots plus robustes et interactifs. Enfin, vous appliquerez tout ce que vous avez appris dans un projet où vous développerez un chatbot conversationnel à partir de zéro. Vous vous occuperez de la collecte des données, du Prétraitement et de la génération de réponses en utilisant des techniques sophistiquées telles que TF-IDF et la similarité cosinus. À la fin, vous aurez un chatbot entièrement fonctionnel et une compréhension approfondie des principes et des pratiques de développement de chatbot, vous positionnant pour tirer parti de l'IA dans des applications du monde réel. Ce cours est idéal pour les développeurs de logiciels, les scientifiques de données et les passionnés d'IA qui veulent construire des chatbots en utilisant l'apprentissage automatique et Python. Une compréhension de base de la programmation Python est nécessaire, et une familiarité avec les concepts d'apprentissage automatique sera bénéfique mais pas obligatoire.

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Les bases des chatbots avec l'apprentissage automatique et Python

Instructeur : Packt - Course Instructors
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Définir les concepts fondamentaux des chatbots basés sur des règles et des chatbots auto-apprenants.
Expliquer l'architecture des chatbots basés sur l'apprentissage automatique et le rôle de la bibliothèque NLTK.
Développer des chatbots à l'aide de Python et mettre en œuvre la tokenisation du texte, la lemmatisation et la génération de réponses.
Faire la différence entre les mécanismes de chatbot basés sur des règles et les mécanismes d'auto-apprentissage.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Exploration de texte
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Apprentissage automatique
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4 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, nous présenterons le cours, en soulignant les références de l'instructeur et l'expertise d'IA Sciences. Nous donnerons également un bref aperçu de la structure du cours et approfondirons les principales technologies de chatbot, y compris les chatbots basés sur l'apprentissage automatique et les chatbots conversationnels.
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Dans ce module, nous explorerons les origines des chatbots, leurs avancées et leurs utilisations modernes. Vous apprendrez en quoi les chatbots diffèrent des assistants virtuels et personnels, et étudierez les différents types, avantages et défis qui leur sont associés.
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Dans ce module, nous allons plonger dans les chatbots alimentés par l'apprentissage automatique, en couvrant leur architecture et le rôle critique de la boîte à outils du langage naturel (NLTK) dans le développement. Vous acquerrez une expérience pratique en construisant un chatbot basé sur des règles, en découvrant les différentes fonctionnalités de ML qui améliorent les performances du chatbot.
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