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黑马程序员 Python AI 在线医生项目

本课程采用由浅入深,层层递进的讲解方式。在介绍项目业务流的同时,更加注重代码驱动。整个开发流程基于 Linux 系统的服务器开发模式,让学生灵活应用知识的同时,尽早适应企业级开发。

课程亮点

1. 整个项目基于 Lambda 架构分解为离线部分和在线部分
2. 整个项目基于 Linux 环境的服务器开发模式,让学生尽早适应企业级开发
3. 三大模型加持,redis,neo4j 两大数据库协助,更加满足企业级开发应用需求

课程目录

第一章: 项目背景介绍和 Unit 对话 API 使用
1. AI医生项目背景介绍
2. Unit对话API使用
第二章: AI 在线医生总体架构和工具介绍
1. 项目总体架构图详解
2. 项目中的5大工具介绍和代码应用
第三章: NEO4J 图数据库
1. Neo4j的安装和使用
2. Cypher 命名详解和代码应用
3. 在 Python 中使用 Neo4j 数据库
第四章: 离线部分总体介绍
1. 离线部分架构介绍
2. 结构化数据流水线详解和代码应用
3. 非结构化数据流水线介绍
第五章: 命名实体审核模型
1. 基于 BERT 的预训练模型
2. 迁移学习中的RNN模型搭建
3. NN模型的训练与模型保存
4. NN模型的使用

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