Building Your First Chatbot Using Rasa Framework 2.0

от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Learn how to train Rasa NLU & define Intents and Entities.

Learn to define training data for Dialogue Management Using Stories & Rules.

Build Actions Server to run Python Code for responses.

Clock2 hours
BeginnerНачинающий
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this 2-hour long project-based course, you will learn how to create a chatbot assistant using the Open Source Chatbot Framework Rasa. Rasa is a free-to-use chatbot building framework developed in Python. In the project, we will be building a shopping chatbot which will help users with suggestions of laptops and phones based on their preference and budget. We will look at how to what’s Rasa NLU, a natural language understanding tool by Rasa. Then we will be looking at what’s Rasa Core which is a dialogue management system developed by Rasa. We will be building a shopping bot which will suggest products based on the user’s input. We will look at how to define intents, entities, writing training data for Rasa Core using Rules & Stories (example conversations). We will look at NLU training pipeline then learn how to define custom actions which can run Python code for a response. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Навыки, которые вы получите

  • Deep Learning
  • Natural Language Processing
  • Chatbot
  • rasa

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Introduction to Rasa & Rasa NLU & Rasa Command Line Tool

  2. Rasa NLU And Defining Intents & Entities

  3. Entity Synonyms, Training Pipeline & Training the Model

  4. Defining Custom Actions

  5. Defining Domain - The Bots Universe

  6. Providing Training Data Using Stories & Rules And Defining Policies.

  7. Training the Chatbot

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.