Как сделать бота на python Ютуб

Очень многим людям хотелось бы автоматизировать свои задачи в Instagram. Им, безусловно, пригодится эта статья, в которой мы описали создание Instagram-бота на Python при помощи библиотеки Instabot.

ТОП-13 бесплатных курсов разработки ботов

Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим такую тему как онлайн-курсы чат-ботов, которые можно пройти абсолютно без нервов. Ну и будет бесплатный материал для изучения этой сферы.

Оставайтесь с нами и тогда вы сможете что-то поменять в вашей сфере.

«Мессенджер-маркетинг от Intellect Dialog» — Skillbox

Стоимость: смотреть на сайте

Вы научитесь разрабатывать стратегию мессенджер-маркетинга, создавать чат-боты для привлечения лидов и удерживать клиентов в мессенджерах. Разберёте кейсы реальных компаний и сможете внедрить лучшие решения в свои проекты.

Создаем телеграмм-бота скачивающий видео с Youtube

Чему вы научитесь

• Разрабатывать стратегию коммуникации в мессенджерах
• Проектировать чат-ботов и автоворонки
• Генерировать лиды с помощью чат-ботов
• Взаимодействовать с клиентами в Telegram, WhatsApp, Facebook, ВКонтакте,Viber
• Создавать линейных и нелинейных чат-ботов
• Подключать и настраивать WhatsApp Business App API
• Создавать рассылки
• Интегрировать мессенджеры с CRM AMO и «Битрикс24»
• Анализировать эффективность чат-ботов с помощью метрик

«Онлайн-курсы создания чат-ботов» — Международная школа профессий

Стоимость на сайте

Научитесь создавать чат-ботов без программирования и внедрять мессенджер-маркетинг

Программа обучения

1. Чат-бот в воронке продаж
   ⦁ Поиск примеров рассылок
   ⦁ Анализ плюсов и минусов рассылок
2. Анализ целевой аудитории
   ⦁ Выбор учебного проекта
   ⦁ Анализ и создание портрета ЦА для своего проекта
   ⦁ Написание текста для сообщения бота
3. Сценарий и дизайн бота
   ⦁ Регистрация в сервисе Both Help
   ⦁ Создание баннера для подписной страницы
   ⦁ Разработка теста для чат-бота
4. Создание чат-бота
   ⦁ Создать бота для социальной сети в сервисе Bot Help
   ⦁ Создать бота для мессенджера в Senler
5. Аналитика
   ⦁ Найти каналы для привлечения аудитории в чат-бота

Преподаватель оценит результат выполнения заданий и подробно разберет их с вами

1. «Чат-бот с искусственным интеллектом на Python» — Skillbox

За 3 вечера вы познакомитесь с технологиями машинного обучения и создадите чат-бота, который разговаривает по-человечески. А в конце интенсива всех участников ждут призы.

Пишем TELEGRAM бота на Python

Интенсив посвящен созданию чат-ботов на Python. Авторы обучают, как:

• Строить архитектуру чат-ботов и виртуальных ассистентов
• Создавать несложные программы на Python
• Работать с наборами данных
• Тренировать модели машинного обучения
• Оценивать качество моделей
• Подключать готовое Python-приложение к Telegram

2. «Пишем простого чат-бота на Java» — GeekBrains

Мастер-класс позволит участникам написать простого бота на Java. Программу ведет инженер-программист крупного холдинга.

Также на платформе выложены мастер-класс по разработке чат-бота для Telegram на языке программирования C# и вебинар о том, как написать бота для интернет-магазина в Telegram на языке Python.

3. «Технология BotVsem, по которой даже новички выходят на 100.000 в месяц» — BotVsem Academy

Бесплатный экспресс-курс
Курс обучает созданию чат-ботов любой сложности на своей платформе.

Узнаете про то как:

• Перейти в IT и зарабатывать удалённо на разработке чат-ботов.
• Без продаж, Без ведения рекламы.
• Без технических навыков и без программирования.

На выходе у вас будет полноценный практический опыт разработчика чат-ботов и первая оплата за выполненный заказ.

Продвижение в мессенджерах

Освоите новое направление маркетинга и внедрите его в свои проекты. Изучите техническую часть создания чат-ботов и рассылок, научитесь интегрировать мессенджер-маркетинг с CRМ-системой. Изучите дополнительный инструмент продвижения, научитесь работать с рассылками, чат-ботами и автоворонками в мессенджерах. Расширите навыки и повысите свою значимость на рынке.

Чему вы научитесь на курсе

• Подбирать площадку для создания чатбота под конкретный бизнес или проект, анализировать ЦА и конкурентов
• Создавать рассылки и чатботы в пяти мессенджерах — навыки программирования для этого не потребуются
• Отслеживать эффективность — интегрировать чатбота с отделом продаж и CRM, заниматься его грамотным продвижением
• Писать тексты для рассылок и чатботов на уровне копирайтера
• Проводить A/B-тесты — работать с аналитикой и тестировать различные сценарии
• Определять KPI и пути достижения целей, составлять стратегию мессенджер-маркетинга

4. «Как самостоятельно сделать чат-бота?» — Aimylogic

Курс подробно рассказывает, как создавать чат-ботов с искусственным интеллектом и автоматизировать коммуникации в чатах WhatsApp, Telegram, VK и еще 16 каналах. Программа включает пять уроков:

• Как подобрать конструктор или площадку
• Как написать сценарий и продумать каждый шаг клиента
• Какие каналы для размещения выбирать и что учитывать
• Как привлечь пользователей в чат-бота
• Как доработать бота и как понять, что он успешен

Перед тобой большой сборник уроков от экспертов Aimylogic. Здесь мы собрали полезную информацию для тех, кто решил самостоятельно сделать чат-бота.

Для начала мы опишем, кто такой (или точнее, что такое) чат-бот, а затем подробно расскажем о всех шагах на пути к идеальному чат-боту. Ты в любой момент можешь перейти на следующий урок или вернуться к предыдущему. Для твоего удобства мы собрали краткую выжимку о самом важном внизу каждого урока, в блоке «Короче».

Чат-бот — это виртуальный онлайн-консультант в чате, который принимает обращения клиентов и отвечает им. Он может работать на сайте, в мессенджерах, в соцсетях.
Боты берут на себя рутинные диалоги, освобождая время операторов для более интересных, сложных и творческих задач. Кроме того, чат-боты работают 24/7, без выходных и праздников (и даже в новогоднюю ночь!)

5. «Бесплатный тренинг по созданию чат-ботов в SendPulse» — SendPulse

В результате тренинга вы научитесь создавать маркетинговые чат-боты в Telegram, Facebook и ВКонтакте без знания программирования с помощью сервиса SendPulse.

Курс состоит из шести уроков:

• Подключение мессенджеров
• Обзор интерфейса платформы
• Создание чат-ботов в конструкторе
• Рассылки в мессенджерах
• Создание виджетов подписки для сайта
• Статистика и масштабирование ботов

6. «Building AI Powered Chatbots Without Programming» — Сoursera

Этот курс научит вас создавать полезные чат-боты без необходимости написания кода.

Используя возможности обработки естественного языка IBM Watson, вы узнаете, как планировать, реализовывать, тестировать и внедрять чат-боты, которые будут радовать ваших пользователей, а не расстраивать их.

Выполняя наше обещание не требовать никакого кода, вы узнаете, как визуально создавать чат-боты с помощью Watson Assistant (ранее Watson Conversation) и как развернуть их на собственном сайте с помощью удобного плагина WordPress. У вас нет сайта? Не беспокойтесь, вам его предоставят.

Чат-боты — это горячая тема в нашей индустрии, и в скором времени они достигнут больших успехов. Каждый день появляются новые вакансии, требующие этого специфического навыка, консультанты требуют премиальных ставок, а интерес к чат-ботам быстро растет.

7. «Курсы по разработке чат-ботов» — Leadteh

На платформе доступна серия коротких видеолекций по разработке чат-ботов. В программе:

• Тестирование через чат-бота
• Как создать чат-бота в WhatsApp
• Как создать чат-бота в Telegram
• Как создать чат-бота в Viber
• Интеграция чат-бота и Google таблиц и др.

8. «ManyChat. Полный гайд по настройке и использованию. Обзор возможностей чат-бота маничат.» — ManyChat

ManyChat — все, что нужно знать про подключение и настройку чат-бота для вашего бизнеса. Я предлагаю Вашему вниманию бесплатный курс «ManyСhat: Автоматизация Взаимодействий». Курс представляет собой череду роликов, посвященных чат-боту меничат. Это действительно лучший бот для фейсбука, и … пожалуй лучший открытый бесплатный курс на просторе YouTube :). Во всяком случае — я старался для Вас.

Маничат для facebook — это платформа, которая позволит делать рассылки на ваших подписчиков, интегрировать воронки продаж в рекламные компании через JSON код, устанавливать специальные виджеты на сайт, который помогут завлекать аудитории на взаимодействие с вашей компанией.

Полный гайд по настройке и использованию платформы доступен в формате видеолекций. В программе:

• Основы бота, его возможности
• Создание рассылки
• Последовательность сообщений
• Инструменты росты
• Выгрузка данных пользователя
• Обзор воронок и других функций

9. «Создание чат-бота для Telegram» — Tproger

Видеокурс по созданию чат-бота для мессенджера Telegram длится более часа. Автор детально объясняет, как создать архитектуру бота, дает примеры построения логики и решения конкретных кейсов. В качестве языка программирования в курсе используют PHP.

10. «Create Your First Chatbot with Rasa and Python» — Сoursera

2-часовой интенсив идет на английском языке и посвящен тому, как создавать ботов на базе Rasa и Python.

В этом 2-часовом курсе, основанном на проекте, вы научитесь создавать чат-ботов с помощью Rasa и Python. Rasa — это фреймворк для разработки чатботов промышленного уровня с поддержкой ИИ. Он невероятно мощный и используется разработчиками по всему миру для создания чат-ботов и контекстных помощников.

В этом проекте мы разберем некоторые наиболее важные базовые аспекты фреймворка Rasa и разработки чатботов. После завершения этого проекта вы сможете самостоятельно создавать простые чат-боты с искусственным интеллектом.

11. «Создание чат-бота с нуля 2.0» – YouTube

Видеолекции имеют следующие темы:

• регистрация в Flow Xo;
• бот для Телеграма;
• бот для Фейсбука;
• виджеты чат-ботов;
• управление сценариями;
• отправление сообщения, картинки и поста в чат-боте;
• возможности переменных;
• настройка фильтров;
• поиск и исправление ошибок;
• веб-аналитика;
• активация диалогов;
• история переписки.

• — Регистрация в Flowxo / Как создать чат-бота
• — Flow Xo — обзор сервиса для создания чат-ботов
• — Flow Xo — Тарифные планы сервиса по созданию чат-ботов
• — Как за 5 минут создать чат-бота в телеграм / Регистрация чат-бота в telegram
• — Как за 5 минут создать чат-бота в фейсбуке
• — Создание чат-бота для веб- сайта / Виджет чат-бота для сайта
• — Как управлять сценариями в чат-боте / Как упорядочить работу в Flow Xo
• — Как отправить сообщение через чат-бота / Отправления сообщения в чат-боте
• — Как отправить картинку через чат-бота / Отправления картинки в чат-боте
• — Как отправить пост через чат-бота / Отправления постов в чат-боте
• — Активация диалогов с чат-ботом / Обзор триггеров в Flow Xo
• — Возможности переменных в чат-боте / Как смотреть данные пользователя в Flow Xo
• — Как настраивать фильтры в Flow Xo / Как отправлять только нужные сообщения в чат-боте
• — Как задавать вопрос в чат-боте и правильно его настроить
• — Как в чат-боте отправлять сообщение с кнопками
• — Как смотреть историю переписки чат бота и пользователей
• — Как находить и устранять ошибки в чат-боте
• — Как делать рассылку в чат-боте на всю базу
• — Как связывать несколько веток в чат-боте / Перемещение в сценариях чат-бота
• — Как смотреть аналитику в чат-боте / Аналитика в чат-боте

12. «Создание бота для Telegram на PHP» — Youtube

Лектор рассказывает, как создать бота для конкретного мессенджера, а также как его использовать для бизнеса.

• статистика и аналитика;
• сбор клиентской базы;
• многомерное меню;
• мультиязычность;
• настройка обратной связи и умного диалога;
• установка бота;
• настройка приема платежей;
• работа с медиафайлами;
• шаблонные сообщения на PHP.

Заключение

Evgenev RU сотрудничает с ведущими онлайн-школами и образовательными платформами из России и других стран. Некоторые ссылки на нашем ресурсе имеют реферальный характер. Чтобы понять, что это означает для вас, ознакомьтесь с данным материалом.

Евгений Волик

¡Hola amigos! Здесь я выкладываю подборки с курсами для обучения разным профессиям с нуля. Проект существует с 2021 года и постоянно развивается.

Источник: evgenev.ru

Голосовой бот с искусственным интеллектом на Python

В этом руководстве разберем создание голосового бота использующего технологии нейронных сетей на языке Python. Бот может распознавать человеческий голос в реальном времени с вашего устройства, например с микрофона ноутбука, и произносить осознанные ответы, которые обрабатывает нейронная сеть.

Бот состоит из двух основных частей: это часть обрабатывающая словарь и часть с голосовым ассистентом.

Всю разработку по написанию бота вы можете вести в IDE PyCharm, скачать можно с официального сайта JetBrains.

Все необходимые библиотеки можно установить с помощью PyPI прямо в консоле PyCharm. Команды для установки вы можете найти на официальном сайте в разделе нужной библиотеки.

Проблема возникла только с библиотекой PyAudio в Windows. Помогло следующее решение:

pip install pipwin pipwin install pyaudio

Дата-сет

Дата-сет — это набор данных для анализа. В нашем случае это будет некий текстовый файл содержащий строки в виде вопросответ.

Все строки текста перебираются с помощью функции for , при этом из текста удаляются все ненужные символы по маске, находящейся в переменной alphabet . Каждое значение строки раздельно заносится в массив dataset .

После обработки текста все его значения преобразуются в вектора с помощью библиотеки для машинного обучения Scikit-learn. В этом примере используется функция CountVectorizer() . Далее всем векторам присваивается класс с помощью классификатора LogisticRegression() .

Когда приходит сообщение от пользователя оно так же преобразуется в вектор, и далее нейросеть пытается найти похожий вектор в датасете соответствующий какому-то вопросу, когда вектор найден, мы получим ответ.

Голосовой ассистент

Для распознавания голоса и озвучивания ответов бота, используется библиотека SpeechRecognition. Система ждет в бесконечном цикле, когда придет вопрос, в нашем случае голос с микрофона, после чего преобразует его в текст и отправляет на обработку в нейросеть. После получения текстового ответа он преобразуется в речь, запись сохраняется в папке с проектом и удаляется после воспроизведения. Вот так все просто! Для удобства все сообщения дублируются текстом в консоль.

При дефолтных настройках время ответа было достаточно долгим, иногда нужно было ждать по 15-30 сек. К тому же вопрос принимался от малейшего шума. Помогли следующие настройки:

voice_recognizer.dynamic_energy_threshold = False voice_recognizer.energy_threshold = 1000 voice_recognizer.pause_threshold = 0.5

И timeout = None, phrase_time_limit = 2 в функции listen()

После чего бот стал отвечать с минимальной задержкой.

Возможно вам подойдут другие значения. Описание этих и других настроек вы можете посмотреть все на том же сайте PyPI в разделе библиотеки SpeechRecognition. Но настройку phrase_time_limit я там почему-то не нашел, наткнулся на нее случайно в Stack Overflow.

Текст дата-сета

Это небольшой пример текста. Конечно же вопросов и ответов должно быть гораздо больше.

приветпривет как делавсё прекрасно как деласпасибо отлично кто тыя бот что делаешьс тобой разговариваю

Код Python

import speech_recognition as sr from gtts import gTTS import playsound import os import random from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.linear_model import LogisticRegression # Словарь def clean_str(r): r = r.lower() r = [c for c in r if c in alphabet] return ».join(r) alphabet = ‘ 1234567890-йцукенгшщзхъфывапролджэячсмитьбюёqwertyuiopasdfghjklzxcvbnm’ with open(‘dialogues.txt’, encoding=’utf-8′) as f: content = f.read() blocks = content.split(‘n’) dataset = [] for block in blocks: replicas = block.split(‘\’)[:2] if len(replicas) == 2: pair = [clean_str(replicas[0]), clean_str(replicas[1])] if pair[0] and pair[1]: dataset.append(pair) X_text = [] y = [] for question, answer in dataset[:10000]: X_text.append(question) y += [answer] vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(X_text) clf = LogisticRegression() clf.fit(X, y) def get_generative_replica(text): text_vector = vectorizer.transform([text]).toarray()[0] question = clf.predict([text_vector])[0] return question # Голосовой ассистент def listen(): voice_recognizer = sr.Recognizer() voice_recognizer.dynamic_energy_threshold = False voice_recognizer.energy_threshold = 1000 voice_recognizer.pause_threshold = 0.5 with sr.Microphone() as source: print(«Говорите «) audio = voice_recognizer.listen(source, timeout = None, phrase_time_limit = 2) try: voice_text = voice_recognizer.recognize_google(audio, language=»ru») print(f»Вы сказали: «) return voice_text except sr.UnknownValueError: return «Ошибка распознания» except sr.RequestError: return «Ошибка соединения» def say(text): voice = gTTS(text, lang=»ru») unique_file = «audio_» + str(random.randint(0, 10000)) + «.mp3» voice.save(unique_file) playsound.playsound(unique_file) os.remove(unique_file) print(f»Бот: «) def handle_command(command): command = command.lower() reply = get_generative_replica(command) say(reply) def stop(): say(«Пока») def start(): print(f»Запуск бота. «) while True: command = listen() handle_command(command) try: start() except KeyboardInterrupt: stop()

Пример одного из самых популярных голосовых помощников — это яндекс алиса.

Если вам понравилась статья, вы можете отблагодарить автора любой суммой, какую сочтете для себя приемлемой:

Источник: it-blog.ru