8 u S. n9 E7 n% f/ `# X3 a( g$ G0 U+ V ~7 d, x
〖课程介绍〗
' D7 x# f. Y4 Y" K- A* L3 }目前NLP非常火爆，本课程以聊天机器人为案例，使用TensorFlow作为训练框架，并以Android APP为载体从0开始带领大家搭建一个聊天机器人应用并部署。重点讲解NLP与深度学习相关领域知识点，并通过实际的项目快速上手，使同学们能够举一反三，更好的运用到实际工作中。
2 P4 _, m7 ~, G6 j7 @* `# I5 [( o/ q% b, }( U
〖课程目录〗8 L) z" [$ o- [* ?6 B+ B
第1章 课程导学$ y. D: e5 R) n9 N, T
1-1 课程导学 (12:34)
: U9 q% U$ H& p7 K K l1 k4 ]* A4 B0 U& H
第2章 基础知识
$ k& q) `+ M. {3 z8 |5 `2-1 什么是TensorFlow (10:24)
& ^" d& H) R' V. A2 d, S2-2 张量、图、会话 (06:17)
$ ^$ ~% f# {! E, X) Y8 _0 C# [8 ^2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)5 z0 b) r5 g9 ~4 m u; b% _- l3 s
2-4 Android操作系统 (16:19)
4 [: D1 @) q4 m+ ?) O2-5 Java安装 (10:15)
! A# S+ m+ ^- V* Y7 g/ k3 R/ A2-6 Java环境搭建 (02:40)
/ x% X8 w4 s2 K k- s9 i! w7 ^2-7 Android安装及运行 (10:39)9 _% x6 v5 _% v5 m5 m* _
2-8 第一个Android程序 (05:34)0 y' o4 }9 m% k5 L! {* F
3 ]% Y/ x8 g0 e; |% l& K, O; c
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）, Y: H! Z9 X! p @7 e
3-1 常用模型 (10:15)7 d7 o. _7 s! j: e; ^4 u
3-2 BP神经网络 (10:53)- G5 \( \. O+ B( b# ~, x. m: M
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
I+ S2 g) e' o; x1 F/ `3 Z3-4 循环神经网络（2） (06:07)
0 V& s) F. D/ C2 e2 O/ P+ J5 D3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)2 k) q; d) v0 d" G" [8 P/ {" Y* O
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)/ {0 U+ q! a, J" \/ A( M5 y
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)" |8 j% m0 t! [
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
6 K+ ~ K& x: M; t9 o# p, w' V) S: {6 L
第4章 NLP基础6 z! o5 B9 J, Z8 `5 Z* V
4-1 NLP基础 (04:19) [! e- E4 E0 ?& l
4-2 分词技术 (05:29)
+ m8 U# @- f. M' l2 ~2 ?" o4-3 词性标注 (08:34)
- ~5 W! c x) S* O$ C4-4 命名实体识别 (08:25)
/ C6 h) C u$ j4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54). N* o) s: R7 I* }2 p! _: l* S
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
& h7 C# s# n' Y' |! Q4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)2 }+ Y& J) I9 f& C; L4 s4 r
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
; A! o' X1 @. n* U7 @; j, c4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)& s! i7 |# P' @/ w/ {& r
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
# D6 j b; t# ]# V5 |4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)* T" a7 K% x/ J a- D
) f* k# }5 @; J1 i, ]第5章 文本处理方法
8 K/ {) m- C$ e8 b2 M: Y0 y5-1 语料的获取与处理 (15:19)
! c4 N$ u' e( m5-2 NLP中的语言模型 (03:47)5 Z, o6 ~" }/ ]1 ~9 M5 _" [
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
4 f' n- N' m; [# M: O. h5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)4 ~! p# ?4 z0 A
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
8 X8 Y" h0 e% E5-6 文本处理方法 (11:39)3 b& ^3 {7 {2 T, s/ {1 e% i7 r
' G4 b& _2 T9 C+ w第6章 实战之聊天语料处理
6 K( o' S4 O4 m6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)) q% N, V! [5 L3 k# F. C1 D+ N
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)( j; F+ H* s: C# ?
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)7 ^1 `: ~& u; n( }4 a
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04): z6 g) e/ R6 f7 f" w/ s2 q) U
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)7 p3 b8 y9 p/ N( {
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)4 K5 Z, s& s: ^& z7 l
6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
( ?$ Z% m+ S( v9 B4 G" q1 ^6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
8 N0 l9 h8 z. \, L3 L6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
; R4 }2 X' j& m f6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)% R- g6 Z0 W& U
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50): _, G8 G' @0 F7 V: e
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
$ K% `1 a2 B& J2 o
9 [8 {9 h: [- h$ Y+ b" C第7章 聊天机器人原理
) k8 \' c9 h& q% X5 o7 R7-1 Seq2Seq模型 (10:37)! I( T, T1 n, g5 y
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)5 ?/ `! k* l( M* M5 x8 x D- d
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)$ h, a- n4 n& S
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
0 K' h- s. x9 D/ W9 Q# i" }! ^2 M; i( U7 o1 T
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理2 W* q8 O8 o; x
8-1 线程处理（1） (09:15)8 l( q6 ^5 Q! Q& V% U( K9 W" _/ [1 C
8-2 线程处理（2） (10:10)
+ w) c* K, I4 Y9 B8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41); Q4 w \9 f& Z7 N
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)5 A' f, ]4 Z# A5 p' z- _- l# \
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)% c# B) M$ V- x# z6 q9 o
8-6 batch_flow（1） (07:28)4 L" Z5 G& ^: \3 b) Q& e
8-7 batch_flow（2） (05:49)2 a' }* p% Z) e) l: O! W
8-8 batch_flow（3） (14:43)' K. J. A4 e: i
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
% r4 O+ s" j$ |% f8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
. k( u$ a, z- G8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)- ^0 B; @ t+ `8 J: `. n
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
/ f/ B) f2 P" d2 P7 i8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
9 w( m' @ j& Y, Z0 O+ u I5 b9 Z6 y, U, A& F6 ?
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写2 s1 X2 F4 C( O. u+ @
9-1 基本流程介绍 (10:37)
9 {/ x/ k" c. _' Q( p& G2 K; D9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)3 X3 v2 I$ L, f
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)/ A3 N# }" S! u! O! M, g
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
8 S& @; S7 r' ]; K# u e. a, j9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)2 v/ O& c" M1 j; R* l
9-6 构建模型（1） (06:43)
& o. k7 t$ d* y" M+ d. e- W L1 k9-7 构建模型（2） (08:38); X8 P0 u) {" Y1 y) ~8 w0 S
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
8 B& L3 V" O+ I+ ?; i- @9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
) O% D. [( S. l9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
5 V& H& T+ K. M- v! u8 k. l# W x5 i/ B9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
% `4 }# z* o2 E2 J9 T$ P9-12 构建解码器（1） (08:28)
" e) G5 x' t+ _2 }( u9-13 构建解码器（2） (09:22)+ X2 r, k2 N2 f, v) ^$ e
9-14 构建解码器（3） (07:36)6 x' }: N3 W3 g/ C M
9-15 构建解码器（4） (09:19)) L' J( O6 E: w) s6 e2 D/ S$ l, M
9-16 构建解码器（5） (10:59)
7 b( B' G; l4 e% f, J4 n! y5 @9-17 构建解码器（6） (09:28)
& O* `3 P7 e C( p( _9-18 构建解码器（7） (14:52)
. D0 q! E, d0 h9 Z9-19 构建解码器（8） (17:02)8 [- y' |8 d2 S7 v7 d
9-20 构建优化器（1） (09:56)$ F5 P+ E/ K2 c5 f1 d
9-21 构建优化器（2） (08:48)2 R, A, [$ c7 A
9-22 构建优化器（3） (06:01)
W9 }- B t6 k6 Z% f9 D2 N J( z9-23 输入检查 (11:51)
# Z6 {4 c8 n5 f0 k8 O2 Z9-24 训练模型 (11:59)
% o& Q6 }% O6 l9 i$ E) w9-25 预测模型 (07:22)( _1 D# ]. u" P
2 u8 n2 K. {/ q& P2 i9 M7 |; D第10章 聊天机器人模型的训练和验证' V y4 z: f+ C
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
. ^" c7 b: R6 r* I+ K10-2 第一种模型训练（2） (13:28)# [ M- \1 h- @( m# z d8 f8 S
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
# h3 u1 r, t$ `! S- G( S4 y10-4 第一种模型训练（4） (14:49). M& F5 x0 C* [
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)2 i' Q" J4 I" @
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
7 |* D. ^3 }2 \" u$ m10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
9 X& _! C0 d( S" h! u9 S8 r3 ^; P. s10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
4 _! |9 M* @, @4 j$ P+ N. v) A s10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)( P3 s1 U. k8 K4 o% J
1 }& w& T5 s4 K7 {
第11章 Android的打包与发布7 @! D* F8 W- P& N& t; ?
11-1 新建项目 (07:49)& h/ o5 L" I/ Z6 H" n
11-2 代码结构讲解 (17:15)' a4 y6 v) H' s, n; K
11-3 私有变量的定义 (12:25)" h. {2 j) x( ]& p; c1 L
11-4 参数初始化 (11:54)3 a+ t& V- p" E. l5 B2 I0 n) l
11-5 听写UI监听器 (19:18)
1 a4 Z6 K- W4 m/ l11-6 合成回调监听器 (05:58)4 j' a0 f5 y' G
11-7 听写监听器 (27:14)
3 l+ V" H/ E$ k5 R; G$ c11-8 语音合成参数设置 (08:59)
" w7 I1 f; F3 ?1 O11-9 完善项目 (21:32)) B4 g" W) n g3 {9 [$ i8 N) \
11-10 打包发布 (07:15)5 _3 N9 R. U( W# c
9 A6 |! }* e/ }& g- H! M0 r〖下载地址〗0 G% v3 d+ n h: n
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