$ b7 f* h1 y8 R, X! W. o% ~1 D2 g. c
( n; `0 Y) }+ A. F" i3 }: c〖课程介绍〗
. `/ ~* O7 h0 m4 c6 c* `6 g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。, t4 L" V! \$ R
1 I, {% g' A5 F9 g0 r* ]
〖课程目录〗
5 D, Y7 l4 h8 N+ Y% r第1章 课程导学
0 d3 F( s6 `9 f1 X+ `. K3 n- N8 H1-1 课程导学 (12:34)
# o4 c( A% d' r8 x8 ~ ?" [
! v) [6 v5 C2 x2 E! D第2章 基础知识
5 u V+ @* z+ D2-1 什么是TensorFlow (10:24)6 F3 j W; x% u6 e
2-2 张量、图、会话 (06:17)
8 ], i: h1 ?3 ~+ u: ]2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)% Q& {4 }* X% I/ `: a
2-4 Android操作系统 (16:19)
/ N* l( U' F6 z9 {* q; O2-5 Java安装 (10:15); I7 d# t/ Z6 F4 H9 s# i4 `
2-6 Java环境搭建 (02:40); b$ S. V9 E2 A" {! Q3 E
2-7 Android安装及运行 (10:39). n* X9 \# L, g# ~ E9 Y! {
2-8 第一个Android程序 (05:34)
' X; M; I/ ^: H$ w8 d0 P
( I7 J% C3 U0 x. \& \第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
. F! @8 f/ |1 s1 ^$ d- ^4 k; \9 [3-1 常用模型 (10:15)
& b; y& e2 ?( o. q3-2 BP神经网络 (10:53)
4 v; L: Z6 x' `) @3-3 循环神经网络（1） (06:58)
# K9 ^/ b* p6 J' [ J) U3-4 循环神经网络（2） (06:07)
+ i4 r( z8 D2 Q7 ^* Z3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)( i: V5 i# I, |: T Y- j, O2 _1 t
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)- g$ [! o5 r( z s
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
4 f* {$ }- @! V: T$ K3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
' d- x) b% q/ [# u
4 F. i6 z% `6 a6 [* ]第4章 NLP基础
2 K6 B4 ?2 a/ \; f8 }0 F! Y4-1 NLP基础 (04:19)
2 I7 a1 U9 k+ B: a, B8 Q4-2 分词技术 (05:29)
5 j9 _ r# R3 G3 d v& Q7 |8 M4-3 词性标注 (08:34)
. ], @+ |* h# `2 p6 l4-4 命名实体识别 (08:25)0 q$ L" d* ~0 K
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
! q% a" s% S* O! N/ Q4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
' P' |6 H5 e. ?, z; {4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)) S/ q4 G3 P: H5 _' ]' N: u
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
0 m. W/ j1 B: N2 Q0 k4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
J5 _5 X: u1 G+ M' P4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)4 ?0 x% T! l0 d( C' v- X( e
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)! m A* l9 e- Z+ A8 H. T0 x
/ X2 ?; Q! B0 Z- ? ~. z* P: Z! ]
第5章 文本处理方法) X5 _1 g) |. M/ C5 ?8 a
5-1 语料的获取与处理 (15:19)3 n) w# m) P$ Z( e3 _+ h
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)( E- d2 { Y# y8 \8 ?
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
. ^0 D X4 h& @1 ]# f( U) K5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45) ~: R4 ]$ E! q5 G( a" z$ T" t
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
' y$ Z* Z) V( n# q6 c2 P5-6 文本处理方法 (11:39), G9 S5 g" l5 w
2 A0 T X% G1 a3 ?* R2 V
第6章 实战之聊天语料处理. B/ s; ?& G- z
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
* ^" m1 T; x& O( @: R$ W% R( P6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
( z4 a, L# g( a$ s1 e6 i7 |6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)+ G! T; Z: d$ L9 {% p4 X
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
, I' e& a& P# ]! A6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
7 _( g: A" B% w2 U1 _1 h& E6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)7 Q, e* n0 X7 ]! k4 W0 j4 }. X
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): S) f* g6 n" G+ q/ {
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
9 ]7 ?9 i( f% ]% j6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
) } p, a7 i2 ]! @3 r5 p6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20) K; X& }- _" ?7 z$ k0 L' Q. y' a
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)- x8 m0 {3 F2 ?0 T, B4 D- D3 O! j
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
7 E" Q( w. m4 K' Y6 m0 K; G+ w; q5 j$ B5 t- e! _4 L
第7章 聊天机器人原理1 p0 R( Z9 {9 Z. V d, P& T7 @. x
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)5 L' f, ~0 C& I* ?
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
# G7 e5 C& X/ N7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)5 ~; L' N. o9 c* Y7 f
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
$ L/ A4 a: k1 n. b0 A( M" A7 E7 n9 K" s4 o! a1 t9 ?
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理8 X/ |* l5 @5 d- s1 r( J
8-1 线程处理（1） (09:15)
2 w" w5 [. V/ L" M8-2 线程处理（2） (10:10)
, T- E# k2 m( W8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)0 O2 c! Y+ t8 {# @0 T8 a/ A) j
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
: k$ L" b. j0 O+ F# i) d8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
3 O! w8 k2 s7 Q2 E8-6 batch_flow（1） (07:28)( m6 q' j# y# M4 Z( t- ]7 D, {
8-7 batch_flow（2） (05:49)9 {4 g$ G7 @8 T1 ~/ q; j6 a
8-8 batch_flow（3） (14:43)
. q; l+ _% m; [! C8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
9 T& J2 X( O, G/ j8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)6 ~4 T/ U7 B5 C- z8 F2 Y
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54). R5 H; r/ M: m _. R* m: i. s
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)/ p/ b' U* p( a9 a0 U
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
6 _7 V+ f3 F, }: g
+ s5 f! E3 C' `8 B第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写- ~) p- p0 ?$ @; i) C, @) P
9-1 基本流程介绍 (10:37)8 ^' w j7 J2 ~. t* q) R5 a
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)/ P0 t4 e7 I( D! a6 p
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)! T2 Q, o+ X; r2 n& ^. h
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
/ m2 X+ C: Z8 ?" M9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)% `) r2 C/ H# g
9-6 构建模型（1） (06:43)" p7 W: C2 l* R: h
9-7 构建模型（2） (08:38)# W2 e8 g/ Y& _% c
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
0 V8 B5 |% a; ^1 J9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)* ^& P( |( z2 k2 w7 N3 N- O# V
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)- Z' T: J% z& N; _/ O
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)& ~+ \. ~: `1 w3 q
9-12 构建解码器（1） (08:28)0 z8 v# R3 }" ?0 r: v' r* i$ u* Q. e
9-13 构建解码器（2） (09:22)7 B4 H8 f" T) w/ A. f$ L. t; g W
9-14 构建解码器（3） (07:36); ~+ D9 {. Q$ w" o& [; H/ \
9-15 构建解码器（4） (09:19)
9 Y' l4 O- e s# Q' J2 o6 A! x9-16 构建解码器（5） (10:59)* D9 f. O; [5 B: ]# I
9-17 构建解码器（6） (09:28)
- k" i+ e/ R6 G' o3 l9-18 构建解码器（7） (14:52)" V8 U7 r: @- ^& f& v. v% Z
9-19 构建解码器（8） (17:02)
$ w) K; r- {3 ?7 y& p- p9-20 构建优化器（1） (09:56)* E" _8 a d: J
9-21 构建优化器（2） (08:48)
6 b, f, r+ g9 x9-22 构建优化器（3） (06:01)
$ k4 ?/ g2 L: \6 h5 [9-23 输入检查 (11:51)" x7 T) I0 T3 S8 i! [ f) ?
9-24 训练模型 (11:59)' H% c' Z( S' y z' x9 J5 c4 G
9-25 预测模型 (07:22) m+ X' L( T, Q! e; ^, c
8 W8 R1 m* G, q/ Y; H: Y第10章 聊天机器人模型的训练和验证
+ I) U4 m8 C. b: y& Y/ e10-1 第一种模型训练（1） (06:17)9 L* ^; w& i! p) l$ k% X0 z
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)( j* H! D; F7 ]4 K# |( j
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)8 {' J& _2 N% ?6 o
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
; o. s% K) L0 O& S10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
4 y, N% Q3 {. @2 j% {* X10-6 第二种模型训练（1） (11:52)" N# R" O3 |/ U" p4 T+ s1 b
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)" }/ ?% a" z, f$ g2 W% N
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
- s8 U( H# ^5 I' U% \10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
" u4 V0 j: v+ i$ L$ p, ^# @9 u9 X8 ?* M. H/ U+ Z
第11章 Android的打包与发布
3 S! o6 U# S, S11-1 新建项目 (07:49)
' _' y- F5 q" P8 i11-2 代码结构讲解 (17:15)1 m" I/ h, J" k: }
11-3 私有变量的定义 (12:25)
) F# {4 S/ j& f9 I9 V+ g6 l! \11-4 参数初始化 (11:54)$ h( ?: m7 |2 h! @0 S
11-5 听写UI监听器 (19:18)
( s3 d, \( J" q0 y11-6 合成回调监听器 (05:58)
% @/ @# W& l4 U" [4 `- ?7 m9 s11-7 听写监听器 (27:14)
! _- q5 i8 Y$ R. E11-8 语音合成参数设置 (08:59)% Q, f3 k7 H+ s( d4 N
11-9 完善项目 (21:32)
3 `6 ^* E M0 A2 Z( i11-10 打包发布 (07:15)5 P( c- k( D, ?% N: }) G7 t
. w }1 r- y6 L$ r, I6 d〖下载地址〗! r8 ]& U+ F1 ^# H8 R* N2 F
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