5 Y2 T v" v1 y* C& \- d
3 ^/ p" I1 x) G〖课程介绍〗
' X5 t( t* P+ v9 C2 [1 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。* A H; r" S; g" c$ v* `' |
f9 u4 G1 D* |3 e
〖课程目录〗
. o- C0 J: D9 K第1章 课程导学
6 h- W9 {, ]7 T' Y5 O1-1 课程导学 (12:34)
9 q' M0 W5 q1 U$ A H) ~9 e: N) h8 `7 {0 ]
第2章 基础知识( t2 [3 S2 j) u% E
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
D% f5 O n0 p7 l1 h& R2-2 张量、图、会话 (06:17)0 y. l9 z( ^" O4 z, k3 r- F
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
& b1 c8 y5 g% U% k2-4 Android操作系统 (16:19)
( K* S' i2 R9 c" F8 G3 f2-5 Java安装 (10:15)
3 d; ~ a5 r5 H" \4 T% q2-6 Java环境搭建 (02:40)3 `! w0 Y' ]: ?2 R3 V
2-7 Android安装及运行 (10:39)) d) l5 m7 a' k2 e. m* b
2-8 第一个Android程序 (05:34)& L" c# t5 X8 H: i& ^; R* ^( z/ ^6 D
" B3 `0 ~: V* `! u) {: V, T
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
0 J. [& M/ O4 K( T* x3-1 常用模型 (10:15)* j) e7 d' G/ J- ^8 x, Y' h( t
3-2 BP神经网络 (10:53)
2 N8 O2 Y; H/ H% x f% f% @3-3 循环神经网络（1） (06:58)
' I& ]- R9 ^% n: j3-4 循环神经网络（2） (06:07)9 l$ P b' l* _, S% }- ~5 a
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)8 [) d# Y+ l0 |- a
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)# x3 H- v8 S7 c1 o8 R3 ~% R* S$ y
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07) t+ O1 Y& S9 y1 \5 T5 @" P% G
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
: v& |& M' x2 p! b* R, F. D0 C0 r. s/ H% G$ ^$ R
第4章 NLP基础
* p0 O; T' m$ @1 \6 g+ J% S1 I4-1 NLP基础 (04:19)$ p1 \* |, i9 N! w d
4-2 分词技术 (05:29)0 Y8 {' C# f/ e0 I
4-3 词性标注 (08:34)
; a1 Q& G# N; R. u1 w N4 d' y4-4 命名实体识别 (08:25)
( U7 s0 S l% L6 Z7 \, ]& R4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
9 d3 |( `5 }! i4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)' K) P' V8 ] q- A/ |
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37). H+ w- S) r. s R
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)# y* V, ~1 Y2 K. O& P6 N
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
0 [% ?& {8 @$ b* ?$ ^& l4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
6 ^; ~+ ?+ y7 `' A2 B1 V* o$ ~4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55), n- T7 x3 `' t9 t! m' k: @- f
4 n) d; R8 `8 _( J. E/ B0 U4 f第5章 文本处理方法
5 l1 z, b @+ n% `0 r& H5-1 语料的获取与处理 (15:19)& g& ~9 X: Q. j* f& k( B
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
+ z* ~4 s5 g1 j# x% i* t5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)1 a/ q: s# S7 [! u$ x
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
) E1 H7 W; Y. S( p5-5 词向量与Word2vec (07:26)
k3 z8 d- n% z/ `- o& C( g" H& ~0 x5-6 文本处理方法 (11:39)9 Q2 e, \3 w; b" d* i, m6 E
" F3 c6 A$ h7 ^2 O$ a2 a' T3 I第6章 实战之聊天语料处理
1 F$ Z/ b F( f6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)4 X) R9 y# H( x, \
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)# k$ i3 @. w X. K$ h. X: C
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
9 W$ R1 |& s+ q0 V/ U6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)# R( d1 I8 D8 Z, `) D2 S+ a
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
?: v3 S8 I- `& |2 L6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
8 q$ s j5 _% I$ O: l7 G+ C6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)) e8 W) l. t1 |
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)+ w9 {( m' b' g1 W* q
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37): W$ C3 U* _. n1 E$ E* _
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)# K) D8 y$ v* N0 Q6 r4 b
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)9 d4 o- A" u8 w/ z8 L; X1 M X; M
6-12 语料处理实战小结 (11:36)- F5 X$ l( p# V' ]
; u0 C6 V% v& E& O' o第7章 聊天机器人原理
9 t" C7 l' s: A+ v6 T. |0 }7-1 Seq2Seq模型 (10:37)2 y: q. @8 p8 \- u" g
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
- F, K. \0 p5 j; K: V6 }9 e7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
" [" g2 f* u/ a3 q8 b, H7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
+ y- b% |6 c* ], Y! N6 p: r7 v; u/ }( k1 u0 U
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理7 n5 ]& u1 q) v, S
8-1 线程处理（1） (09:15)# p: Z( J/ n5 x0 @3 h7 v
8-2 线程处理（2） (10:10)
/ u) C& I% `) }1 T8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
/ D7 Q( F0 T+ T6 i8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)- {' g; F( V! y8 ?7 ?. D+ Y3 y
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
2 O1 h9 q5 e8 ?+ `8-6 batch_flow（1） (07:28)! Y3 f% c% b2 N; k$ ?7 }7 ~
8-7 batch_flow（2） (05:49)
; w3 K( t% |/ f, o, ]" u8-8 batch_flow（3） (14:43)" U: V) a0 w q. o& o* l- t5 X! y% ]
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)2 f1 X" M5 o5 C# n
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)8 R+ h4 x* S' J) Q' [9 v
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)) f5 o( W. a" R! `
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)5 L( p+ _( U& F# ~) e8 [
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53): S) P& r& d+ k/ t
- Y; ?* v) O# r1 S# x第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
. s* d# t( K/ A' a9-1 基本流程介绍 (10:37)! N5 \& Y9 J# y: `% Y
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
* E! N% Z- \7 G# {4 U4 r9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
& E# b# L: Y# Y4 `' w9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
8 s' }9 t& V+ n% V" C9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
# b) Y! Z: V3 k) a d% Z7 d9-6 构建模型（1） (06:43)9 [, C3 c7 L6 @ x
9-7 构建模型（2） (08:38)
2 z* j) c9 L* F/ u X9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
% k+ {7 R6 f1 m6 h* s/ N9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
( [" \* X" Z* _. F9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)5 G9 i2 k4 m2 N4 Z+ g7 u
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
, ?. I- ~/ q4 w: W1 y- c6 y9-12 构建解码器（1） (08:28)9 k9 u6 g& o# S- m, [8 S% Q4 l
9-13 构建解码器（2） (09:22)
$ `, c; m( {' P# [* i* J7 l" e9-14 构建解码器（3） (07:36) M. R4 {# k) w/ [
9-15 构建解码器（4） (09:19)6 o4 [. ?0 ?5 M2 I
9-16 构建解码器（5） (10:59)
) f6 y# f) h# H9 Y9-17 构建解码器（6） (09:28)/ x: F: D2 T M l
9-18 构建解码器（7） (14:52)' I, ?0 j* f0 n0 x0 V) q# t
9-19 构建解码器（8） (17:02)
" n% Q' q' [, h0 n9-20 构建优化器（1） (09:56)
3 b7 O L$ w: I# B u9-21 构建优化器（2） (08:48)4 q; m- Q' j" p' B! X
9-22 构建优化器（3） (06:01) d, V3 o* ^* h0 E. d! k3 W5 ?
9-23 输入检查 (11:51)0 I( U1 ^& h- ~' m! q) d) g3 q3 I5 A: y
9-24 训练模型 (11:59)
9 q5 G7 y% R! `9-25 预测模型 (07:22)
+ m; f8 q& @1 w/ ^. U4 ]1 k# t+ Q' W7 ?; s
第10章 聊天机器人模型的训练和验证/ B" f5 ]% a1 U3 {
10-1 第一种模型训练（1） (06:17), |0 l( x2 \$ [, t) m' i
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
. }/ O+ Q3 f8 w6 d9 o10-3 第一种模型训练（3） (12:10); V8 C, j0 n& c* I6 ]( j1 S0 c7 O
10-4 第一种模型训练（4） (14:49), h4 l7 ~: [, i# t% u1 d$ T) Q
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
; p4 `2 v9 B, q; z& q10-6 第二种模型训练（1） (11:52)6 J# d* |7 Y7 h4 E- f
10-7 第二种模型训练（2） (12:06), U3 t# d( Y/ B' b$ \0 Y
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
6 a2 L4 A& \3 F2 _5 X) o10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)1 Z( q) ]2 O1 ?
, N3 F7 F4 b& ?; r# Z第11章 Android的打包与发布
- {, i3 z6 }- u. C11-1 新建项目 (07:49)7 p8 r0 L. j" w S# p3 q
11-2 代码结构讲解 (17:15); ~" T( Y+ u& X ?2 C1 c
11-3 私有变量的定义 (12:25)
; Q% ^1 w% `6 ~7 l0 D# [, n+ w11-4 参数初始化 (11:54)9 V5 I6 F: e! h# O8 p
11-5 听写UI监听器 (19:18)
' h! k, v* j6 I( q7 [2 Q11-6 合成回调监听器 (05:58)5 G# A C3 g1 e. o+ r6 f P
11-7 听写监听器 (27:14)8 m7 F' u% s! N2 o. ~& y
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
8 |/ A2 `, P, x/ X8 \0 w11-9 完善项目 (21:32)
+ G8 E( F0 A' A ?11-10 打包发布 (07:15). Q( C! P: q: q' v8 w4 g; x- N( P
" E# Z9 G: b. m* d8 S9 A9 s
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