0 A; A) Z0 E2 }- o" C& n
+ e5 c& G5 e+ a3 w/ r
〖课程介绍〗
4 r9 m! g5 r8 G" L5 {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。
% ]" Q6 j" y x9 O1 [' R% A# _4 V
* j5 O0 m8 C: A) R% e8 C3 F〖课程目录〗/ V o% t9 n/ y4 v e l
第1章 课程导学
7 E9 p+ [9 R% Q. B% v+ \% V1-1 课程导学 (12:34)) s4 ~9 V' i# S, ?6 c3 b2 m
! U V& M" r6 @" b第2章 基础知识
: [6 S# h; {3 l5 a0 z. }3 }2-1 什么是TensorFlow (10:24)
/ w8 O3 @2 q; d+ O0 p7 [2-2 张量、图、会话 (06:17)
" {( W/ [+ N) F0 Y5 a2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
- H" R; u3 h3 P+ L5 y/ z2-4 Android操作系统 (16:19)
, H6 p5 J( |9 f) x; g2-5 Java安装 (10:15)
+ u" w# M+ t {* _9 r2-6 Java环境搭建 (02:40)
/ f# c( c9 D! G2 V2-7 Android安装及运行 (10:39); F9 W0 V" f% B; L
2-8 第一个Android程序 (05:34)
- B) ^- @# {" R! k& ^& G8 d& z2 d/ k1 S- z+ l
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM） [6 \, N8 t" e2 R$ g6 e1 I$ v
3-1 常用模型 (10:15)$ i& h" J& W; W- S" i; M
3-2 BP神经网络 (10:53)
( x" ^6 N- Y! I& D! W+ M. P3-3 循环神经网络（1） (06:58)
$ B' `4 h+ U3 C* G6 `& L4 G5 F- w3-4 循环神经网络（2） (06:07)! s! H6 P. K3 N- C5 K/ [2 N
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)& D! }/ \- W' @/ K$ e
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
4 R- G& l: h: \3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07): B5 ?& H! U' i* e
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
! s0 @' R1 v+ S: V; ~) K7 L& D ?1 c, Z! E# J) m! r4 K
第4章 NLP基础6 s* g9 y, e7 d: ? x0 C J3 _& w9 I7 m
4-1 NLP基础 (04:19)
, D( H6 I" }" }8 P4 V4-2 分词技术 (05:29)( x9 U1 W4 o1 D! s6 g1 w
4-3 词性标注 (08:34): P* |' U$ i$ A1 o) U7 a5 {$ K
4-4 命名实体识别 (08:25)5 t' n+ j% G0 i9 ~, k3 Z, G, P1 ?
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
3 v6 a* J: m) y# f0 l4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
3 n/ ^& ~1 L; ^3 E/ }7 D4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)1 O; \# v3 S3 S. X1 f" u; z
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)$ s& T6 q; L" m( O+ B* S+ I% N! W K ]/ l
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42) G% o1 Q Y) a0 M; n( b+ i0 h
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
* v" k) `9 n( s# b2 e4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)) D7 s- ^: }0 v2 z' f
' D: E+ ?8 a Y第5章 文本处理方法
1 R6 A- T) l8 x4 j5-1 语料的获取与处理 (15:19)
2 g; A) Y! b' N9 }4 V: x5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
. u* s) y9 f6 z$ ~5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)/ a% }: P9 l+ n* A* L9 p
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
: @+ r, U# p: b; O' e3 D% c% f5-5 词向量与Word2vec (07:26)
; w+ H" j0 S+ C9 _8 y5-6 文本处理方法 (11:39)
5 r# N& t! u4 [: w! O# s, W! Q' H5 ^0 n/ s+ R4 }
第6章 实战之聊天语料处理" u4 Q8 s2 l! p% w$ E m9 i; a
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)1 t6 |" |) Z& p4 c1 Q; g, h
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
0 V6 c7 ^+ w( v. K8 A5 J6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
( @" B% G! U+ F6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)& U3 @8 v$ c# R* o8 K
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
- J: y- `* ~. ?6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
' h( _9 }1 c% f& b6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)5 ?- ]% Y) N3 {+ `! p3 u" e
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
: [; g# [8 f% e6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)' s& g6 A' W Y1 |
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
+ P* e6 a6 h/ Q: ~7 \' E$ M6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
: Z1 f0 t; l8 l# V+ z8 |4 [; z6-12 语料处理实战小结 (11:36)0 n2 j8 W( b6 ]8 A5 o. J
4 [6 F B6 r* @( `8 M6 @7 u
第7章 聊天机器人原理
7 o) @' @$ G& T* T" s) {7-1 Seq2Seq模型 (10:37)' T! P5 N8 N& M: }4 j. l [
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
8 {2 a/ Z3 V- v) \) \6 V" y7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
! N6 u' q" ^1 ]% C D& p+ R7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
4 k7 ?2 B& Z) ]
. Z1 q+ I( ?5 z |6 B4 W! B' V( V第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
& q6 c% j8 D& ]+ l% k H( t8-1 线程处理（1） (09:15)% e$ W/ n) i$ N' E
8-2 线程处理（2） (10:10)
: s) ]% d2 y3 Y- }0 S8 t8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)% `, F) [) P$ {
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
$ S- w- r# { |& p) L0 O" P) z! h8-5 数据操作 转换长度 (07:39)( ?) A/ F+ ] M! k' b8 z
8-6 batch_flow（1） (07:28)( V" A3 l9 a. j6 i2 x! y; E
8-7 batch_flow（2） (05:49)9 S& y z& p$ P
8-8 batch_flow（3） (14:43)0 o. o# T* ?1 {" N! v4 @
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
2 a9 k2 m+ N9 z% L- c2 _: ^8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15), _: k3 M' b) u# y9 q* t
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
/ ]( ^, s, t6 K3 u5 d; h8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
& A8 e. W0 Q c; q8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)% c, h' L$ l3 E9 L3 r
, ]5 ]8 I* Z9 b, x0 N+ K第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写+ E1 B+ f; a1 c3 p& x! O
9-1 基本流程介绍 (10:37)
, ]2 n3 w" ]) B- o/ v( o% [3 I9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)8 F% W% g: z9 b( O- G* I
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
3 u. P8 Y2 {. Y9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
! _4 B- \, ]$ q3 Q5 R% v* i9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)) {% j2 ?( x) v( n3 D
9-6 构建模型（1） (06:43)
0 c% E ^ T- Q; ^0 E' }- S9-7 构建模型（2） (08:38)6 F& k8 b* [6 |
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)3 h7 N# |5 L9 d5 }0 ]& ^
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
4 E+ Y9 q" h& B0 G3 {9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
" R$ H( C6 ^# t8 @4 K9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)5 u" Z$ k. N% v0 Y" J3 P
9-12 构建解码器（1） (08:28)
- j( b+ e0 J4 a9-13 构建解码器（2） (09:22)
$ u* H" d, L* J5 v1 z9-14 构建解码器（3） (07:36); U0 B4 H! \% m f
9-15 构建解码器（4） (09:19)
6 [" y5 y: |6 C$ z S0 }. v9-16 构建解码器（5） (10:59): Y5 S5 R' u1 _( \, L/ z
9-17 构建解码器（6） (09:28)# i* `) B- w( v
9-18 构建解码器（7） (14:52)& ]& _. Q) m v: f. F5 _+ |! T& r
9-19 构建解码器（8） (17:02)2 X4 O& N. ^* \* _6 O
9-20 构建优化器（1） (09:56)
% L: A' L2 d) V# y; M/ u, X9 h9-21 构建优化器（2） (08:48)( k3 C& d* ^- C
9-22 构建优化器（3） (06:01)2 S2 e7 f+ `3 F9 ^
9-23 输入检查 (11:51)8 V, A" P+ o3 h' w8 c
9-24 训练模型 (11:59)
6 q# T( p1 y! P; U9-25 预测模型 (07:22)
8 |" O6 T( }( A( C! T9 ^. ]7 W6 k* L- Y
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
; P& H4 K( V0 q) V10-1 第一种模型训练（1） (06:17)/ x. v9 K- B" h* j1 _
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)0 H4 ?2 T0 _/ m/ I* i I' a
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
% k% e$ o# [- e" e6 L4 H10-4 第一种模型训练（4） (14:49)0 V6 o: o4 e' y E2 i8 z
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
9 g4 t) P3 V3 u# p10-6 第二种模型训练（1） (11:52); X' D. F7 E8 \4 p* u: z/ Z5 a0 c
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
( e. ~2 [% ^1 X: e% G4 ?6 {10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
. O; o* R$ ~' E! R) ~1 P: }+ N7 ?4 d* \10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
- k2 K$ ]5 D& M* x3 z4 ~$ R! b* ?% I
第11章 Android的打包与发布$ N8 k+ e( B6 W5 m' C2 `' j) Z( M
11-1 新建项目 (07:49)2 k3 L! v: Y- r: R2 h
11-2 代码结构讲解 (17:15)/ t) h R% i! ^$ C
11-3 私有变量的定义 (12:25)
5 }2 _: Q, Q) V" U( M3 s" Z11-4 参数初始化 (11:54)
, ?& H n% n z+ I& N O% ]11-5 听写UI监听器 (19:18)
* F2 F0 t. L% |, N+ o4 K( r4 c7 m11-6 合成回调监听器 (05:58)( S" w1 c" E+ X, h7 }+ r
11-7 听写监听器 (27:14)+ h5 y9 b6 I6 w* t' c
11-8 语音合成参数设置 (08:59); k, R6 _) f, n9 T8 w5 ?
11-9 完善项目 (21:32): B0 \/ g- ^6 p# Y: M
11-10 打包发布 (07:15) X7 ?- k/ S6 Y
! K# c( l2 X* h1 l〖下载地址〗1 s* ~% E0 Q. Z8 Q1 X
. o. M* J& x4 j
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