3 @3 a$ V9 y. f5 r) j
8 c9 z( ]3 g% v9 Q( p7 K9 r4 V6 F〖课程介绍〗
! `4 i0 Z( a$ }- S2 s9 T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。1 R ]( {# |( ?5 s# L
7 h/ N2 w% y M; x8 y+ W3 Z! `$ W5 ?
〖课程目录〗
% J3 E4 B+ e# _( ^& Z0 A第1章 课程导学
+ G* k2 C, ?& A9 {5 T4 i% w1-1 课程导学 (12:34)
2 r2 h7 w9 d: M0 W* q/ x% s- G) @- p+ |$ d. G# h8 g8 H7 q
第2章 基础知识
# d) N$ h0 h' C& b, K' \2-1 什么是TensorFlow (10:24)3 T: Z% y/ Y' ?' b' k0 K
2-2 张量、图、会话 (06:17)
+ \: ?, G5 d8 t8 b: K# o2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)6 t% b. \; }$ `8 S
2-4 Android操作系统 (16:19)
* m9 p4 z/ h! Y: F* u2-5 Java安装 (10:15)# s% q$ b3 r% E8 P# m
2-6 Java环境搭建 (02:40)8 h' i7 f8 s# W2 b. n! P
2-7 Android安装及运行 (10:39)+ F7 a7 d; G( }3 I; C
2-8 第一个Android程序 (05:34)1 \ ]* j1 y+ J- u4 }5 L
9 C. e0 n" w$ \' z k1 }9 a# L第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）0 t; B9 p4 J" V4 [9 N% ?# [9 o) A2 K
3-1 常用模型 (10:15)& d7 @& b# p% F3 G5 Q
3-2 BP神经网络 (10:53)- z8 g* F9 i0 D$ C$ r
3-3 循环神经网络（1） (06:58)$ `6 V5 R& O2 X: Q3 K
3-4 循环神经网络（2） (06:07)4 t* u. `, M0 R1 Z& g8 F
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23) t) {3 d# n# m) U8 q
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
; s& T9 F. X' w- `9 w7 [" z4 t( v3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
. }$ H. m6 w0 W2 E3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
- {* z/ m3 N# ~" e" F
2 w- f+ Z% u9 y# t第4章 NLP基础
0 l- s4 k5 M: |3 ]1 t4 E' }! ^# p4-1 NLP基础 (04:19): D* [) g8 X$ A( _$ I, s8 j5 s
4-2 分词技术 (05:29)( z/ z4 e' _3 [) b6 L4 B3 f
4-3 词性标注 (08:34)3 b$ f% \% |# B) d# }
4-4 命名实体识别 (08:25)' h. e" L* L/ h
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
, ?1 f( l; Q! E7 K4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
/ _( V- P$ R, x6 q4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)" ^$ N7 q' Z) h; i) i* {
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
4 Z. ]# s! A; k9 W Z4 ]2 F( n4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)# r* ] C2 g+ V
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
4 J( k |9 C3 Y" f0 a4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)( O% f% A! `) c. n* n) F4 j
/ P0 p& ?5 H* |( h( b! d% A第5章 文本处理方法' W0 E d5 ]. ]7 e0 V
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
; l1 m! j( R: S8 Q* I4 c1 S) [5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
, }2 i: p% X* s3 |; G5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)7 [ I( q: s, p$ v( d; p/ S v! p
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)4 r' p# d6 g- S* S+ W2 l
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
- l& O6 X0 F& O" L2 h7 l S0 p5-6 文本处理方法 (11:39)6 p# ?4 c# u5 P6 J% T% k! D9 `
# x' p! {( P( r! c& W1 g& ~第6章 实战之聊天语料处理+ a+ K# o/ x4 W- v9 [5 d
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
$ k, f( \! y; r0 o9 v/ ]6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)' J; K$ C1 C1 p5 @1 u( l
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52) Q$ Y+ d" N! E+ B6 o* R
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)+ p9 M' g; u5 Q# s$ g
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29): v. Q( `; j+ S, k: C z3 Y
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
, v2 _- Y+ x) P! k& ^" @# 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)1 Y! `" P- h6 G9 O& J( {$ X: F
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)8 a' Q& D' a! h h
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
2 U! U; r* G7 l; v5 q" ^6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)8 g/ W1 }4 @0 {7 l3 j A" R/ k+ u
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
T, [5 M! a4 T6-12 语料处理实战小结 (11:36)( P" W+ \6 a. _6 _& F( S
4 X8 l% _ Q) R# k1 n& P* C4 E+ v( Z第7章 聊天机器人原理
. }; x2 \3 i0 o& C" R3 @7-1 Seq2Seq模型 (10:37)# ^0 g: Z% @: C+ j" l% I" Q
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)- H6 q5 M( S5 ^2 c
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
! {/ f' a1 V" m7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)9 f" Z; ?8 `5 ^% _
4 \: Q* t5 e. l4 w
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理" ^& w, L3 N5 U( n) X
8-1 线程处理（1） (09:15)
( {* z* k5 ^( D- o8-2 线程处理（2） (10:10)8 F0 N0 N9 f4 C9 F4 X' \
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
+ \( y- d8 }7 ~% u8 r; m* Y1 Y8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)8 r( {- L% ^6 ]. `/ h
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)) c$ n2 g% S- q L- ?# \
8-6 batch_flow（1） (07:28)& M( C4 V2 ?8 `7 \
8-7 batch_flow（2） (05:49)
) u, d4 K5 I- C( g* \+ x8 u7 |# q8-8 batch_flow（3） (14:43)
* v& [0 f4 M4 E' g) I2 q4 e [: [, p; C8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58). s6 w% I! S* W* k3 m# h( A# H) T
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
$ v7 B9 n" m5 X, | a8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
" D8 s" O' v, \7 q; I% ~+ g" M8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)& M4 R; d$ c! u3 q
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
9 d" [1 A, Z8 |2 @/ ^
+ u( E2 ~) _- G, Y: Z第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
/ e$ G' h+ a, G5 e8 z% K9-1 基本流程介绍 (10:37); w# c* v, [% w3 g" e% s- W
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)4 L1 x, R" c0 Z# d% |
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)& J2 J8 k, g' u' W1 s- i# T, j4 F
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)" R! v8 Z( c3 t
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)# O2 g* h9 J U) ]' h8 k
9-6 构建模型（1） (06:43)
4 z2 V0 R* a4 a: F9-7 构建模型（2） (08:38)2 }' a+ C$ b" _& A' U. b* G I
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
+ q5 g+ }+ ~% W' I+ J9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
, d& B* b2 }% i+ I9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
2 f% Z! z- [( b6 w1 `- X2 Y8 O9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)( J, k0 H/ u6 l% u
9-12 构建解码器（1） (08:28)
- u( p. d+ b! T" }9-13 构建解码器（2） (09:22)1 a9 N: t4 x. a* k6 x% ^; d6 m
9-14 构建解码器（3） (07:36)) G8 n- r" v P
9-15 构建解码器（4） (09:19)1 [8 H2 p. l0 y! U- [6 A
9-16 构建解码器（5） (10:59)
7 D# l8 p5 x( ]3 B. @; v9-17 构建解码器（6） (09:28)6 h8 x, M. A" m# ~1 _8 H/ k& b
9-18 构建解码器（7） (14:52)
! G9 {) n& W! r$ F" d2 v8 H9-19 构建解码器（8） (17:02)/ F5 R) ^* u/ B. ]8 A. h" y r0 g
9-20 构建优化器（1） (09:56)
* K) d; x: N! J4 k2 b) t9-21 构建优化器（2） (08:48)/ P' Z9 J7 F* {; n: m$ W+ B
9-22 构建优化器（3） (06:01)1 e5 U2 X3 ^- Z7 v5 ~
9-23 输入检查 (11:51)
: k: Q; B! S, \9 ^! j) _) M4 q9-24 训练模型 (11:59)6 }" G- S. p# r0 ?/ A6 h
9-25 预测模型 (07:22)
6 `5 |0 N+ ^- z# O: j0 ?8 L+ {9 b, `/ z5 [
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
1 Z6 R9 E% G& x& p) K10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
i; y5 ~* U7 M ?* Q# z10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
0 J n/ ^- O. q J* I! a10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
! `: z0 A1 _6 b; s2 G10-4 第一种模型训练（4） (14:49). N+ `, P+ S: t% A& c( C
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)+ y1 ]! I- _. |2 g- V9 m
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
* J# A Z& P6 u9 d% z2 [# t10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
! U( N8 ?+ j7 q! v10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
1 h8 S! F4 i0 S& |% [5 p10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
6 C9 O% s1 O0 P) p+ w! X$ B
7 E* A1 [8 c6 u7 G/ |$ L8 L% y7 ~第11章 Android的打包与发布
2 ~9 g1 j* `7 t) T! g11-1 新建项目 (07:49)
" x8 m9 c/ Y4 Y! x) [+ [/ d11-2 代码结构讲解 (17:15)
5 k1 ^. g5 n- F$ b9 E11-3 私有变量的定义 (12:25)6 _- g" _3 M& ^/ U
11-4 参数初始化 (11:54)
% D8 t& ]' k. f1 d/ F# f' j, j11-5 听写UI监听器 (19:18)1 d/ P" H% Q1 S8 l9 U
11-6 合成回调监听器 (05:58)1 _; F1 ?; D4 E9 N
11-7 听写监听器 (27:14)/ H1 ^( ^, j# n% D% x
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
1 r0 l9 ?( h/ t7 @11-9 完善项目 (21:32)
0 D/ d- F2 m, R3 f! A11-10 打包发布 (07:15)" W* U, C7 ^9 S5 G' s0 k) @" ? ~
0 `. g# g4 T8 a9 c- i: H& K
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