: p" I. j1 t2 v! x
# b( b/ W7 }, S1 p# N. V( W" p〖课程介绍〗2 {8 K& I8 N( W0 `0 E& U2 L' m
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。
+ T! A$ j) u5 _7 H! X8 n5 Y3 Q: u3 v. F! E% C C& c0 H
〖课程目录〗2 T0 Q; E; W9 s. p- G
第1章 课程导学" F3 W0 n5 M9 C' q/ k
1-1 课程导学 (12:34)
3 y+ u% |( L0 f) L; c9 k
9 W2 V* N: n& B- T- w% r4 c第2章 基础知识) Z8 r5 C& J o* L& A- ~- X5 W
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
4 [. f# F$ u) h; C2-2 张量、图、会话 (06:17)3 p5 y/ I# H; H* N) P
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
8 u* W" [+ x; a+ M2-4 Android操作系统 (16:19)! B+ G) c0 y: G8 f8 Q
2-5 Java安装 (10:15)/ E2 g; N/ _) E; b8 {+ n! ~
2-6 Java环境搭建 (02:40)9 M: {/ C, O8 X' q
2-7 Android安装及运行 (10:39)
7 L5 N7 r& D, z- y- E, p( M M2-8 第一个Android程序 (05:34)
& p1 J. [* u6 m$ a7 v9 |+ d/ s2 E2 z
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
, W! r4 m; F5 m2 _" K- d, S3-1 常用模型 (10:15)
0 ?% L3 L' v9 z# y* ?- Y j0 `+ H. k) f3-2 BP神经网络 (10:53)' U7 w: s4 t8 x& a3 h) ?
3-3 循环神经网络（1） (06:58)# h k A* C. k/ z: x
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
, j- D+ M+ E& x+ W; c! Y3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23). Z( j+ E+ x% ^0 Y% z8 h
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)3 R7 a/ [# G& C; G. }# l. [
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
) O! C9 S: E" L7 d, a1 h3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)+ z8 s. X* Z1 c% `6 x9 b+ L
& M! z+ Z* E) C; s4 L2 {/ b% i" d' d7 h3 P
第4章 NLP基础
1 d- R, T0 A! h; }4-1 NLP基础 (04:19)
0 a# M! z. y+ F" E/ f0 Q7 Q9 V4 l* p4-2 分词技术 (05:29)7 @; P3 o2 f4 u! U+ `$ ^
4-3 词性标注 (08:34). R9 b( P4 n, I( Z4 }1 e3 J5 t: A
4-4 命名实体识别 (08:25)7 s; T: y5 c) E( a
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)3 G8 E( y; N% d. b4 q
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
, K0 O3 g) o+ X8 L, f2 o% S4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)8 Y. ~0 k5 x7 p; I; m4 T
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37); n% ?+ K5 j7 Z$ o; m% m
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)( _. d; e+ A. s" e3 c# ^6 P
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)$ _$ a) [) a, Q, Y E$ n ]% Q, o
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)( j& G* H6 n7 i
) I0 l: K, C u7 t( o. a+ b
第5章 文本处理方法& \6 A% x! }- C3 \5 \/ ~
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
5 @5 p7 _4 R8 h5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
. K9 _$ W, Z; f' c2 K2 M5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
2 z5 V6 G5 r) f( o# d5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
R* F$ K: C9 F7 J5-5 词向量与Word2vec (07:26)8 p" f6 c" }7 U- {5 T: S
5-6 文本处理方法 (11:39)" E% F& B, t: M o
0 ~( D: J1 @+ n
第6章 实战之聊天语料处理
: X9 A9 C& W4 X* h# L! {6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)1 T9 R3 V7 h; ^, z9 ^$ |
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
: Z/ H7 |) C# i& ^6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
, d/ L4 z( x0 Q1 a$ r6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
, R9 r( ~7 U# x. {6 `& w: d6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29): \4 H. [) O0 _4 w
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
% m- E7 Z2 \9 [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& n3 N. P6 L) b- D% C# _8 _
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
$ }( }. R, L% X6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)2 P- g# x4 B; B1 m. x3 ?/ ^
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)2 O" t$ E* I2 H# Q
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)" g6 F+ p6 [! H0 @
6-12 语料处理实战小结 (11:36)3 c+ j. I( n* E/ @7 ?) b3 g
7 j0 b- h& T7 @; _
第7章 聊天机器人原理
2 D$ j* G: G) r: Z& Y; L2 I7-1 Seq2Seq模型 (10:37)$ r k+ j) ` _. C( b) d/ K; S. v
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)/ @2 o/ D" ^5 Q2 i( U" p" W& h
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
B; c# S2 K" [& i7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
2 g1 N3 c0 c& o% T2 Y4 r5 _, `) z3 J' b! o) W* V6 X! J) A
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理* s! D8 m+ @. y3 F- N; E6 Y
8-1 线程处理（1） (09:15)
0 t M1 _4 t4 G8-2 线程处理（2） (10:10). X f/ y' W" _. H
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
, B2 C# N& i g- Z" v8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
' o X) e+ \' v' T4 h, _! t8-5 数据操作 转换长度 (07:39). z( b4 v( Z* w3 J8 f
8-6 batch_flow（1） (07:28)* r, l3 d% H$ R v) s
8-7 batch_flow（2） (05:49)
* e4 X. f$ w8 `7 d1 r! H& @8-8 batch_flow（3） (14:43)1 d4 v6 z( O3 t- W: Y" z) z
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
& ~* V& @) |9 e6 L! u- J* x: B. W8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15); }; w8 u; X% T: E
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
1 W) x! ^, p: |! u- x- t8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)- l0 _) Y Y9 ~) R2 I7 V
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
6 x3 Q+ P* q n. y* v- ^
% z; l+ ~. D! X# {1 ~+ m3 j第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
# L! `$ b7 t# s5 v9-1 基本流程介绍 (10:37)6 R4 c- f# [5 o. J. q
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59). W* |- B- H: L3 T. r
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)" Z2 s4 f) B, b8 F. ~/ j' B0 h- w
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)5 }( F$ c- Q* H0 F4 W
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)7 R a: w/ @8 X" t
9-6 构建模型（1） (06:43)
! I) _0 H! S+ B" Z- @+ Q; e9-7 构建模型（2） (08:38)1 K1 T2 g0 j1 X6 ]( x4 j: D! g( t; z
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
9 s. U8 I9 @. Y! U9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38). g$ |/ m# x2 d Y
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)' Z# k& Q T( U) ^6 ~0 [
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44); U) ]1 T1 |0 x7 J# u
9-12 构建解码器（1） (08:28)& Q& K" ^* E) Z* R1 I: ?
9-13 构建解码器（2） (09:22)
: \ `$ m& e g( X- _4 i* U9-14 构建解码器（3） (07:36)
! N# E9 o& _* Z0 e6 E9-15 构建解码器（4） (09:19)/ V, t* a& ^( |* l! `3 C6 z$ z
9-16 构建解码器（5） (10:59)% E; `7 e. s3 B1 Y
9-17 构建解码器（6） (09:28)- z3 D. Q- r0 ~; a
9-18 构建解码器（7） (14:52)3 p* I! g. l' y W
9-19 构建解码器（8） (17:02)% P b' C+ [# ]: Q% V
9-20 构建优化器（1） (09:56); W/ F6 z0 T/ X8 u+ i8 U/ l
9-21 构建优化器（2） (08:48)
7 B9 K! i1 K/ }( W- e& t9-22 构建优化器（3） (06:01)
. Q6 \- Y- M8 }9-23 输入检查 (11:51)
; s9 X5 `' U, M& A2 m$ I9-24 训练模型 (11:59)9 [" @+ [* n4 Q& l
9-25 预测模型 (07:22)3 e. [% g0 y z7 W3 f% Z
. \( i- t$ y% u) T" R% _第10章 聊天机器人模型的训练和验证
5 B/ d5 E4 E \. ], K10-1 第一种模型训练（1） (06:17)6 L7 x! o" J5 {7 A1 y
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)8 M, T& Z: Z$ x+ r7 u
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
1 U% S- h6 z& ]% g* Q) t/ D: G10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
' @, ?& A' U: b. J10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
1 B4 ~8 c( u6 @ o" n6 S- k10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
0 Y }! i. w0 I9 C0 t9 U% p+ m+ v10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
$ c) a" u0 h- @2 ?10-8 第二种模型训练（3） (05:34)% N+ P: d: R2 t i" }/ d
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)2 F$ R( l# c( i' `) L% h- G
2 N# {( |6 `9 U
第11章 Android的打包与发布: g: L, w' B0 f; t* L7 B% _% V3 }
11-1 新建项目 (07:49)% t( h1 v9 l4 m0 V$ ]
11-2 代码结构讲解 (17:15)1 ?- ^( \! f+ N: h* _) ^3 U& W; N
11-3 私有变量的定义 (12:25)% k( D9 l5 s4 F( V) N( `/ L1 @4 v* F
11-4 参数初始化 (11:54)( h" F( M2 M+ D1 w0 r
11-5 听写UI监听器 (19:18)1 L8 h8 r" _ H# ]3 u; T# ]- ~
11-6 合成回调监听器 (05:58). S- ^. r- V1 d& D
11-7 听写监听器 (27:14)
& M0 Q( Z* Y) R% b* S& V! e11-8 语音合成参数设置 (08:59)3 g' r& g6 d+ M, u2 B; [5 M. ]
11-9 完善项目 (21:32)& t6 |/ l) U, W b! g4 n3 {
11-10 打包发布 (07:15)* y; I; V( a- G0 W" c- g# R
+ @4 F2 ^( v3 L- l9 s
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