l, z/ [' v. J' o, ~# D; Y* ?. ?; {- m
〖课程介绍〗/ e4 p( i. q) }9 k% C
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。
- E. {8 _% q% F4 i# {7 P/ V; o7 U) u# r
〖课程目录〗
2 I. h& I4 a9 F" b5 w; f第1章 课程导学1 ?! ? d/ W* Y @' B
1-1 课程导学 (12:34)
7 o+ {3 `4 n3 d" v8 q; g4 _1 ] M$ h+ B F W1 q, a* l. e" f5 L. V
第2章 基础知识
5 |! p; o/ x/ d+ B/ k2-1 什么是TensorFlow (10:24)( o) ?0 D7 P$ n4 V
2-2 张量、图、会话 (06:17)
7 q6 N1 G- Z8 {5 Q4 E$ J, [ Q- Y2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
* {) _# `1 F7 I% C9 {/ l2-4 Android操作系统 (16:19) r6 W7 N% F6 J% B$ o
2-5 Java安装 (10:15)
- m9 H( [* ]- [8 c2-6 Java环境搭建 (02:40)+ g9 D! }8 s z" {0 B0 r
2-7 Android安装及运行 (10:39): P( d8 `$ P9 d* P5 j
2-8 第一个Android程序 (05:34)3 q# C1 _, P. L6 y
" g4 W7 J& E3 |4 w
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
% M' v7 _, O" O8 b' f; E3-1 常用模型 (10:15)
4 k1 Y/ a B }2 j3-2 BP神经网络 (10:53): Y) \5 t7 @; x- p* R& a3 Y) M
3-3 循环神经网络（1） (06:58)* b% s+ n3 Q, }& H) o! T
3-4 循环神经网络（2） (06:07)2 R# k$ x2 U3 [5 F- c! I9 [
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
+ e% T; n3 j% [! _9 o* l6 G( {& Y. }3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)5 E, H) e3 x- J/ f0 u% I6 K) b' D
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)& m6 Y( {; d" _( q4 C+ i2 n U
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)# g2 I% D$ N0 U5 y' x: H, c( ~4 D) |
) n9 a+ x: K, { C
第4章 NLP基础
% m6 L- a2 W6 P- d( c/ h4-1 NLP基础 (04:19)
7 g, s) n! O( S$ F+ b' Z/ j4-2 分词技术 (05:29)' ?* \% G+ Y5 j, ^6 f
4-3 词性标注 (08:34)
% a4 M( h7 ]: N* y" ^7 R4-4 命名实体识别 (08:25), M9 v$ W+ f& Q; k" Z
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
' n' G" G- Q' z1 T4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)5 I4 q4 ~7 f0 L5 g
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37): E. ^9 E/ `+ E' F; y; i1 C4 H
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)7 H3 \! m8 M+ ?- B& s
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)- X; ?- E/ V Y- b* c( w9 B
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)( t0 B3 Y. L( S" Q
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
- z* f. S% w: S# \! D, L O! T T7 R. y; [- U/ m, Q: a2 v" P
第5章 文本处理方法* |# T( N1 F8 k* `) Y$ I# D* w/ S' F
5-1 语料的获取与处理 (15:19)+ w5 a H4 I0 A* s$ L6 k0 v
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
* U2 k# j& F( n. J( m; J5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)3 g# \) ~9 p! _, T8 \1 j
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)0 L$ G: s( ]6 l1 s7 b5 ^5 n
5-5 词向量与Word2vec (07:26)! p# K v+ a1 W- m
5-6 文本处理方法 (11:39): z- }% M2 K$ N7 }8 y: ~$ K2 d/ [9 V. ~
% e! O4 v- d; ^- D! q! [0 R
第6章 实战之聊天语料处理
% G3 R* z- v) F6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
' ]% c0 q2 l# B4 O6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
& O& z+ Q' ]5 w6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)3 k% S9 i6 l$ Q& _' n8 {
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)7 \( W1 H5 S: J" h
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
1 V4 J# i3 Q' o- C _6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)( @; M! A- ?; L8 \& i
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)
% i- |! c% v2 N M& Q6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)0 g4 Q m- D0 d( q5 T/ S1 F( y
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
7 D _3 x( s: c/ Q6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
: n1 T6 F5 M+ D, {3 H: \6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)3 F) J: x. g# \$ g7 D$ i/ {6 d4 t
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
8 A. b0 Z, |* t1 E5 W6 [- T3 B# n( X0 [) t* Q0 ?
第7章 聊天机器人原理
4 L# g2 x0 A9 L; S& Z8 o5 F' u T7-1 Seq2Seq模型 (10:37)6 A# Z' l& E5 V! v. J, b
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)5 K& M1 u! z9 f6 d& A$ w- ~1 ^: m0 `
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
6 y3 X, T" Z* j2 d7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
2 K9 Z( t4 a5 f' n- Y8 m' m' ?# h& B2 C6 W8 R* n% S6 i$ G
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理2 J0 W; K G- C/ ]) p
8-1 线程处理（1） (09:15)
4 F1 M( } }& W2 X" U8-2 线程处理（2） (10:10)
% ^% a3 l4 a, `7 B3 f* J8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
+ Z4 S& Y/ v$ }+ _0 M. V" I& X8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)" ~4 y8 ]' s; @& p+ z
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)+ e- q: f! ] w' V Z, J4 J
8-6 batch_flow（1） (07:28)7 t/ a0 @1 B) ]! H4 v3 L* m
8-7 batch_flow（2） (05:49)& V( c; [/ C6 c. I- _& d8 }; a9 A
8-8 batch_flow（3） (14:43)
0 Z: J) d- R5 f2 o' X8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58) V7 R" } N4 ~; g
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
: a, F8 c9 O2 G7 W8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
- n* b- s9 l0 f2 C- ?9 J6 h8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
I/ K0 k! R1 d0 [4 m8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
% O/ b& R- i' V( `; s. X" S- U5 d' J5 a3 [9 y2 \
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
4 V8 b5 a1 E- L9 }$ o9-1 基本流程介绍 (10:37)* ]+ ^# E) Q$ d
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)# ?9 y/ s) ~1 y7 h) L
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
+ i1 w( m% l1 ~+ l9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)% y* Y* p7 P# H& {* M+ E
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
; ~; T1 |% h' y$ H5 j5 c- B3 Q. ?9-6 构建模型（1） (06:43)) z6 w, Z+ J% M S: q0 ]5 E
9-7 构建模型（2） (08:38)7 u6 a+ A7 ?+ r
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
; G I2 B7 L' k/ A) t) k2 Y9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
1 n- u, n9 v! J* o1 |' T9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
; ^! x- ?# H( _& D0 e9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)" ~% i8 o P7 e$ H! E
9-12 构建解码器（1） (08:28)1 ~3 p# d: q5 _( y4 R
9-13 构建解码器（2） (09:22)) {! Q }/ b7 d# _: h( v5 a# ^
9-14 构建解码器（3） (07:36)6 I* r% G3 S2 Y- A* O
9-15 构建解码器（4） (09:19). h. z1 g. {. b! ^' U
9-16 构建解码器（5） (10:59)- D/ I% x2 K8 z' o
9-17 构建解码器（6） (09:28)
1 E) A( n) M% B9-18 构建解码器（7） (14:52)
# t8 b0 L3 ]- v) _& i& [9-19 构建解码器（8） (17:02)
# b `' B3 o1 p9-20 构建优化器（1） (09:56)
( g7 A' b. r6 Y! h. O9-21 构建优化器（2） (08:48)& ~- @8 R/ k8 X" h' T% ^- i: P
9-22 构建优化器（3） (06:01) q) L R- i* c/ C" k) v
9-23 输入检查 (11:51)
7 X' o& p* F; X; c9-24 训练模型 (11:59)0 ?0 M1 y$ q4 ~
9-25 预测模型 (07:22)
4 V' Z s' Q7 S/ i8 U7 C0 J9 h* [( ]8 z4 d
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
/ t* A, L3 f1 \: f8 p, j6 V10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
. R$ W! B, |- I) n* ^- {10-2 第一种模型训练（2） (13:28). O! {6 m+ u8 }: D9 [' q4 p$ _ K* o2 Q2 ~
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
: N9 |- I0 b4 l" s. a10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
7 D4 Q. u, x% X' b& _0 O: ^10-5 第一种模型训练（5） (25:35)5 R7 x3 M* v z9 w& B- f
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)+ I5 S d8 Y4 D- W$ _- u' L
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)$ h- V; J- }$ T9 V( M- Q" [
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)0 `( n$ J; y- j& m" y9 v
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
0 ?. t. C6 u( f- w' x6 Q; q W! r( B2 { d
第11章 Android的打包与发布
6 r5 J% Z! J/ R- }$ P( p11-1 新建项目 (07:49)
. ~$ T( Q/ B: N. E7 V11-2 代码结构讲解 (17:15)) `3 v6 F4 x4 g( W
11-3 私有变量的定义 (12:25), a% V# l% L9 ~% Z4 V3 ~
11-4 参数初始化 (11:54)& c; @1 L( ]2 [ i
11-5 听写UI监听器 (19:18)4 r" v5 [) ~- u/ U, m9 ^7 l
11-6 合成回调监听器 (05:58)5 C; M6 a! s$ _) @9 d! x
11-7 听写监听器 (27:14)+ n5 B3 z4 l! M ]* @9 S) ^" p+ M
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
/ ]1 Q$ O' G6 J11-9 完善项目 (21:32)& S- \' ~: c; X, i% P3 y( O
11-10 打包发布 (07:15)
) P4 ]( t( }7 J$ j
& L1 d% I% ^$ m" R# [; [+ y〖下载地址〗
+ `$ b3 T2 R2 u! [" D3 {5 b$ m& w7 y) {8 |
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