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〖课程介绍〗- m7 `! }! q7 q! Z6 z% B
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。6 C. [, R* s5 M* Z2 F! M4 c
0 f* r4 G, z% X
〖课程目录〗9 L3 O8 V6 }7 m0 L9 C/ o5 y, e
第1章 课程导学) _6 f; `0 `) j1 K8 ~
1-1 课程导学 (12:34)
) A, X( F2 S* H! l& F( k3 y* v/ V: w2 p$ K @) y
第2章 基础知识7 Z# n# d/ ]. L6 Q0 |
2-1 什么是TensorFlow (10:24)' y# |) f# z" ?( K7 n G) u
2-2 张量、图、会话 (06:17)
! H2 _5 Y! q/ i( n1 C0 `) D" H2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)0 ~6 [% a* Y( y4 ~4 @
2-4 Android操作系统 (16:19)8 T; H) j1 w5 i' V
2-5 Java安装 (10:15)1 v8 b* N! [, y
2-6 Java环境搭建 (02:40)1 `% X5 v7 A! B' o6 E* D
2-7 Android安装及运行 (10:39)6 Z& [% \& j5 E
2-8 第一个Android程序 (05:34)( j" E. r4 [: J5 L! M2 a! y
6 \" ~& Q- b! e7 b4 r4 l3 Q( k( J7 c
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
% m# Q) k3 u9 O* G7 C, @3-1 常用模型 (10:15)2 T; I' g! ?2 Z% G0 M! Q7 ~+ [: G5 M
3-2 BP神经网络 (10:53)
) V' H& p7 c3 H( V3-3 循环神经网络（1） (06:58)8 P H0 R% c/ [) L' `$ l
3-4 循环神经网络（2） (06:07)3 y* A- _: n! d6 D
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)7 j2 X+ [" Z- f/ M* K
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
, [1 s- |" D- r- H4 Y n! h+ z3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07): f* B% R+ ~ e
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
( }9 `2 I4 D5 J' C2 P" ^* q+ V
第4章 NLP基础2 V( @+ G; G5 i) y" {
4-1 NLP基础 (04:19)
; S* d! `* v/ @2 M7 y4-2 分词技术 (05:29)( ~9 ]* i4 `, c
4-3 词性标注 (08:34)
( s* N/ x' ^2 ^7 n4-4 命名实体识别 (08:25)
7 C. _1 M2 ?9 L& W3 A: [4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)1 C2 `! z/ z& H& V
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
9 `6 V0 C: C" G! g* B4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
" @ C$ r P/ z4 [4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
( `; D2 [ e$ z5 }/ o4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)5 ^* K6 g2 p- ?# l8 w$ L
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
7 Q* R$ ^2 {# k/ ?! \4 v9 S4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
t+ Y: E0 [' E. Z3 J0 C
0 [0 o) l' v) s( T* t" W; i5 H第5章 文本处理方法
8 d2 L- r( @; s$ Q9 d2 E5-1 语料的获取与处理 (15:19) p5 {$ z/ g$ |$ C$ B5 I
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)9 Y$ D. M0 ^) ~, q, w! b
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43): j7 t$ F3 {6 Y0 }2 f* M
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
+ C* l; m5 P8 G4 k# j5-5 词向量与Word2vec (07:26)% A F2 g8 | k! |) o# V
5-6 文本处理方法 (11:39)
6 M R- q& \+ r! ?+ Z- F( m
# e3 i& `% C8 w7 S, {. t. `第6章 实战之聊天语料处理
) l9 U* }2 Q: Z7 ~# L5 t# y4 z# @6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)# F* \, k! O" U3 K
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
3 c) K2 w0 K- c# b4 J6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
; [! x- V# x9 g, u0 M6 K6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
' I" v# y$ ]" M: B4 x h7 e. @( G6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29): v) Q% m) x3 o. }3 T3 g; b& f) p
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)7 Y. f' F2 u) M7 n1 h8 x+ w
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)
8 \( a. C& j1 X; B( t6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
( q* N+ ]0 z; _: c4 j( v# e) S6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)) r$ C4 ?! |, F
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)3 v# K! E% k6 P/ [8 m* z5 G8 L8 h$ V
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
5 K1 _2 C5 n+ r6-12 语料处理实战小结 (11:36)
# d; m a$ J4 y" C: E; h) ^8 \9 ^* f5 w Z _- `
第7章 聊天机器人原理
( g( w) G/ d" q ]3 Q1 D8 b7-1 Seq2Seq模型 (10:37), S; E7 ]; T+ L# a
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)! h! j% p+ K" ^1 u* ?
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
# E* }8 r0 t2 S" |, n1 N7-4 聊天机器人模型（2） (08:42); ~8 j# k8 w1 p6 u6 k" G
* _0 |% `& F7 L- u5 o- ]. n& G: M
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
- N2 i9 ] b/ P/ R1 `8-1 线程处理（1） (09:15)7 Q1 \" e; r+ l ?$ f) x
8-2 线程处理（2） (10:10)) A# l3 p% I; [+ H' Q( J& Z
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41): p+ L, R' b5 E; N$ ~
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50): g7 Q8 o6 t2 a7 L7 u5 W" U
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
2 u( |* m; \: D8-6 batch_flow（1） (07:28)
/ s; o7 X$ b" H3 }8-7 batch_flow（2） (05:49)
5 Z1 o- t) i8 `8-8 batch_flow（3） (14:43): w" {7 f5 a, F% ~+ V0 M9 X
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
# n; P# k4 o! g9 k/ C$ s8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
+ t+ l, a( V; Y, f6 Q8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)2 n$ j# ~% }+ b3 z e
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50). M }5 u: V* i8 n! {4 N( M
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)/ `. }; e1 K" o
1 F# Y& n! G9 t" m: R
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写5 a8 [5 y. R) n( U( `$ A1 U
9-1 基本流程介绍 (10:37)
0 x2 F: ?$ X3 g; q9 i {$ F/ [+ k9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
0 F$ i* f; Y' \- s. f9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
Y! [! a3 X8 F& c V K9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
' d% p+ w. Y4 d3 e0 Z2 o9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
" q9 h: a& s. P! O9-6 构建模型（1） (06:43)+ L% ` H- z6 S; ~. [$ n
9-7 构建模型（2） (08:38)
8 B3 E7 G7 J2 j2 ]6 N: ]: b& O9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
: {4 C- l8 e% R2 D6 K) |9 B2 w9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
* C; X: J8 k4 o) D& F, L9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
. V( Q# j- U* d: q& ?" m& b9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
3 b3 V+ `2 E! }9 `/ K$ m% s1 |/ r, C9-12 构建解码器（1） (08:28)
2 ]$ J$ k+ m, [7 ]9-13 构建解码器（2） (09:22)
9 E! o/ j6 T. A+ S S9 t9-14 构建解码器（3） (07:36)$ b7 P% `4 W. _
9-15 构建解码器（4） (09:19)9 X8 c$ @. [6 I$ b0 f0 {! E
9-16 构建解码器（5） (10:59), P* \3 C* T9 Y# }3 ~
9-17 构建解码器（6） (09:28)# z6 N2 @9 @" q$ U! u% U
9-18 构建解码器（7） (14:52)
8 a, b) ~' K4 b) F9-19 构建解码器（8） (17:02)
0 s8 H7 T% e6 s. [1 q9-20 构建优化器（1） (09:56)
) d( T. y/ d X% u7 ?1 q! k X$ y9-21 构建优化器（2） (08:48): K9 o2 `( ]6 e: t
9-22 构建优化器（3） (06:01)
* E& b8 ~# `5 K0 F) }+ {3 n9-23 输入检查 (11:51)
- v: Q ?) \$ N9-24 训练模型 (11:59)
' o1 j7 @ E* R9-25 预测模型 (07:22)# E: ^/ j2 Y7 r
$ }: ^0 v9 | q8 ?# t1 e6 o第10章 聊天机器人模型的训练和验证4 g- C* Z" x4 C5 m }
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
4 k( k5 J& ]6 G10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
- z" H9 u% P& H$ `* H1 F8 A6 K10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
7 B5 r, i/ W$ L10-4 第一种模型训练（4） (14:49)! Z: r) \0 x5 N% ?4 }/ U' g
10-5 第一种模型训练（5） (25:35) [% ~* J) V& ?9 ]$ d: G9 o
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
. c" S3 a$ ^6 Q. `8 }" Y7 p4 n. A2 T4 A3 s10-7 第二种模型训练（2） (12:06)9 _1 J# p+ s8 t6 s; E, f
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
) ^- o- |1 ]. J2 e" T' C$ ?10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
, n0 x3 r& t' C8 A* K+ T1 g w% \) ~& d2 y' s! P
第11章 Android的打包与发布( H2 ~, s* r+ R0 q
11-1 新建项目 (07:49); X( J$ {- k7 _2 N* J* f$ j d) E! s
11-2 代码结构讲解 (17:15)
1 a: @/ U- S! G; J3 u. F11-3 私有变量的定义 (12:25)
, K. F; @, r# X+ e" M11-4 参数初始化 (11:54)& K7 w3 ~, x! P
11-5 听写UI监听器 (19:18)
4 W# ]5 o! W9 }7 U0 f' u, q11-6 合成回调监听器 (05:58)
- m) E' ?2 N& T; l8 v11-7 听写监听器 (27:14)
7 I$ d& g* t) h6 X11-8 语音合成参数设置 (08:59)
8 e; f& `. g9 k11-9 完善项目 (21:32)+ k% ]/ F3 \* ?9 Z
11-10 打包发布 (07:15)
0 V: t3 @9 C- |5 G
4 t& ]5 M* N$ j: T* P) U〖下载地址〗. c# g, T( U8 {/ x
$ M9 m e8 o2 a* ~/ K/ u: l〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗. S+ g$ S- p$ v) j0 N2 ?; _# b2 N
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