! a# w% o" q. U- B; J
! t; Z9 h( _+ a5 {7 ]( c
〖课程介绍〗
7 }% o8 t/ b* o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。
: D5 q) h2 s/ v4 v/ T& z; \, v
' y. l( f: e! K2 F〖课程目录〗
7 v" \3 T- u* J! l% j- _第1章 课程导学
0 y9 H' j4 n7 v* ?7 }% s- {1-1 课程导学 (12:34)5 T0 |' a) C8 f
0 o& @; z5 K2 w/ s' l5 {& c第2章 基础知识
5 T; w3 z0 \; u- D9 u, Y2-1 什么是TensorFlow (10:24)
9 ?0 B7 f* A% y( b2-2 张量、图、会话 (06:17)
7 w1 }0 P9 [8 S% u9 j4 l2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)! e" U/ _, N# K* k# n& K
2-4 Android操作系统 (16:19)! E- ]1 b' u' U/ F+ K) X
2-5 Java安装 (10:15)% h! Z- D6 {, m t; v) `) ~( C% W
2-6 Java环境搭建 (02:40)6 Z+ V5 A# h3 z
2-7 Android安装及运行 (10:39)
}% W- \) C# Z# S) h2 ~+ `1 w2-8 第一个Android程序 (05:34)& x( I4 G0 m; Y
$ q+ ~; x) y- B j* p/ N, |第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
' v; K2 }2 [; J6 @$ P% [8 W% P* \3-1 常用模型 (10:15)
% ~- [& d! F5 {- R w& d3-2 BP神经网络 (10:53)
" ?$ u; D* t; E$ }4 P3-3 循环神经网络（1） (06:58)
$ A6 ]9 j1 l) T7 ?3 o3-4 循环神经网络（2） (06:07)) V9 ?6 q1 f4 c. S, M6 e
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)* Q9 y% U9 L) J
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
' ?% E5 F: e2 h0 f) G3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
: l0 g+ C4 }, r- Q9 P9 w2 I% V7 w3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
/ r- V0 M/ t C n9 E% ]' ~9 |5 O, F W# A
第4章 NLP基础: |% m; Y! }0 A( M0 N7 X6 Y
4-1 NLP基础 (04:19)
0 v9 F1 }2 l- [! [& e t4-2 分词技术 (05:29)/ a) Y# ]2 w6 p
4-3 词性标注 (08:34). ^+ b5 }! J& B1 Y! N
4-4 命名实体识别 (08:25)
6 @" }+ I( `8 v; D3 B; L4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
' g4 z& N& y1 d" F1 M# m4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
: b. ?+ X: u& F. H7 A8 \4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)0 Q1 t. Z1 E z8 n2 V- S
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
3 l+ |3 h& x; F0 ]! P8 O D' G4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)5 f- b2 X+ c: E$ Y$ [
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
9 W7 j$ `3 h, j+ w$ F4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)6 `% o: e" @ O) K6 _8 U
; x4 F3 B( |& B5 j- F u
第5章 文本处理方法: }4 I) v$ Q. g( i
5-1 语料的获取与处理 (15:19)2 S' I8 g( R/ R2 m6 F
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
* a1 L/ l+ Y8 d) B# c5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
4 x5 Q6 a; G* d5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
; A p; M1 c5 l8 @! g# O5-5 词向量与Word2vec (07:26)
. O2 M" N' |6 n5-6 文本处理方法 (11:39)
9 n0 l7 m- v! F" ~+ Y, Z# d" ~5 w, {7 K$ H2 N+ n
第6章 实战之聊天语料处理
# p& ^. M$ Y! h8 c5 {6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
% P! o, m* i( @- a- l6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
# B0 z% s% w( l, _2 J9 {7 K! P6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)) w$ ^. Q3 `( t2 g
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)+ ]* `! w( s" p4 n0 T- M6 ~0 [$ Q1 r
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29) _" K4 {! g: z: g0 [! k6 d. |
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15) h& j- _8 ~1 P x* z) R0 Z
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 n# K7 t/ ^8 a y# o6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44); h+ i4 ]2 }9 a2 ^
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)9 f9 V# c" e" @5 E2 w
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
: z. D% `- l9 d: j2 q0 [6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
3 l( ^! [& G# T1 Q1 O6-12 语料处理实战小结 (11:36)
2 |2 _" x( ^7 t/ s% X" h+ r+ [9 l2 S4 C
8 k) N. ]8 ]" u6 e- z第7章 聊天机器人原理- ` k# M8 o9 s" F
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)& d: n9 `* y. ?9 ]" |; g# `: l3 X/ Z
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35): [' f" q: e6 W4 \( l9 ^5 H
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)) D6 a W1 v/ R( _- i( d
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
" a7 z+ A: {9 R- j( W2 z1 w- x. _" a
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理5 a1 ?' U: Q& h+ y1 u! k
8-1 线程处理（1） (09:15)
! G6 N: |: n; X6 B' y+ ? k0 Z" i8-2 线程处理（2） (10:10)' k3 s! X+ {+ t9 j
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
$ O. ~3 m3 o; ~' g3 c# l4 @8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
- B2 P6 p4 ]: ?4 n, r8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
6 X, x# n4 X! \2 H2 ^3 }" f9 V8-6 batch_flow（1） (07:28) Y* K: Q* ?& C5 O. G
8-7 batch_flow（2） (05:49)8 N$ V( |2 d7 }
8-8 batch_flow（3） (14:43)) e5 _3 _& e. }( n( j
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
6 a( N1 f1 y2 p- Y1 `. Y8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)% p5 U" S- o( _+ ] ]7 T- q
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)) Z5 L! w- d! s% z) J
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50) O" j7 f! t; Q. ?1 m
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)7 d* e ~1 z8 W# Z
; M- v0 C( T/ ^$ m9 ^% a% A$ X第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写 X( Y, p2 u- Y3 {6 \( G9 v
9-1 基本流程介绍 (10:37)
9 {" \& B8 m2 h, B9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)& S& L; r2 W4 D% k
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
0 \# h7 K* n5 ]% V W8 q9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)( y2 D j7 K" r+ X7 H/ A- f
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)5 ]3 f7 V! F U& Z) ~
9-6 构建模型（1） (06:43)
1 x7 M/ X& U* N1 C: P9-7 构建模型（2） (08:38)
8 t8 j/ ]$ z1 g4 z9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)) r; b( K6 F. L" \$ c j
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)! ?0 h7 W' e8 P1 \ ~( C1 ]
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)4 E7 @. p& c8 U% o J1 Q' D
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)8 N) a; S+ p% P. Z- U
9-12 构建解码器（1） (08:28). l1 Y, j% g9 K
9-13 构建解码器（2） (09:22)1 B$ u3 ~. {' j7 k' u Y
9-14 构建解码器（3） (07:36)5 U$ _( v; c2 u* D
9-15 构建解码器（4） (09:19)
, L" W7 O2 ^1 @6 }9-16 构建解码器（5） (10:59)
! z" k5 H: u5 n) H- C ~5 M- R% X9-17 构建解码器（6） (09:28)
3 _4 Z; l8 |0 r# v {( f9-18 构建解码器（7） (14:52)
6 J* I: r; c* q# m% o: {9-19 构建解码器（8） (17:02)
0 v$ o* S! u! o4 R7 C5 D9-20 构建优化器（1） (09:56)
2 l! j0 n3 W: n2 _9-21 构建优化器（2） (08:48)
A! k6 E+ P; r' c9-22 构建优化器（3） (06:01)" J; ?* X m* H% ^
9-23 输入检查 (11:51)
( ^$ O) o- g$ s8 x+ z' S# _# g9-24 训练模型 (11:59)9 u2 b3 o% E) ?2 L* u" [2 D
9-25 预测模型 (07:22)9 g5 W8 I9 B4 G- N b1 F
* }5 j; D6 H" }第10章 聊天机器人模型的训练和验证
2 P5 | q: A9 c% |' B9 K10-1 第一种模型训练（1） (06:17), |/ E" U+ H; }+ O5 o
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
& K: W4 E$ z4 R" d10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
( b J. H. d6 {9 K$ x% d) }! t% N10-4 第一种模型训练（4） (14:49)& Z% G; k# h+ W+ Q1 w$ O
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
; r* n* J( U1 R+ w. {( g10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
o& p9 G& h4 `$ @3 b10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
4 F" @# a6 @" s; t1 }) C10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
1 b( P( B" l0 W: O% g10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
5 l' t3 b3 |& P- s8 l( P9 `" E0 n' R" y6 `" [0 ?
第11章 Android的打包与发布
& u; K9 o* N6 C# I% ?7 [11-1 新建项目 (07:49)5 `$ f' \4 {0 u% b' d( t8 P
11-2 代码结构讲解 (17:15)) M! ~, E# h# F; d0 J8 a- m/ f
11-3 私有变量的定义 (12:25)
' c. {) b' N& y11-4 参数初始化 (11:54), l7 A' ?9 R) ^" @! g$ B
11-5 听写UI监听器 (19:18)1 m! |7 R. l! K
11-6 合成回调监听器 (05:58)/ o& o8 |3 t: @* ^' q& H/ z* Z
11-7 听写监听器 (27:14)
6 l% d- M" D/ t4 w" f11-8 语音合成参数设置 (08:59)
9 G& [' K* D I- o7 T! T6 v11-9 完善项目 (21:32)) \2 {% M( ]( M1 _3 S& T: t
11-10 打包发布 (07:15)
D( B4 B" n' w6 X: ^+ h/ w5 w* t$ w& e: P J; ^
〖下载地址〗
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