" Q3 |" ]- M# k; A; Q
8 w" ~: j6 N& c9 z9 R$ L' u〖课程介绍〗
( |* }" K: Q' u3 P' G1 f$ |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。
! T9 r4 }+ e ]# Y$ e9 X3 e1 B: a/ o2 D
〖课程目录〗
* c9 @$ ?5 j6 v# L+ _第1章 课程导学
; y, Y9 n: j5 v" }# t* j1-1 课程导学 (12:34)9 n( C3 t+ s2 @5 X
; q% u8 c/ z% X+ l5 i7 p, F
第2章 基础知识$ _# W4 m( D+ R) J4 Z+ X
2-1 什么是TensorFlow (10:24)2 I/ K0 a( s6 Z7 I7 g+ m( e2 o
2-2 张量、图、会话 (06:17)2 _' ~, S1 v! V7 n
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
z/ Z% R4 J, g9 u4 ~5 p& Y+ l2-4 Android操作系统 (16:19)5 o+ u/ H8 M( D- J- r. \9 M& j
2-5 Java安装 (10:15)* x" N; L4 u) C3 ^
2-6 Java环境搭建 (02:40)
, \( t( y/ t% s/ N2 W/ g p2-7 Android安装及运行 (10:39)8 p' Y& h' r. c6 u
2-8 第一个Android程序 (05:34)
* z- {& O" y9 s3 S2 t/ @
/ _7 }4 F2 l: x3 f第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
0 Y+ p+ I! j, J0 a! k( K! J& J3-1 常用模型 (10:15)8 f' I% Z7 O2 d' X
3-2 BP神经网络 (10:53)8 G4 C9 p! @! b( C/ G
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
. C1 t' b3 y: L9 I1 c3-4 循环神经网络（2） (06:07)
9 s O2 R# U5 `+ z# f' F" c3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)$ g) P$ q4 Q7 B+ p% h8 k
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
7 z2 Y3 l( |) T3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
1 [# V* a, B9 x$ `3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)1 s( e4 h* Q9 Y+ m9 J
" B, m2 R$ k: ]2 n; O/ h第4章 NLP基础* b% a6 T. u: s% w- u
4-1 NLP基础 (04:19)
, j& {( S& a6 ?5 T4-2 分词技术 (05:29)" _& \& B2 p ~ d6 y
4-3 词性标注 (08:34)
' N: m6 |# K0 D" J2 O+ G; e4-4 命名实体识别 (08:25)% c5 @! E0 X4 I
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)& F8 ]. a6 A( K( }
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
& q* v! i! v1 m4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)- Y, D# r1 d' \7 x
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
; J2 e6 C2 T" v9 b4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
1 j0 x& @# k+ t9 @4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
/ I/ R- i9 f8 }: i4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
' k$ {5 o& I9 o/ u9 K- b2 V4 s. L
# c. V, c0 ^ h" z- x第5章 文本处理方法
& l& h( D0 ~; n3 Q6 O' s5-1 语料的获取与处理 (15:19), p% V/ ^' H5 z# z
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
1 C; \$ l/ f' ` C5 ]5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)4 U x- m( e5 P% I i7 m
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)# M( i6 y. C5 V. ?/ f( h. B
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
% C+ X6 }0 V" O; _$ U$ l: v; l/ z5-6 文本处理方法 (11:39)
: v/ l2 G4 S [6 _$ e. w* m* D+ M9 ?; y# [1 L \. |/ D
第6章 实战之聊天语料处理
% L0 s' Z. j, m6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)9 X! C' y2 J1 J% X
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)2 A2 ^4 g6 ]7 i* P6 J
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)6 _$ G. Y: d, N$ m8 b
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04) H4 G) o6 d1 A
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
+ Z. S' Y0 j4 b! \6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
) Z! u9 v8 N" v6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)& Z' l$ T, t2 w$ W" _
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
& L. G2 y& D0 M0 M6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)& z. U- R7 N' ?6 D/ g# c, g6 Y
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)4 \. ^& y* y( y, t+ r
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)" C+ a \) H6 h2 z) |! I5 o' r
6-12 语料处理实战小结 (11:36)) P# ~- k' I* B7 i
* t+ f! c% s. A) a2 I第7章 聊天机器人原理
( Y( E& M) f3 a. g/ T( s7-1 Seq2Seq模型 (10:37)5 O/ K/ G; v- |% J2 N" ~
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)8 r+ `. I+ \8 ~( j
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)3 A- x" D8 m: v
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
& U/ P! g/ ^) L3 }+ o/ [+ v) w/ j4 C
- _1 t2 K* `- {第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理 s& }3 [! Q' o% E9 ]5 v
8-1 线程处理（1） (09:15)1 c3 S% [5 W( s! J' w) n1 C! M
8-2 线程处理（2） (10:10)
6 u& I( r7 f- A5 t+ _! m8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)8 E' X7 Z$ n/ ]; M- Q
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)/ P1 H/ p6 I3 Z7 ~ i
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
2 a7 @0 ~ N9 h5 E8-6 batch_flow（1） (07:28)% T- N; T2 m1 Z1 Q1 W
8-7 batch_flow（2） (05:49)
; L) L. D* V. p$ b2 z8-8 batch_flow（3） (14:43)
1 P5 C! h4 x9 a0 |8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)* w( W! {4 [. e) n% Y
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
9 J7 [2 U4 |2 z. H/ L8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
- |% ~* i. A4 P9 w8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)0 g6 b: {* E8 x% p+ e4 X' D
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)6 k: A8 E; K6 ~6 P7 P+ {" S9 t
! V" C5 p) U* N第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
7 s; \& B* k; @8 h" Y+ E9-1 基本流程介绍 (10:37)
3 ]9 N5 {9 p6 m8 o- _/ x9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
: R# a3 |$ i% b* W9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28): d2 F/ O5 T( b
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
0 S6 O4 X3 F" k2 j0 z* }9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
. i X2 w; u! a4 Z$ n& C7 ]% l, d/ r9-6 构建模型（1） (06:43). t5 a; D# Y/ ~) x" M% N
9-7 构建模型（2） (08:38)
U" M' Y5 f" P' q2 j: X7 E% o9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
7 L! ^+ k. u7 M+ S9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)# f. H" J- B. F* r6 O" b5 T' G
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)0 `0 l' @: N5 n" ?# i
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)5 f# D. t' [+ G$ } s( f; w. V
9-12 构建解码器（1） (08:28): s6 _" K% L0 b: w# h) z
9-13 构建解码器（2） (09:22)
) @% t) G9 K% l! q _" D0 j9-14 构建解码器（3） (07:36)
6 M- b, @, k9 a* V9-15 构建解码器（4） (09:19)0 n" B' w4 M# k! j
9-16 构建解码器（5） (10:59)$ m0 L8 v" e4 h% I! X7 C+ R, L
9-17 构建解码器（6） (09:28)& D5 P; U$ k- I& X" P; V3 ^
9-18 构建解码器（7） (14:52)" P! R3 q9 i: H8 J0 n
9-19 构建解码器（8） (17:02)
% t4 t3 D6 ?& K+ E1 f( y9-20 构建优化器（1） (09:56)
' O1 n' D5 H$ N' N4 V' h9-21 构建优化器（2） (08:48) h6 O7 h( D0 p& Q8 b
9-22 构建优化器（3） (06:01)
6 E7 E9 x9 @/ o, `" \9-23 输入检查 (11:51)- g4 Q( L; D* o
9-24 训练模型 (11:59); W' X: Z; ]9 e/ Y& @4 b' }
9-25 预测模型 (07:22)( D, l6 {6 c# ~( h6 B4 B
9 M, g0 k) ?$ |, q
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
/ x2 ~% e9 Y7 o1 h8 z: f8 G& A H+ m10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
: o2 F# ^( |; u$ Q) j10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
% N( g5 ]# @- m# e0 S: W: x" s! m10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
4 m: W" R( [: @- }10-4 第一种模型训练（4） (14:49)9 Q5 e5 Q% Q" y- F0 J Q9 E. e R
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
. c* S; ^$ M0 | O M: j; N10-6 第二种模型训练（1） (11:52)1 j# G/ q3 l5 Q7 c5 b0 ~
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)1 L9 p i3 e& v# `
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
0 {; V1 \, g/ B1 J7 Z/ I7 h+ z10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)6 X. d1 c% E' Y; h, S* P& y/ i* s
% E) M% Y- Q" Q4 y# o
第11章 Android的打包与发布
2 m3 d4 l" O( `11-1 新建项目 (07:49): j9 P! @- V' [* {
11-2 代码结构讲解 (17:15)% n. W5 d+ b3 `" t( V. D
11-3 私有变量的定义 (12:25)2 {, D& i! ^. s, u9 _/ g& j1 t
11-4 参数初始化 (11:54)* ?7 m; t" c, s' q, `
11-5 听写UI监听器 (19:18)
& F' a# D, L/ ~, Q, A1 W11-6 合成回调监听器 (05:58)5 J" Q8 q3 J/ w
11-7 听写监听器 (27:14)/ r2 R: v0 l/ O
11-8 语音合成参数设置 (08:59)& g+ e% `# i p
11-9 完善项目 (21:32)- B5 l5 u9 a+ B2 b
11-10 打包发布 (07:15): |- X Y* r9 Q3 [- F
5 M; ?1 K! z* T9 e8 g7 v〖下载地址〗
9 Y" P" L0 N* J; b' w" f8 k; l; z: |. |* _# T: f% ?: U$ Z/ [
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