4 L" h7 M8 ]# ^* T- M- a- v4 k! R8 s' e
〖课程介绍〗
- r6 _2 Y# m9 f( `; t( O' U1 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。' O$ I8 o0 K L2 k8 `
; f& s& N; z. I9 m% R% Z* S〖课程目录〗
. [' W. v% N8 g# ]* s% P第1章 课程导学
( W1 \4 p/ ?+ P, w1-1 课程导学 (12:34)
+ z6 i7 o0 }2 E$ g Z9 O* m
+ @! w) W% S: J# t: L第2章 基础知识
) h8 X5 z6 |/ ~: ^/ R, q2-1 什么是TensorFlow (10:24)! y& f0 }8 i2 Q8 d
2-2 张量、图、会话 (06:17)
8 v# [7 e) A- u7 t6 z) S$ r2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)% @% e5 T, n6 J+ K
2-4 Android操作系统 (16:19)
! M, s; w3 v8 ^5 d, _- Q. D2-5 Java安装 (10:15)9 W- ]+ p* K+ D6 S, ~
2-6 Java环境搭建 (02:40)+ _' l! P9 H- M
2-7 Android安装及运行 (10:39)
8 u4 ?' o3 |# ?8 ]: k$ |9 Z2-8 第一个Android程序 (05:34)
1 q4 A! U$ D5 P" |' [/ ]! z' x) ^7 A1 K% B& r& b
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）0 e- \; }' f) v0 M6 Q4 X2 ]
3-1 常用模型 (10:15)
) Z% N4 \& C4 } Q2 C" f3-2 BP神经网络 (10:53)
: K3 z7 F, H2 Y+ U9 }7 u5 x1 h( y& V3-3 循环神经网络（1） (06:58)( S# r5 B5 V1 [/ l& |- O! b
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
' K& S% k5 v; ]: X C1 o" z3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
; I. U v" Y8 q. a3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
. V6 }* W! h; m8 X3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)( h( V8 G7 R2 x7 y
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)2 @) E. n# ~- Y) y# \" v
) A7 r9 @1 C% ^9 k) _第4章 NLP基础( m* ^0 g, b! Q0 F. k' _ x
4-1 NLP基础 (04:19)
5 t) m2 ?* f h4-2 分词技术 (05:29)2 U( O7 A% k# x* {) K# a
4-3 词性标注 (08:34)
/ ~; P0 i) H: p+ I: v4-4 命名实体识别 (08:25) O- R1 |/ X# u9 [3 K' w0 W' ~
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
" @$ V; U. Q( e# M( ~) B- ?4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)9 _, R+ D4 j2 j/ i t
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37): D) |: `; U) X3 }
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37); U! G! ], p0 x" L
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
7 \ B( p6 @% G( H; X+ o3 W4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)4 V2 }: H: j5 f5 ^; A4 h
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)1 W! w, T; A; p) W9 b7 `& _3 C% e
8 E, a3 {) Y6 ^! T U0 U5 H第5章 文本处理方法
9 R3 u: @! c% @5 }' @- }$ u5-1 语料的获取与处理 (15:19)
% A* h8 W/ R% G( M4 j. W5-2 NLP中的语言模型 (03:47)1 q! [7 V. S) _: u* b0 d
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
( ^4 d% `/ y+ J( Q5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
7 ^& R$ T+ Z' o* @ \( N5-5 词向量与Word2vec (07:26)
8 c2 K" m% o. {' M5 C _0 e5-6 文本处理方法 (11:39)4 G* M! @) L# s
8 p7 }+ R2 _. m8 I! A7 r- ]( {: r* z4 c
第6章 实战之聊天语料处理8 V9 {2 H2 O3 b) C# x1 _
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)( `: P4 b( s. v: E0 I
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)3 Q& g1 b; B- C
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)2 o8 ?9 W5 F) S1 K7 {' d
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
u7 p5 @! j8 B: {9 c/ B6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)) t, y4 Z8 t, ^* F
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)+ p8 g) m- z" T
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)
6 f7 Y8 @/ X6 Q7 Q6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)' U" E8 K3 n: }/ J6 U! d/ O( k' h/ I
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
1 k- M e6 G% F6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)3 _8 U& p6 M- N* y& l
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
$ w$ ]9 W& y/ _# j6-12 语料处理实战小结 (11:36)- y9 d0 |6 F9 f7 A
1 q5 v: ^# E* I+ U3 |4 X第7章 聊天机器人原理4 S. W O @' Q4 R
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)4 ?5 e J$ y* w$ Z+ w; f
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)* H1 {& O6 d& ]) Y& G- w) d0 F5 d
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
, c4 R& y# X; F# |* Q0 Q3 M# W7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
3 Q: n% j T% V5 C. f# f; F! e' Q' b- T. V9 f0 [; c% C
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理$ f( I3 t9 t: u) r: c
8-1 线程处理（1） (09:15)
% O8 _% }! U) o, N: j$ Q8 w8-2 线程处理（2） (10:10)
" O$ ^% d6 v' ?4 Z+ ?, V" s& a3 k8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
; h/ k A% a' n$ B8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
2 Q9 A" p+ m0 y: R3 Z* _6 E$ Q' ]& U8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
2 E& h* \% T( R0 m/ x8-6 batch_flow（1） (07:28)& _7 w% [- J) i/ p0 l; y. ~ z
8-7 batch_flow（2） (05:49)
" F( i* n/ ~0 T8 h! b, O7 h* t+ B8-8 batch_flow（3） (14:43)
2 c# s4 a9 W+ d# q3 x8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
: K( Q" S$ s! B# n8 h/ |; E8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
& o- b5 a9 b/ h0 v c* L- @, A8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)& i. Q$ L8 l; p+ C6 e
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
/ {$ H1 L4 @3 L# p8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
% U6 e+ y/ |* W- ]% f$ B T6 r, v! p& U+ e# p+ s3 {
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写2 H, I9 y, f; `6 J) A& y
9-1 基本流程介绍 (10:37)
: B: }! u8 V. N; U8 @) ]3 u4 F9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
( y9 q" N1 e" F8 V- u9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
% w& w0 J: s# |9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
. V; y$ p/ W- A9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
# H3 y7 P! {( |. L9-6 构建模型（1） (06:43)3 v- {$ u3 b; y( A
9-7 构建模型（2） (08:38)
c1 g9 l: m, v4 R9 B4 `9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
* k) Z2 R( ~ O% \: g7 b( r9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)% ^5 ]2 \" o% a4 P
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
9 L; H% K' A a7 j: F6 I* R o8 e9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
: B+ l9 m- g; A7 I- i9-12 构建解码器（1） (08:28)
) _5 ^% C* Z4 n4 X' S& `9-13 构建解码器（2） (09:22)
2 A! n) E# ^) d9-14 构建解码器（3） (07:36)$ X1 ~: l' Z1 K# _) g" v
9-15 构建解码器（4） (09:19)
0 t% a- e5 r4 `9 j1 t; A, ?9-16 构建解码器（5） (10:59)
) `0 M% q' C+ h( G# ?9-17 构建解码器（6） (09:28)
' \3 E: U. W. V8 v8 N9-18 构建解码器（7） (14:52)2 c; i5 [ D K5 j9 G
9-19 构建解码器（8） (17:02)
# @4 J2 H R" {9-20 构建优化器（1） (09:56)! M4 ]! b, |% E
9-21 构建优化器（2） (08:48)+ d0 Z) e' a$ }" U7 V
9-22 构建优化器（3） (06:01)
& J* \3 I# ^* F# R3 `' R2 z9-23 输入检查 (11:51): w: ?5 K% h% ]; |& a; [
9-24 训练模型 (11:59)0 Z: M: V# p# ^" M& f
9-25 预测模型 (07:22)
: a9 Z+ Z) i7 {- `7 L+ J# w; ^0 N% E. \1 z) C* l3 C/ N8 f
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
* O' K0 z0 K5 x10-1 第一种模型训练（1） (06:17)# b7 ?2 N9 J+ Z
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)" h# j/ b* E2 a3 z; z
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
) `, o, y. J# u- t8 x! \& M10-4 第一种模型训练（4） (14:49)3 v5 K9 ]: c h! ?2 I6 Q2 M- l
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
2 i6 @% {4 h1 ?: v/ w10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
' j3 B4 L" }: G; W8 h- l. _& m10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
. b ?0 l+ \/ S10-8 第二种模型训练（3） (05:34)/ C6 c. i1 z C. y* o, r" E( T
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)6 t. n1 @" l! u/ t- ? L
% g* d7 p2 s# D) a+ h& }
第11章 Android的打包与发布
- k: |2 M+ o- y" R7 q) p3 c) o# _+ X11-1 新建项目 (07:49)% y3 B6 p- g* C" Z
11-2 代码结构讲解 (17:15)9 U: p' {* _% a6 H1 Q$ f
11-3 私有变量的定义 (12:25): k/ g3 A% M$ d% K
11-4 参数初始化 (11:54)7 v6 l9 z* M0 ?3 y8 ^* G$ L% F
11-5 听写UI监听器 (19:18)
; B$ X3 }; z9 G; }6 V* s. t& b! }7 N7 V11-6 合成回调监听器 (05:58)
* ~7 s' _( T+ \9 ]4 k8 ]11-7 听写监听器 (27:14)$ s( g+ v! k& b9 q% b5 s( `9 q
11-8 语音合成参数设置 (08:59)& h- \& h1 p8 `# z/ t6 Y( B0 U# ?
11-9 完善项目 (21:32)% V7 m# e7 `! }7 n T/ e1 y+ s1 R. `4 ]
11-10 打包发布 (07:15)
9 Z9 L1 d3 V) v! G; p Y& ?0 L; y I0 q! k6 X' W
〖下载地址〗" E! B- c4 ^8 ?! R
1 l" N& L. l/ `9 @/ Q〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗0 S: X! R' o" ^8 A* G* F: b
全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html1 V8 G! N4 `4 q* s& h6 Z3 \% H
|
[复制链接]
