: A( _: N W$ k& c
$ z: j% G+ a8 j8 f# A( D& `' i〖课程介绍〗
* m3 w6 F3 Q8 [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。
: w9 s e. I! s8 Y& ~
8 R' P* d5 e5 m6 s- f〖课程目录〗+ P0 x/ n$ p* M) c O" x+ g: e
第1章 课程导学$ Y$ }, D& a0 e* I+ b& C8 ~
1-1 课程导学 (12:34)2 Q$ p1 X* `# P2 C. j: _. ^' v
" h- F. U* [; }1 @/ c4 @' i第2章 基础知识
5 O3 j( S" n( B0 `4 F2-1 什么是TensorFlow (10:24)4 @+ h# h/ _- X4 u) g
2-2 张量、图、会话 (06:17)& A+ f" u5 i/ k$ k3 C
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)8 ]( [9 \. }+ J0 ?4 {, C' I
2-4 Android操作系统 (16:19)
. K0 M: X0 b0 c8 y. Q3 d0 y% y2-5 Java安装 (10:15)
/ d1 Y4 Q0 I9 i M' ^6 i2-6 Java环境搭建 (02:40)4 ^: F7 |5 }& L# i" q
2-7 Android安装及运行 (10:39)( A' w1 `( U$ F& z3 e% G% w$ ^: U; `
2-8 第一个Android程序 (05:34)1 E9 Q9 Y }0 V+ s4 t
; w" ?2 b$ D i! M9 N% G0 H
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）, Y) m+ K: _0 J4 N
3-1 常用模型 (10:15)) d4 x/ i% Y# g, ~ K; m
3-2 BP神经网络 (10:53)3 P$ Q, y! b+ j9 F: V% L _# c
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
4 j; D' J3 g+ `- `# m2 U3-4 循环神经网络（2） (06:07)% W3 D0 a% V# |; A* m
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)) _$ [; b1 A" }
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
9 K5 i8 ]. D: N6 L1 t3 ~3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)/ C- |( r5 R6 K* f
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
& Z/ P) |4 \# {$ {3 k+ r& {# ]
' Z# p+ u; j0 Q# H2 s$ D ^第4章 NLP基础 |" o) I% O4 P! `4 i
4-1 NLP基础 (04:19) Q* \7 H% p* u, z: e; Y
4-2 分词技术 (05:29)+ ]" w0 m% s; V
4-3 词性标注 (08:34)
' ?- G; y n/ C' l4-4 命名实体识别 (08:25)/ ^+ Z( j" r4 l7 {
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
0 R& B0 q. {# y0 v3 B4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)8 b' m) s; F1 D" ?* m8 V+ u
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)2 P# N2 g5 M3 T9 e1 X: O7 S
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37). _" g6 M2 w, K! w- Y x
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)* d- z" R v3 L2 ?% L( |8 D2 E
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)9 k: _ M m- B5 m" O( C6 x0 W) \
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
8 V6 l' T; `4 a; b- _
6 [* N, I4 U" u; ~第5章 文本处理方法+ j. F- S: ^. x. I" s( g
5-1 语料的获取与处理 (15:19)! m3 a4 l0 ?0 b# h
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
7 f! Y* C% o. C/ j5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)" E- Y* ]6 n v2 _' L
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
* _3 e4 ~: {/ g+ [" R" E5-5 词向量与Word2vec (07:26)$ E" e0 k- W0 n t
5-6 文本处理方法 (11:39)
2 ~" K: l# ?+ V# Y! X @ p
1 y! b. V2 X& T第6章 实战之聊天语料处理4 F3 ]( ]* q* o% {( V
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)+ w" a" j, R3 a% v$ G$ i, q
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)! |+ R) m) t0 C @6 ?5 g
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
- Z2 [+ P( _6 [6 X' E+ s- d8 o9 u6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
) _% A" J! v% N# _6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)( Y5 @# d" ?' b) e
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15) u- @9 \- t2 t# p* N# O
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) ^+ ^0 b% H- V( Q% H
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)4 W* A$ i4 }/ l; s% {2 U3 V
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
( a. M7 ]! `- z0 K) p6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)& d6 n2 L" h/ Y3 G
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)% w( u! o* h* }0 z7 K
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
- M) l; D9 H* O* Z- x& N5 q, g- [1 O/ x
第7章 聊天机器人原理+ ^" @5 n# O, i r0 n- K2 U
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
7 w% ?1 ^2 U/ u9 f7 ]! U7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
- y( a8 H+ n1 O3 l9 \' m7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
# W, u9 @0 N4 V7 u) u9 V) H, Z7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)9 ^& S3 b' X: M& g3 ?8 b
( i+ b2 W f2 ^, o& S
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
5 T! }* k* M0 L* T; P0 `: H1 y8-1 线程处理（1） (09:15)
) T9 ?) j, i& X& D8-2 线程处理（2） (10:10)
1 I7 g6 f* Z3 J' k2 v0 O8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
; K5 w$ T0 v+ I9 w4 a0 Q) f8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
3 K: | ]- v$ j- q/ e) n9 I8-5 数据操作 转换长度 (07:39)* v3 q- R; B6 q" n; n$ i
8-6 batch_flow（1） (07:28)6 x8 d# z9 b4 w/ y
8-7 batch_flow（2） (05:49)1 _/ H9 `" L4 c' `& @ v5 n" ` |% s
8-8 batch_flow（3） (14:43)
% u8 E8 O( a8 w6 v: [7 A9 M1 P, V8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
& u; W: p! [' P0 \& [8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
# `3 }# K* X: c6 Q& O8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)5 `% U% ~, k1 K5 C5 m
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)& z3 d# F9 G6 |7 s* @) e+ @
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)( Z( {) J2 v9 o( M
" b/ W6 |6 J3 `4 V# m
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写& S* s3 \; S! x
9-1 基本流程介绍 (10:37)2 x8 H C" G3 T7 p
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)/ }5 r9 k2 @3 p
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)3 ?1 b4 F/ o5 x; `1 a$ U9 L. O
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
3 g5 W9 B) s' X% | M" O' D9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)- ^, L! |# i! P. G+ ?
9-6 构建模型（1） (06:43)
, H' v! O& w2 o0 e8 I3 B8 `. C1 T9-7 构建模型（2） (08:38)" s& ~4 l% }, z" X
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)& X- w' ]3 P+ i$ Q5 d% \& _8 V
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
; f( b# U( [- L/ n8 C: L u8 U# S9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)& n+ V# r1 O; J# ?( s, F
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)9 _9 y" `0 o T. D) x
9-12 构建解码器（1） (08:28)
4 S) {) ]; c+ H( ~$ Z) s) Q- o9-13 构建解码器（2） (09:22)
% f9 s4 X4 W/ L6 d9 F& f/ f' n n( m9-14 构建解码器（3） (07:36)" J9 `0 X4 C% f! [% s/ I8 K
9-15 构建解码器（4） (09:19)
8 e$ m" r- ?; {$ Q8 b" {3 @, d- p9 B9-16 构建解码器（5） (10:59)
. [4 o$ C+ s9 k+ B8 q9-17 构建解码器（6） (09:28)
9 I! s. a/ A" `1 O. d9-18 构建解码器（7） (14:52)
0 q# W6 b0 e, d, E& i9-19 构建解码器（8） (17:02)
, A0 G- A6 i% r/ A+ ?2 q- a9 w9-20 构建优化器（1） (09:56)
: y* d7 D" D* p& Q# x9 E, R0 F9-21 构建优化器（2） (08:48)
5 o4 h2 ]( u8 B. {: I9-22 构建优化器（3） (06:01)7 U3 p! p# Y, g" f
9-23 输入检查 (11:51)
9 l. t6 Z6 P9 ~2 h, y9-24 训练模型 (11:59)* m+ s, |9 q3 p3 Q( c
9-25 预测模型 (07:22)3 E" K, s2 u" c: A# @- H
5 T) Z# ?* A3 M( P8 ?8 e
第10章 聊天机器人模型的训练和验证3 K. }* P4 }7 ?3 }% A
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
+ [6 _; [6 M+ E& Q% Q10-2 第一种模型训练（2） (13:28)9 k2 W. I' ?, C7 d1 j& _7 z2 x
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)% e7 H' E4 B( L
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
% U; `4 n- ?7 B7 j* D/ J( r10-5 第一种模型训练（5） (25:35)( b* b$ A, k: [5 _5 D- |5 Z' X
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
! o/ {5 F% }( @4 I3 t: c( ]10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
8 `0 d! R- l" z10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
% I" \+ G. S) u) ^/ K10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45) o& L- ?+ i1 c8 s7 I
. d- _$ T1 u$ `- i6 F( S0 Y% t6 Y4 j
第11章 Android的打包与发布; Y2 B4 \9 N- D2 j$ u8 k
11-1 新建项目 (07:49) c& ?% V7 v, J
11-2 代码结构讲解 (17:15)
8 g& i5 g. X7 `; D0 r11-3 私有变量的定义 (12:25)
6 `2 ?8 k# p2 w# T, w5 F11-4 参数初始化 (11:54)* c& V' J" {! `+ E, p: @; F0 g T, o0 _
11-5 听写UI监听器 (19:18)& R G0 [" d |' d4 p# |
11-6 合成回调监听器 (05:58)
( ~2 H# c$ X- _ Y11-7 听写监听器 (27:14)! i v, f0 ]) |6 S2 e
11-8 语音合成参数设置 (08:59)0 r0 z* m: e& h3 t1 F7 `9 V
11-9 完善项目 (21:32)
( x. ^0 Q: U' Y1 Y11-10 打包发布 (07:15)
. f2 I8 E; K, _' d1 Z% d8 [/ R
7 ?2 ~) @ E) r5 D: x〖下载地址〗
* y; F5 o( p) ]$ C
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