( s" {% C! r4 e# i y+ z
1 Y; i' H3 F) l% R$ ^〖课程介绍〗
6 R9 R& R/ |4 E4 X" _$ v! j0 g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。
2 S# l" N+ Q1 W7 ^; R9 G
3 P) e' j5 n/ r6 ]〖课程目录〗% @( n& F, b N8 Q6 c* j
第1章 课程导学0 b5 X( x9 T" ^! n9 c
1-1 课程导学 (12:34)
|" `1 o( c/ `/ T0 H
" l: |3 O$ d4 w" V第2章 基础知识" ^/ R/ P! F( B4 v
2-1 什么是TensorFlow (10:24); S7 i9 {. {4 B! n
2-2 张量、图、会话 (06:17)
$ h0 y( X7 B# p( y( ] ^' u3 W2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
% N0 p0 r$ m2 u2-4 Android操作系统 (16:19)8 H) P# N9 G1 l) n: d
2-5 Java安装 (10:15)
$ {2 @/ a$ n6 F" D2-6 Java环境搭建 (02:40)
8 p7 g) w! O+ \2-7 Android安装及运行 (10:39)6 w& T/ a4 A6 |; Z5 R' ~* n
2-8 第一个Android程序 (05:34)
& c2 Z+ Z, z! s: e* Q6 G% P
! Y. I) f" y @4 z l第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）4 s) ]% ]6 v7 ]4 L* p9 }( ^0 V
3-1 常用模型 (10:15)
1 _/ g [ x: T' n) S3-2 BP神经网络 (10:53) t; ]/ P4 N3 A/ R$ u, M. D
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
. I, S' L1 J1 j+ T3 g3-4 循环神经网络（2） (06:07)( v- }9 ~# C) j
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)+ h' p/ d8 j( l. e4 x
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
" c' }2 K6 w' i, o, {" P3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
8 b) I" b) _6 ?) k8 i1 ?3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)6 c. V2 U1 ?: D: m- {# k
3 q; ]7 p& j7 a# X% l第4章 NLP基础9 y$ L6 {. I7 U" ?7 Y- q$ R. E
4-1 NLP基础 (04:19)
) V. n0 u( }0 R" s* E [4-2 分词技术 (05:29)
+ b4 B" B$ e# {5 c! f( E) M4-3 词性标注 (08:34)
1 W3 x( v# b/ ]7 w2 |) q! n: p8 h4-4 命名实体识别 (08:25)" B" p! P1 I+ ~
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)+ q3 ?( f' U; J: H6 k! G& X/ L
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)4 B& G* r2 y9 `5 x" B* p
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
, a; Y, u4 U( I% y8 R4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)' f1 V6 i6 L$ Z: ?
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
) l$ J8 G) t: e4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)( X4 }6 w5 g3 c
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)! U$ M: Q2 R& D& }- ?
, Q9 @ H3 ^- H" |第5章 文本处理方法
* N$ X+ H/ H. Z! D9 l5-1 语料的获取与处理 (15:19)
$ p+ l. }1 g5 g+ C5-2 NLP中的语言模型 (03:47)* y" Y/ V, w9 V* m# |8 Y# z
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)/ v2 f8 r. Z6 c1 ?" L1 H+ U/ _+ t* J
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)+ E, J: {7 o0 Y/ k' O$ o
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
# v0 L& G6 B3 P7 Q& T5-6 文本处理方法 (11:39)9 S/ {5 M+ i" M
7 Z4 J( \; s2 \/ c第6章 实战之聊天语料处理
1 E' y3 |4 l9 x" p4 Y6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)! V% _; e+ T6 R5 ?- N4 O4 L" M0 f
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
7 U. ^ s. ~% \. ?6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)! M' ]9 J8 l2 h6 p" Q2 U
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)6 ?# R2 g$ x' T1 X
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)0 G9 K \- ]( `/ H* {! Y) t8 `4 b: }
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)8 e9 s* |3 v0 T7 f) j; L+ |" M
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)
& i; C" ~' d4 p* h5 L9 P/ a6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
) w0 V( d& |( K# ^' h6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)7 o) @7 i! k: |& e
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)+ i; b4 d/ Z2 a8 u) m( E' {
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)3 U0 Q$ z' `* I4 q
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
/ B: L% L+ O I/ J
0 ^$ R+ o4 J, s9 m3 C; b第7章 聊天机器人原理+ I; N9 A- u3 i. ^3 b
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
6 [) m1 P* ?+ B% L! O7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
, \1 K! g3 n R; [7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
8 A. T" r& Y v3 P$ \7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)- v; e6 d) E; S0 M% W2 \
) z0 k0 o% T# ]$ b
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
; t( m4 Q. s) d: i' y8 U( ^" C8-1 线程处理（1） (09:15)
9 M% E' e6 m5 C" A8-2 线程处理（2） (10:10)
) Z# d8 F& ^$ s$ r8 p8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
4 @; N) U4 W- s+ p5 \3 f/ X8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
, r: z* t3 `# L. `+ P" p6 P/ [! r. d8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
, P1 S+ @& _& ]* G9 S6 T% C8-6 batch_flow（1） (07:28)
1 l/ K) V4 x5 I8-7 batch_flow（2） (05:49) o+ U j. u: W
8-8 batch_flow（3） (14:43) k+ E3 o& g$ _- q' }" [3 s
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)& \! Z" z' }( p2 P* \$ T# {
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
4 s1 z9 @" E4 `6 V9 ]8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)8 B, L3 h) X8 l2 t8 I. `
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
8 C: h Y2 W- J* L8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
$ t; g$ j9 x2 ]
! r& N; @# t# c' S0 p第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写. K* N ^$ B$ p
9-1 基本流程介绍 (10:37)
4 W: ] {" H' R( X; ]" {9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)' C$ M+ Z/ I0 x$ d& T: d7 B
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
+ p4 v) r( x/ }9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
q$ l% N$ L; H9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)1 @ l0 s# I L, F
9-6 构建模型（1） (06:43)
" ~9 C8 Y- o' W4 H" m8 k# g9-7 构建模型（2） (08:38)! f- Z* |6 r$ ?
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)3 X) j' m6 Z0 T/ D
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
* @0 r& R9 _! J9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
3 y$ z M, q. v9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)0 E9 `4 m/ f# e- Q$ F7 c
9-12 构建解码器（1） (08:28)
) {" q9 b6 P5 |4 L0 R* ^9-13 构建解码器（2） (09:22)
+ o& }+ x; l& y& o4 z; l5 ?9-14 构建解码器（3） (07:36)
; n+ Z" R* y: g9-15 构建解码器（4） (09:19)
7 k3 g/ [( R# Y6 y' P( m" h) t: I9-16 构建解码器（5） (10:59)
* z5 f" v) u$ p4 ~" S9-17 构建解码器（6） (09:28)
( V1 r7 E5 W9 a9-18 构建解码器（7） (14:52)& }9 o9 y) r" J1 A9 H" s: `2 b
9-19 构建解码器（8） (17:02)* d2 _* k/ Q2 F, F8 {9 y! d! N
9-20 构建优化器（1） (09:56)
+ a2 T0 w: B) j: D7 t9-21 构建优化器（2） (08:48)7 S3 z, L1 `* H4 E5 |
9-22 构建优化器（3） (06:01)
1 b. y2 k: S: B( R) l7 [& H0 Y9-23 输入检查 (11:51). b8 X4 |( ?. }- Q' w
9-24 训练模型 (11:59)
9 Y8 @6 ]# e8 G6 Q/ L9-25 预测模型 (07:22)$ ]$ _9 n' k/ T6 Y5 q2 @
9 H3 Z0 x* [9 `: C1 O
第10章 聊天机器人模型的训练和验证& ^2 O0 Y1 Y/ e6 s* E
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)# Z! |$ @* |& F' _. N( t2 K
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)8 d5 F |/ h7 G
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
* D# U! O0 f7 X( d. I+ B10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
9 o# s* r) [: e# s$ g* |1 r8 [10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
, v, D) W! F* f; G10-6 第二种模型训练（1） (11:52)9 K( n8 {' T/ t i
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)' ~4 [* o. A: ~# l7 C
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
* ^2 [/ m+ o) T/ R6 `10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)) g. p' W }& K; j( \7 ~ y6 N \+ K
/ f7 e* x1 }: ]0 `
第11章 Android的打包与发布# E3 S2 M) `% H' E8 e
11-1 新建项目 (07:49)+ d# t" o" w8 V" F7 Y5 e
11-2 代码结构讲解 (17:15)9 b, T, N, z* Y: e. m" S+ x9 I% s
11-3 私有变量的定义 (12:25)
3 p7 m3 k" v; O# u* p9 f11-4 参数初始化 (11:54)9 Q9 V: t0 a& q e! p3 f$ Q, W
11-5 听写UI监听器 (19:18)
) h; l# `4 E& ~) R5 Y11-6 合成回调监听器 (05:58)9 Q) J7 U0 g h* ?
11-7 听写监听器 (27:14)
: G7 k$ z7 a4 x1 c4 K$ \11-8 语音合成参数设置 (08:59)% S7 h& Y) d' t. K
11-9 完善项目 (21:32)
3 ~8 G3 s# x. m2 L: e9 U: B9 x11-10 打包发布 (07:15)
& P# b; o9 I* P
$ }1 D, v+ s" ?* j〖下载地址〗' p8 Z# _8 @" Z/ k- |; a& Q
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