8 _+ m/ h; k+ S4 _! J# j& q. Q
" d! J, {# q0 Z) Z( a5 ~〖课程介绍〗
8 h3 W$ U" L# p( Y/ E/ Y$ Z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。
: |0 R! n+ g* B: J7 p1 D: ^' U. F3 v* b1 N1 s/ A" w' G6 [; }
〖课程目录〗0 j0 G% v1 w( n: B! L
第1章 课程导学 O" U& Y7 ]) u, i- ]. ?+ H
1-1 课程导学 (12:34)
% u# q/ V/ {! L* a7 q" o/ x' E: Z; h# C# y. j( {
第2章 基础知识$ |' s/ N& j7 Q
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
" h1 D* F7 o( X; |2-2 张量、图、会话 (06:17)
9 k4 _+ H2 q |. k- j2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
0 {. p& w4 Y! n; k5 }2-4 Android操作系统 (16:19)
4 l' k1 F0 W. e, x* |5 W& ^2-5 Java安装 (10:15)& p/ Z3 C ]8 T$ B8 d
2-6 Java环境搭建 (02:40)6 s3 G$ [* n, c9 a, i
2-7 Android安装及运行 (10:39)9 F% ?8 f9 f) o1 ?* N
2-8 第一个Android程序 (05:34)5 J- @! q( P0 Y; Z. ~
' e# x5 r5 h+ f- \) @
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
; p. |0 H& ]& j6 L8 Q; Z3-1 常用模型 (10:15)% L$ y+ b1 V9 d# Z3 w
3-2 BP神经网络 (10:53)
% Q+ k- E" b1 K2 _; q# q1 P$ G$ b3-3 循环神经网络（1） (06:58)- `2 [. U! g/ z( U% [% |" ~$ \
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
/ ?& A4 u( C' b5 o# O3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23); x! Z9 R3 g* c7 R
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)/ ?4 C' `# P) l- V3 J6 c
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
$ Z8 }' i( p, }' ^, Z- E3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
' i$ d# S9 X, v! N O: Z. s7 E( q& \- _& Q# \) E! c
第4章 NLP基础
0 S) [/ {5 N+ z7 q! a) }" M8 Y4-1 NLP基础 (04:19)
+ O. g! U8 T6 |" [0 S2 D+ W4-2 分词技术 (05:29)' |: _' t! O$ ]# W! G
4-3 词性标注 (08:34)
( b6 b3 i* \3 G7 N3 ?/ n" P4-4 命名实体识别 (08:25)
1 g& ?7 @ g2 y+ @$ o; ~4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
: A5 b0 {8 i. h. D4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
c: h! ]; `( r6 H1 d5 X9 D0 u; Y4-7 隐马尔科夫模型 (16:37), L6 j" ^! |1 K c3 R! a. J
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)+ s1 n! o" J( K
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)5 g# {. g+ N- Y# v
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)# e3 H/ ?' H) D$ s1 A
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
! P" f1 M' l/ R- f0 v( d. ?! f" ~( Y- H l3 K& v# e+ a
第5章 文本处理方法
, _) w: C# o0 ~0 w5-1 语料的获取与处理 (15:19), B& b* G, A4 |5 K
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
5 E3 N/ S( x5 `) C- u5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)# P" u9 t$ t( P3 J/ b3 x
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)5 D- S6 Z4 e# U% |* ^; f
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
F$ r! X: }6 i0 Q4 W9 Q/ K5-6 文本处理方法 (11:39) q3 k# i' U! W2 Y/ N; J
a# t! @) B( `8 \( e4 x, ^
第6章 实战之聊天语料处理
# E! O$ f% p* t0 F6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)) g& E+ P% S" v0 U
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)4 B! o5 j% L3 b( G
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)4 S( ]& G4 ^ S8 e `- @: q5 G
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)) |' l) _+ I9 m# q) m" D
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)8 F" h+ e9 A, U4 v3 Y# \# O& ~
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)7 ?7 X7 K* [* I8 s: n% ]6 X: a
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)
! X9 F( G2 f, ?9 \% o: f3 L O6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)& n" w* E& Y4 s! f$ S9 S. L
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
( [( U4 e: N2 @0 {( m3 _0 r" |6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)1 S: X8 l4 Q5 L" K, G ^2 Q# L
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50), J" c/ e; l. ~* V. u% ~
6-12 语料处理实战小结 (11:36)% F* \& }4 P) o3 U# r
7 o$ p7 e0 L0 A8 L; T- T3 L
第7章 聊天机器人原理7 H! s5 Y3 Y: o+ L
7-1 Seq2Seq模型 (10:37), W# P3 k5 b$ J% m w* ]
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)& ~$ ?) L0 C/ i7 a
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46); C# L) H _; D' w6 a
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)) }+ m3 v. G, S7 x1 o
* T9 @5 n( O( z第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
7 K: f& Y5 x% W e5 C: R8-1 线程处理（1） (09:15)
, F6 f& ~$ ^- [, O4 h: b8-2 线程处理（2） (10:10)
2 r# `! S5 r1 k8 e. c7 {! q! L: ^/ Y8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)2 b1 k& `/ _4 {; s5 C o
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
6 N8 W [7 O) t5 a2 ~8-5 数据操作 转换长度 (07:39)7 b; r0 g, m v) r! y
8-6 batch_flow（1） (07:28)/ `3 T& U# w0 k7 r
8-7 batch_flow（2） (05:49)4 I4 M$ ]/ c( ]& f' p
8-8 batch_flow（3） (14:43)0 D J7 t) r) f, f$ H1 ?6 l
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
9 j0 `, `6 ^9 N; ]2 L8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
& Q' y+ z8 L: F; s8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)6 C; X k" D+ ]9 W9 u/ {: ]
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
3 I' O# {/ o& F9 X/ R0 e8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)' d) w* D) k' y8 Q1 K: k' u" Z& X
. \' _" [) {$ S% m
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写2 \6 J/ s, ]( y
9-1 基本流程介绍 (10:37)
* U2 @# {. Y4 u3 F9 E9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)# E/ Q( P! E# X3 e, b) `- K4 w
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
1 o1 ] \- c e' L% h! t9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)+ l1 P- U1 Q0 W% Z* Q
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)8 u: }4 j/ r- c8 |8 C
9-6 构建模型（1） (06:43)
3 j+ D; y5 I4 T5 Z$ U9 O+ H9-7 构建模型（2） (08:38)" t1 G; _+ e4 {
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33); D, N% F) v3 m- f$ O
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)" s$ O o* r9 h5 m+ t' E
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05). c( v! n! m5 Z4 R7 _
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)' ^- H; D0 h# H) h6 Q0 E
9-12 构建解码器（1） (08:28)
: r6 s& N1 n) m. T9-13 构建解码器（2） (09:22)
% w. n+ k' @3 l# j9-14 构建解码器（3） (07:36)
, m$ u5 s% ~ }9 I6 z1 J& i2 P8 Z9-15 构建解码器（4） (09:19)5 J2 J3 S3 T' W- i- Z% i, n
9-16 构建解码器（5） (10:59)4 {4 x) O* I2 [- t" y0 f. b
9-17 构建解码器（6） (09:28)& ~/ ?+ ^0 V, \- \& W0 s3 D e
9-18 构建解码器（7） (14:52)% g' J+ w; k+ `0 g
9-19 构建解码器（8） (17:02)
% M4 p& p- ?' o4 [7 G9-20 构建优化器（1） (09:56) y" y9 n( f# i+ _# g3 b
9-21 构建优化器（2） (08:48)
2 m' v0 M) v+ {/ f9 a/ L3 m( ~9-22 构建优化器（3） (06:01)% G; U# M* u1 s/ g" d( p4 C5 ?7 k
9-23 输入检查 (11:51)
8 ~" @: h( C3 S: c* ?8 b2 C% a9-24 训练模型 (11:59)
4 L" w7 ?) _! v9 ^: k9-25 预测模型 (07:22): j8 u5 A" B A6 ]
Q6 W% w$ |7 s第10章 聊天机器人模型的训练和验证
$ R! b e$ }% S/ ^) k! P, O5 K10-1 第一种模型训练（1） (06:17), U2 J& o! ~5 u3 H- X
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
$ R- t& l- v) J: o4 q9 ^10-3 第一种模型训练（3） (12:10)! f( L+ @8 i2 Y" D
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
; J; p7 }) ^+ ~! @7 w0 u10-5 第一种模型训练（5） (25:35)" O- M; B) u) Z- K. L
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
$ W4 ^) d8 u, [# C4 ]10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
, n1 M% X+ a- p2 M- o10-8 第二种模型训练（3） (05:34)5 s* ~; n8 f: K Y
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)( j+ w$ P0 P( j' n7 J. p# E
: t6 D+ x9 ?& I |5 N
第11章 Android的打包与发布
5 M( K" M! ?+ \11-1 新建项目 (07:49)
5 b& \& H+ _- a. v- {11-2 代码结构讲解 (17:15)! p! e2 x* V W2 P" D
11-3 私有变量的定义 (12:25)
3 D3 s4 X) m5 q% w4 h" F; e; M11-4 参数初始化 (11:54), J6 M6 k& x" ~; j
11-5 听写UI监听器 (19:18)/ I+ b1 q8 b/ V% o8 v
11-6 合成回调监听器 (05:58)
5 I- s: `. m& {8 V S' Q7 p11-7 听写监听器 (27:14)
% r( A" g3 W/ Z* W$ ]11-8 语音合成参数设置 (08:59)7 ]/ q0 L0 e6 H5 z5 }/ H& k
11-9 完善项目 (21:32)3 L7 z. Q' n1 E: A
11-10 打包发布 (07:15)6 i: i. \5 F; x: k* u7 A
' Z/ R% H1 W/ O1 I0 A
〖下载地址〗
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