7 R! W! K! d0 t% _3 m
# G; R+ m; }" w Z; O! b) a〖课程介绍〗
; O- z( r- K6 u% ]; ]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。- g" j7 x) E9 E {8 W; M& P% F6 p
; t! h( Z* X4 |' I9 v〖课程目录〗
( {% {7 u, q2 k# G0 L: t第1章 课程导学& s) v& V0 b6 ?, }
1-1 课程导学 (12:34)- I+ I- p: c. N, P z7 u! f
% |1 N O- ~+ P' O* h第2章 基础知识
+ E* y& [; M* Y, d0 Q2-1 什么是TensorFlow (10:24)' N# S$ g# u1 b* h4 [! E' T/ Q
2-2 张量、图、会话 (06:17)
* V L0 ]% o2 ~1 W& Q0 D2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
: b# w; C1 h1 O2-4 Android操作系统 (16:19)
2 c+ i- i7 D% ~( _+ o' Q$ |2-5 Java安装 (10:15)
5 | Y9 p) \8 L. B8 ]* I2-6 Java环境搭建 (02:40)
f; C5 v! ^' C2-7 Android安装及运行 (10:39)7 U$ M+ |1 [# E! @( O
2-8 第一个Android程序 (05:34)
" u" G9 F2 @9 B2 G9 j- w: h4 ]& a
* g ~# u; Z2 v$ P8 g8 J7 w第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
, R8 I) { Z) O3-1 常用模型 (10:15)' f, I7 S% {1 b' e' F& E* b- j
3-2 BP神经网络 (10:53)- @3 i2 k6 @: p# m# |
3-3 循环神经网络（1） (06:58)' o$ D* L% r0 _5 N; ~$ _
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
2 S* `( r* p7 L( N6 ~3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23), B$ V/ T u P+ N& e
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
/ u, o9 v& a& [9 d3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)9 _5 h! n! u2 U, V
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)& B1 K( F+ \) y ]0 I+ a
: m1 q9 E4 l# e
第4章 NLP基础
z4 J0 m% R% I4-1 NLP基础 (04:19)5 n# `2 y, g1 D$ @0 a) z
4-2 分词技术 (05:29) w5 x+ w7 q7 E6 u* u. x7 ]
4-3 词性标注 (08:34)- u+ ~3 H, O5 \% G& ]- Y
4-4 命名实体识别 (08:25)
9 ?" M. n& i$ |! P' t$ h4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
7 ]5 k. \ }: G4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
7 v. e7 X' n3 I, P8 O4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
( x" ]* V" L! K' @9 p; q4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
! i/ r2 e; ~3 h# H s% i' ^! W% n9 [' ^4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)* ?6 u$ G5 z7 E+ l! b& O
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)* y" f9 p. ^: Q. k
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)/ t" M4 N( M# f* \) E
+ w5 N% z4 f \第5章 文本处理方法
( ?4 J2 w$ a8 m' n6 f5-1 语料的获取与处理 (15:19)$ X: f. W/ v! z# u
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
' v+ C5 o( l/ u5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)- o5 r' y5 R3 C$ k8 ]( q; K- R
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)6 J" e) b1 Z& h A% r( b8 B
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
" Y3 |* u9 Z6 b6 @5-6 文本处理方法 (11:39)' ?: p, X- S2 D7 p7 m" r Q- E
! w# j" E& S8 v% m0 A9 m
第6章 实战之聊天语料处理
u0 e" s9 a$ b2 s9 ^5 u X6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
! m# ~0 r2 W# v8 f9 r8 q6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)( R) l+ ?, ~# d! B" y) |9 A- U
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
9 C/ W" t& _/ z5 g- R6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
: c& z: t5 L3 y: a/ {6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
) g1 N& d8 ~) n: c M6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
e* J8 L/ w5 f1 {, i& M# i8 {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). g0 H9 ]2 y* K4 l+ o
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
* s7 N) f5 y3 g6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
3 }& E0 y/ L* ^, L$ q# k- v7 \6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
, ^% B1 A/ o5 ]7 N6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)/ A( @0 D( d! R5 S
6-12 语料处理实战小结 (11:36). s. _6 N, v- d2 E
6 M6 O6 s0 K! ?第7章 聊天机器人原理
, X, z4 `1 b R5 Z8 K) M* U# ?7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
* V* C! b1 T t, \, C, M4 x% P7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
( S* F: J; ?( Q5 e5 F" M1 L7-3 聊天机器人模型（1） (09:46), m) `" j; o; Y F/ S' z
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
; K# n5 X9 X/ C4 n0 ` o6 M! Y: ~$ b5 s- F8 i! r
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理( ^- A) C; {. l, l" i
8-1 线程处理（1） (09:15)
! j8 ~/ t9 P3 ^: |8-2 线程处理（2） (10:10)
5 I2 Z, u5 o! Z8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)/ Y) P: q6 b: P) E6 C, }2 B( l
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)) }" j; C# X2 u: _( k) a
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)/ Z* A* n2 i" o/ H8 `0 a
8-6 batch_flow（1） (07:28)
2 v; w: U4 W/ p5 f/ B' U1 q8-7 batch_flow（2） (05:49)
% N* Q- C. s0 d8-8 batch_flow（3） (14:43)( l# K; L- p- r8 G' Y) g
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
* I$ [! U7 [, ]* L8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
3 x' G2 N8 a6 w/ b8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)/ L' }: H' {) p* y; T
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
8 e. W* h" ]: g" M, D1 ]8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)7 ~$ D x$ a# {4 A& a! a! n( I
! M% a" B6 o: y8 m1 o1 b2 Q第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
# w0 U @2 ?7 T4 c3 Z" L6 U9-1 基本流程介绍 (10:37)" Z# j0 L- t4 d& ?" {
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)7 Y- A# ^2 V: h$ X/ ]: H( N9 `
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
+ d' v! X' [4 v/ r* Y {2 P5 A9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)' B: ^. U. e# E( Q, B
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
3 B1 F% m2 ]1 C7 K$ Z R9-6 构建模型（1） (06:43)
+ {9 L. F' t V: ?. Y; x9-7 构建模型（2） (08:38)
, }3 H q; e7 C, c( ~8 D0 ?1 _9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)* S4 t/ L. S \; w* a
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
" P+ `! V7 g) h9 M$ y. w" j; j9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
6 @5 T% d1 S2 W$ ~3 D9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)" O3 W. j; w1 e l7 u p9 k
9-12 构建解码器（1） (08:28)
0 _+ G3 {; Y w) F( {+ c9-13 构建解码器（2） (09:22)# O; {. a% K1 p4 T3 v! Q5 C2 A
9-14 构建解码器（3） (07:36)
" {/ V# A) L3 b9-15 构建解码器（4） (09:19)
. v- z4 {0 z# Z! l$ Z* N9-16 构建解码器（5） (10:59), ]2 K1 p9 E8 ~& Y' t0 U$ c1 Y
9-17 构建解码器（6） (09:28); e4 g+ ]9 w- d$ Z1 ~
9-18 构建解码器（7） (14:52)
' w- B Z7 W, b" v4 f6 D8 G9-19 构建解码器（8） (17:02)3 Z; z$ q$ _0 [8 u
9-20 构建优化器（1） (09:56)! W' g) o2 d8 w
9-21 构建优化器（2） (08:48)! o! V0 o* W3 s
9-22 构建优化器（3） (06:01)
$ Z- a; h7 b3 v8 d- t9-23 输入检查 (11:51)8 Y3 |3 O$ y* o) k) H d, Y" _
9-24 训练模型 (11:59)& T/ N( J' ^$ `- N3 G3 T
9-25 预测模型 (07:22)
, M* L+ H! z. ~; o9 [
$ b% W' o$ B8 ~- Q2 b6 E- G0 X第10章 聊天机器人模型的训练和验证
# L& S8 s# @0 e# b1 t10-1 第一种模型训练（1） (06:17)9 X0 q. r& @7 g+ W1 }9 z
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)8 a/ w# c/ e0 p: f5 F
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
- _/ z8 n3 E2 x& j3 O10-4 第一种模型训练（4） (14:49)8 G! [) A" F( R+ k v& |
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)7 {* H X8 L4 _0 O! b
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
- i1 {( G. C/ |2 n ]" _/ Q9 u4 f10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
9 k9 a4 ~# |$ V10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
' A/ z6 W9 G) a9 m# j10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)5 H. \( C, J+ D/ f5 y, g
- h5 ]; ~; {3 n/ e2 ?2 u第11章 Android的打包与发布
- m _: Z. w! x$ W W& I9 z11-1 新建项目 (07:49)7 E+ b) d0 M$ b, k
11-2 代码结构讲解 (17:15)
2 E6 d& ~9 l( f" s$ c/ F11-3 私有变量的定义 (12:25)" I: w4 @7 w! H q2 L- {/ s% ^
11-4 参数初始化 (11:54)
E+ G& T9 A4 d11-5 听写UI监听器 (19:18)! P* u( E1 g$ {
11-6 合成回调监听器 (05:58)) h# Y# T2 O5 s5 w3 @
11-7 听写监听器 (27:14)1 O1 Z h0 e5 _8 v6 `% P3 M
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
) R4 a) m" Q: G5 H9 x* U( d% \11-9 完善项目 (21:32)
6 X& I s$ @: g- n \7 P11-10 打包发布 (07:15)
! \1 C7 j$ p# Y4 @
r5 }! F* b) d' O7 O1 b, ^% G4 O* s〖下载地址〗 h& N; ?( z% v9 o
! G; \& z8 S: y8 D7 Q1 t4 Y〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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