5 j2 K. R5 j' l O8 j i$ {/ `
, d9 b) P4 ]; W6 b6 K〖课程介绍〗
' G6 Z7 R, M! x$ q( N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。! E C O! N* e
, X& ~0 `& K2 r
〖课程目录〗# v5 H o4 h! }; y4 \4 v
第1章 课程导学
8 i+ W. P: Q. W2 k1-1 课程导学 (12:34)" J9 G% V1 @3 D1 A8 y4 M
: e4 i' U7 N0 }3 y
第2章 基础知识
" m4 N4 z6 F' p3 f$ l8 @1 @2-1 什么是TensorFlow (10:24)& I) O% [+ R$ ]6 W( p; Q# d
2-2 张量、图、会话 (06:17)
1 }/ S' e! Y' D; \2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37): Q4 H$ ^! z% D n* A
2-4 Android操作系统 (16:19)
% ?5 n8 s/ ^4 y; V2-5 Java安装 (10:15)
. k5 x) K/ {# s1 c2-6 Java环境搭建 (02:40)
/ d' [3 n+ i- I2-7 Android安装及运行 (10:39)* d1 u, u1 m7 h/ H; A3 ?7 N
2-8 第一个Android程序 (05:34)
1 a, \, h3 Y: k3 k1 s8 u3 f; i
) I( f& ^+ l, J3 ]5 k: w7 y% m第3章 循环神经网络（RNN与LSTM） u \; Y" a# R8 c7 Z" f1 U: _
3-1 常用模型 (10:15)5 B4 z. A: }( Y# _/ F% X `
3-2 BP神经网络 (10:53)
$ n! R" I0 ?$ \$ d. b" G3-3 循环神经网络（1） (06:58)
5 `. N5 p2 C, \( U" l% L3-4 循环神经网络（2） (06:07)1 K! O- q# r7 E/ O0 E R9 W# W! K o
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
" Q) f D6 h6 j) y" x- S9 O8 m3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44); ] i4 o% D* F
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
6 }7 ] A" z" t" m3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)( _. h$ B& G! {# M3 o) t1 k
3 y, }4 j$ M7 y" C0 F5 x4 c& t第4章 NLP基础
" G8 x- o% k" w& }& C1 u4-1 NLP基础 (04:19)1 Y$ i! v, S4 D9 O, z+ o w
4-2 分词技术 (05:29)5 ~& }2 t" w4 L* g" G Y: B
4-3 词性标注 (08:34)
! H) o: e! S8 |! E7 _. e5 J f4 l4-4 命名实体识别 (08:25)& D& m" U) T7 k( K6 G
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
. f; F, G* b$ U4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)! K& u+ g) y$ a
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37); w1 I$ x# p, C6 q
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
; J- l1 T+ g# D. b4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42), l" c8 p; ]8 p7 o( e- v
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
- B( ?+ K- [% k- B- y2 d4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
) s2 Q- X; e+ g3 B+ N' G+ R3 u _7 O. G( x/ W! t
第5章 文本处理方法9 U! o, {; ^9 S: c% m. w! F' f
5-1 语料的获取与处理 (15:19)0 X% G; B" D$ o
5-2 NLP中的语言模型 (03:47): q: e/ f. t& w; T6 `" [
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)4 e7 x/ e" j. n
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)4 {- w3 h7 Y& k* F% q0 T
5-5 词向量与Word2vec (07:26). M( Z/ i$ _; B% f6 M# p8 w
5-6 文本处理方法 (11:39)' E" d1 Q2 h4 f. b& w, b
1 C; ?2 h: }+ c5 h第6章 实战之聊天语料处理
: ^9 b) I4 `4 k( ~( N/ t' m6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)' G: |7 D+ @0 k' r
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)# r/ D! A1 p q3 r1 i& ` N
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)! `6 h, n, h1 `
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
/ M$ p3 x8 O" T' H1 K6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
- V! l# M8 \) I' _8 M J6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)8 b! w$ c# m6 ?% Q6 f% W4 }
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)
" u( M' g3 e6 B% Z6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
2 G w: Y1 |3 t% M& ~* T5 m7 W6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)/ u, `: @2 B# F" n( v" {+ e
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)1 [1 W+ n9 e# O0 f5 J$ U! A1 P0 K
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50), Z. D, ^2 u! i. ~/ g6 O+ `! K
6-12 语料处理实战小结 (11:36)4 L B2 q' E7 y" z% b- E
9 O4 H! N: C1 u# r6 N
第7章 聊天机器人原理0 a* e' Y4 N I
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
; [& k; F3 N9 Y! \: ~4 e+ j3 G7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
/ t! `. c! x+ @/ G3 q7-3 聊天机器人模型（1） (09:46): @) y) o; a9 {2 N( I
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)- [ R* T$ U7 v* K* |6 r* I4 Y
1 k# s3 [2 S2 b- N/ k8 w第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
% b/ x/ e2 o8 j3 _$ W# L( @8-1 线程处理（1） (09:15) U# t2 x, ]& N3 Q
8-2 线程处理（2） (10:10)
0 M3 _. c: K9 M, {8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
% D5 M/ S* t: w9 J% r, C" r! L8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)9 p& R9 S- I8 n' |3 }. X- P
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
8 J+ ~; A$ J9 I2 j' Y; T/ v8-6 batch_flow（1） (07:28)- F' `( ~4 |! \' Z0 E- C
8-7 batch_flow（2） (05:49)2 o+ b( {* K! w! p8 T
8-8 batch_flow（3） (14:43)
/ ~5 X# s0 n# Q! m& M5 [8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
0 _- s- ] E7 j. }# j# M/ Y0 p; F8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)( |" t4 i2 d6 D; n3 T; ]
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)% @; |5 g# n7 F5 I4 C7 c
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
& w4 ^% L4 _- ~: n; e- T8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
2 ?# a! i! Q0 u9 {$ F' W2 r! l9 U4 _& y2 E# m
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写5 I) ]" w6 s' Y7 ?& W
9-1 基本流程介绍 (10:37)
2 v. W4 b) g6 a$ r$ y9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
% L" q- q- P; t: r$ k; ]; c% C; ]9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
: h+ @. z' m8 |: @& o9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
" Y: ]! c% | `. z/ Y1 ^7 c L9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
9 I! a8 k8 i/ y6 q. o; D v2 j* i9-6 构建模型（1） (06:43)1 n, }% R# h6 t$ G/ d! t) _
9-7 构建模型（2） (08:38)* z( r6 \! }% x6 q% s
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)( f/ o _+ b# t
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
" ^6 O' j: M, l. o" \: f& N" C9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05). U( |8 y n. q( ^5 s4 S
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
% o7 f* U2 m9 C U4 H4 O9-12 构建解码器（1） (08:28)
- V; K# ~0 }% T3 w% A# z; B- {9-13 构建解码器（2） (09:22)
! I2 A" ]8 j2 q9-14 构建解码器（3） (07:36)! k5 Z8 I X6 k
9-15 构建解码器（4） (09:19)
2 P' {$ N6 w! m. N* Q# S9-16 构建解码器（5） (10:59)
! M& q8 x: N# R7 r0 }4 ^4 P1 I9-17 构建解码器（6） (09:28), \. c( A3 Q: R7 R: b; ~9 t! k" [+ F
9-18 构建解码器（7） (14:52)
5 a5 ^$ _- G6 F: g, B$ d) F" |9-19 构建解码器（8） (17:02)
* z* v" d: d+ ]3 W5 m9-20 构建优化器（1） (09:56)
' P j+ m8 O+ K5 a. K9-21 构建优化器（2） (08:48)# S9 f% I! V. U& O9 ^2 y
9-22 构建优化器（3） (06:01)
" o! o& A6 b- F3 c' Y2 f9-23 输入检查 (11:51)
# g6 K$ k1 @& T- s9-24 训练模型 (11:59)
# m! l. G. b8 [1 `2 ]$ {, v9-25 预测模型 (07:22)0 {5 o* u d4 k- ]4 Q! C, P# ~
9 q6 E) X. ] @) Z! C2 X, ^( P第10章 聊天机器人模型的训练和验证 S u e8 K- ]- X9 i
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
1 w, F& w5 l1 i+ M' V$ A10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
- ^% Q* n6 q/ w2 L8 C10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
- j+ V; q$ I. F; J10-4 第一种模型训练（4） (14:49)" H) H/ ?" a4 M# ^7 ~! q
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
1 f; ]. D2 D2 n$ O" ]8 J10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
. r' r# z9 ^4 Y, W0 s2 [ {* a3 m$ ?# z10-7 第二种模型训练（2） (12:06)" h$ d% r! S' T+ U* \
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)" Y% B1 ^# g: i( h9 a6 J
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
0 ?" l/ v+ r9 W$ M4 `# q( Y! x5 R* u# o- z" O: [7 s
第11章 Android的打包与发布( d8 o! G4 i: _' w
11-1 新建项目 (07:49)
! c7 _2 C" e2 n$ I5 [" d- R7 N11-2 代码结构讲解 (17:15)
( a7 f' X) j: A4 u5 x11-3 私有变量的定义 (12:25), u, Z) B' |6 @5 `. n: _) B1 h" h
11-4 参数初始化 (11:54)
' B, c0 M- B/ S5 f11-5 听写UI监听器 (19:18)" c3 K2 E2 f( J4 l! w3 m
11-6 合成回调监听器 (05:58)
4 v, E) h$ o3 U" o% W V; B6 x# \4 |3 j11-7 听写监听器 (27:14)
+ S. {- A- C& T V& P11-8 语音合成参数设置 (08:59)9 E; t( G2 G9 ]
11-9 完善项目 (21:32)
9 ?6 S0 |; l7 |( e& e11-10 打包发布 (07:15)
( w9 ~! [4 g: H* Z, ~
( M8 ~% y% U. P. |; x〖下载地址〗
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