# y J* i1 S4 m' n. |6 c6 {' F' x/ a: s8 V) T: K; ~7 K2 f( S
〖课程介绍〗
~$ _! w: j2 |( p$ J! H3 C9 y1 v& `2 e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。
, t' `& g \) V7 g" o/ E
1 t4 V6 }6 ?3 C6 O" @〖课程目录〗 g% f/ k _& ]& T
第1章 课程导学
# H& M) f" v5 ]$ p6 x# s) l0 l1-1 课程导学 (12:34)0 X u) [; ?2 G3 S) d1 F* Z+ y
- n9 R: b0 a& b第2章 基础知识4 }* A# v' f. W- J: O
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
; h- [ }* k+ L# t" t. x3 U( y2-2 张量、图、会话 (06:17)
9 G/ D8 n" i" T. ^- X+ d2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
9 g0 X2 Q' u1 O6 Y2 M2-4 Android操作系统 (16:19)
8 L# |6 [& Z1 {/ V9 L2-5 Java安装 (10:15)9 `4 Z' |( ?% M
2-6 Java环境搭建 (02:40)" E4 i0 `/ ?" I& K+ }8 V
2-7 Android安装及运行 (10:39)
/ S/ a/ G$ @5 m7 Z" z2 S% k$ C2-8 第一个Android程序 (05:34)
) L) P5 X, C$ N* u
' @5 e* Y0 I* I5 T第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）+ J# j9 D7 p3 _
3-1 常用模型 (10:15)
, t! ~! N0 h' a/ c3-2 BP神经网络 (10:53)
" a/ H! G0 w+ V& X" H3-3 循环神经网络（1） (06:58). b0 V, v6 o$ ?7 k3 {
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
4 {7 }: t5 Y: S) ` [3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)" S- V, v% [, z4 C m% c
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
% E+ n1 d8 l0 Z& b. f7 X( v3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
! e9 L" n4 ^8 A( y% @3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12): G9 P' L$ u) e5 ^! l
- P# ]7 u3 G7 U
第4章 NLP基础
$ a$ W5 p( @7 h( L4-1 NLP基础 (04:19)% f8 ?8 [. Q# W# W3 g+ g% f
4-2 分词技术 (05:29)9 Z) \0 n3 \8 L4 w
4-3 词性标注 (08:34)& L$ X9 @. r' F& B
4-4 命名实体识别 (08:25)1 K d0 @! B4 c1 K+ H1 G
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
- C: q% e. a& n5 Y. {4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)( @) c' h" S( {
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)2 U% t: W0 T: }. d6 Q; \, A1 @2 h6 r7 P
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
0 y/ Y6 ?6 {% v' `* b4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)1 O l8 n; ? e0 H& t+ Q0 {0 [- j
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)/ w, u" I; ]* U \& ]
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
/ u; v }9 L/ k5 Z1 u# d4 y+ o
% |% s$ B* M( j1 D7 s# g# ?第5章 文本处理方法; }5 {! a/ R; |! b& w
5-1 语料的获取与处理 (15:19)7 K+ K l) c0 i* j1 E/ {
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)( Q" q+ h) M4 |3 K1 z5 ~
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)8 E! `4 d: {, B: v: L( i
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45): { z$ Q0 J8 \/ m9 U
5-5 词向量与Word2vec (07:26)8 T0 ~% K8 E- c) v
5-6 文本处理方法 (11:39)" i5 r* Z- o6 Q1 Y _ u' ?; t
8 c- n- N' B4 B* y第6章 实战之聊天语料处理
( D" y- q: ?% m9 m+ }* ~# C) e6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
: ]6 |6 Q# l* L. j6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
6 @# J- V K& n# @5 f6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
" ]: o7 b7 Q5 @! m, c, Y$ K6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)% N$ c2 O4 y% V/ F/ d
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
2 |, ~7 c' D a- M) y7 o6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)3 h# i3 A( o: ~# Q: m8 ]9 z
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)) S% k) b% U& D- G+ [! R& \
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
% r# D& w' X$ e0 {4 Y; n6 l6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)% \2 d& E" P' K: V/ b
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20), t9 S" j0 u% K
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
% i, `# i- a5 ^& t' p4 b' y! b( s6 e6-12 语料处理实战小结 (11:36)- M$ u7 S1 p0 f4 ~; b
7 N- D+ L9 J. {7 B$ r! K第7章 聊天机器人原理+ V3 Q7 g. _' p3 ?$ x
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
v' S+ H" y7 \5 L% F7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)! s, z7 D; j" \
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)0 P' i! D: i; @
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
- L! g( v8 {0 D( `* y6 r) I) }* H" i( ~$ T8 D8 F
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理, G6 w* M/ ?" Y/ P$ U& _7 g
8-1 线程处理（1） (09:15)
" }& B/ S1 x' Y9 m( F8 m8-2 线程处理（2） (10:10)
' d4 v0 V' n( t- J* e: r3 ]8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
, n9 [6 r2 U7 @0 `: Z: F4 t8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
! u) T7 g2 f3 l& ^+ [% U8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
* C4 S& n W2 e5 d8-6 batch_flow（1） (07:28)8 V3 F) H/ n- U+ S8 _) R
8-7 batch_flow（2） (05:49)
+ o% X0 j) _( F t3 q8-8 batch_flow（3） (14:43)/ e0 g4 Q3 u* t. u. r
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
! X* \ ?/ D# t; }0 Z* L o8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15) D; h: ?" z+ _$ P' B( a+ b
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
# V: h( { Y8 k& ~% ~3 t6 T% a% E8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
- a3 p/ V: n. t! u) s8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)) O* S* N. v" P& ^+ c
2 U1 X6 B! a2 T' ?
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写- F3 b. q! u' b! P
9-1 基本流程介绍 (10:37)
; t; n3 h8 T0 \7 B1 Y8 ~' I9 C9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
3 w8 R! k- x) k* o2 T- U4 `$ }9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)3 s5 t! _" W- F( e7 b
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)2 _; o7 m# M! I. q
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)9 ^9 t* x) ^. e6 g5 f( x
9-6 构建模型（1） (06:43)3 b3 ?" @* e" q) M
9-7 构建模型（2） (08:38)' N1 l" F9 z- c, m
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
4 g( @- V' t0 C2 m, N P9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)" z9 I0 u2 ], D/ x/ o x/ o
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)# m/ N9 Z" m& r
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)5 X ?+ z/ F& _$ G2 D9 Q
9-12 构建解码器（1） (08:28)1 F/ u; H: [0 Q! u$ U& @8 }
9-13 构建解码器（2） (09:22)
+ t0 S+ [5 x7 E* T3 m) K9 Q9-14 构建解码器（3） (07:36)) i7 a/ v2 O( Q7 u+ m; @4 M+ _
9-15 构建解码器（4） (09:19)% u% ~% ]% y; n! q; f5 _: s
9-16 构建解码器（5） (10:59)" w+ S$ l4 O; k0 Q
9-17 构建解码器（6） (09:28)
~* b: i# Y0 G/ Z+ ~9-18 构建解码器（7） (14:52)& k8 _! I4 s. r
9-19 构建解码器（8） (17:02); Z" e9 c9 ~9 {) X" ?5 u
9-20 构建优化器（1） (09:56)! H6 E4 E/ {" a. a1 [. U7 ?& Q% s) y
9-21 构建优化器（2） (08:48)
/ f% W+ \ i$ n- k9-22 构建优化器（3） (06:01)' a2 R4 T- N1 { ]& s) H$ V0 @- G
9-23 输入检查 (11:51)
- ]' H* l; a R! R& I( U" k' q9-24 训练模型 (11:59)
9 e, g9 U( L1 t, U# v9-25 预测模型 (07:22), z+ L* Q3 f0 Z: ^& U$ G6 _
) S. f& ?* w9 {: C4 G, ~* J" |第10章 聊天机器人模型的训练和验证6 f# ~) a2 M1 n0 y# ]( }, \
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)1 W% d. f: I5 U3 M( g3 O! D) T$ \2 j
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
, R7 k7 @; M8 e& {7 y10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
! v- c+ M( f4 k: D c# X, D" E8 E10-4 第一种模型训练（4） (14:49)) l( d; v$ {( T/ y1 j. W. U
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
' K: X/ q+ `6 A" U10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
0 Y9 q- ^2 @( v10-7 第二种模型训练（2） (12:06)% _, Z% M0 Z: E9 X2 k3 a
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
6 `; V# K/ L5 F4 C& H* O& T/ X10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)1 w$ J8 B1 H; Y+ \6 M
' t7 j+ {3 D! N5 p# I
第11章 Android的打包与发布
+ C, R0 O8 h% g" |11-1 新建项目 (07:49)) [' _& I# P( F& o/ h
11-2 代码结构讲解 (17:15)2 p2 t* p( c U& H0 }5 P
11-3 私有变量的定义 (12:25)
" ~- W# z$ [$ R% L- w. ?) t: k11-4 参数初始化 (11:54)
) K" @# M; u5 M; a( W11-5 听写UI监听器 (19:18)" J; _( B7 k' Q3 s# K
11-6 合成回调监听器 (05:58)* B$ Z1 z2 E: g0 }& b
11-7 听写监听器 (27:14)0 D3 U. t8 g8 U# G3 L0 O
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
n4 i1 |" E6 S1 ]11-9 完善项目 (21:32)0 N" n" o8 s8 Q
11-10 打包发布 (07:15)/ e* l. P7 ?4 f) Q# ~& U
I- L* i. q, }! [$ |6 p4 C$ y. b
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