8 t8 r5 K" f! U4 v+ E- m' c0 A. z
0 h, z5 `$ V9 E. p( M; }
〖课程介绍〗$ [+ p9 ^8 w/ u: \0 m& Z4 }' C! l
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。. G6 t. _% ~+ N8 P" a
+ G2 W( G6 L% q) p5 J, G3 c〖课程目录〗: j; y9 M4 Q3 U9 A' b; u1 |
第1章 课程导学7 r* s& s }$ _( Q" ~, a
1-1 课程导学 (12:34)
9 H- w) |) O! s
" x/ v$ g& i2 u$ G7 |第2章 基础知识
6 Y8 e6 ]) n$ o; u9 }% ~2-1 什么是TensorFlow (10:24)6 ?; S. P* o7 h* ^3 P
2-2 张量、图、会话 (06:17)# ?% H/ W0 e: g: s4 Y6 X4 O
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)3 d- k5 e- [6 ^
2-4 Android操作系统 (16:19)
" l8 W# p) o1 R: U" r2-5 Java安装 (10:15)- U' p, P7 ~/ ?
2-6 Java环境搭建 (02:40)
2 m& A5 I; _/ e7 x2-7 Android安装及运行 (10:39)1 \' B/ n/ e; q+ P% B
2-8 第一个Android程序 (05:34)5 x# X3 w: P8 u/ s: G, O$ W
4 Q" T& F% }2 A. U4 N w( V第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
9 m, g$ q0 B% m8 _3-1 常用模型 (10:15)/ M7 S5 G* l' t' `2 K# Y0 u) H- A
3-2 BP神经网络 (10:53); H' {# r7 f% H1 u6 I
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
7 m+ A' F7 l/ `( R* J& ^% P3-4 循环神经网络（2） (06:07)* B6 p8 e2 }6 v# Z
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)/ Q$ W1 Q* H* u7 T/ p8 L
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)8 [: k; e' f' \
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
9 _" Y' i1 g) _( f3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
% `' }% Z2 R# |3 I- n) J# ]- |- H0 ]2 h
第4章 NLP基础
4 q, q H M' y, |! _4-1 NLP基础 (04:19)
" D7 T# g! L6 ]& L. Y. q0 G4-2 分词技术 (05:29)
8 ]& n! f/ p4 y9 k1 \# t+ a4-3 词性标注 (08:34)
5 U1 e& Q4 ?) n% [4-4 命名实体识别 (08:25)
2 q0 w" R& h" o7 P" _5 s4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
6 @* j9 \( C" y( K3 D4 z/ T4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)) x3 j( k+ h" N9 t' q5 r6 Q( Y
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)( E, j5 [) {8 D+ K9 Z- F) ?* A
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37) n) U) j4 Y8 C
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)/ _, S% _; ?- Z1 z
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
; z5 {* {; J5 y4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
, U) x8 E7 g' d: J- ^3 \
, r5 _( N9 O% }* l$ f5 v第5章 文本处理方法
4 q; Z% H4 a3 ?) K0 |5-1 语料的获取与处理 (15:19)
! { D1 x4 v. [. V6 F5-2 NLP中的语言模型 (03:47)! a! H. k# @; g s6 Y- _
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
+ C6 J- K7 V8 r: Z) B V6 K5 N" E% P5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)2 @& C% q% c" { s( d
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
* J. z8 C5 j1 a- }% H9 H5-6 文本处理方法 (11:39)1 b0 \5 k7 B6 `+ d( D
5 t8 G( u* P9 k6 B' \# d第6章 实战之聊天语料处理' s# ]! e: {5 h6 d( E8 ~
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
' Z2 `9 F2 x7 x# \9 U( b6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)0 @/ P1 ?) G& W
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)! _& d! c& x# Z _1 g# ^6 m' ^
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
5 E1 j3 i4 r5 p% q4 A6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)- ^, u1 O+ z9 r( k
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
1 f0 o5 ?) F+ m y0 n& ?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)
" o/ Y. H# X2 d6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
) J3 X; i( |, f6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
6 v% K' j" p5 |6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)1 p- \* d' g; z/ f7 s0 z. {! C
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
2 F" g, i+ ~8 q% I$ Q$ F( \6-12 语料处理实战小结 (11:36)
# @; c2 S1 b/ i; i
0 n, g: N/ D0 Z F! i. e第7章 聊天机器人原理0 C$ G3 e8 R/ N, M& Q) o' o
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)+ [% |# _2 r" x% m4 q9 S9 ^
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)/ f: Z/ H' R1 c/ V
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)1 D) b5 ]) @1 I8 J' w4 i; ~
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)# y* \+ ~( @1 V3 e( m# A
- G, ~) B4 {8 K+ y第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理8 C4 O6 }/ V# N6 y& l" W2 W( S& R
8-1 线程处理（1） (09:15)
# Y6 |0 q+ p5 o" }2 n7 v8-2 线程处理（2） (10:10)
7 n" c& f% C" r1 ]; y/ @) e8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
; K% b: P$ m7 w: y9 m8 g, P8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)+ G3 [4 V$ k5 F$ R
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)1 i+ O6 c0 L% B" ~) w
8-6 batch_flow（1） (07:28)
4 D# i$ q" N9 s7 g, I4 }: J& T3 K8-7 batch_flow（2） (05:49)
4 E2 {, l: R8 S: W8-8 batch_flow（3） (14:43)
- U3 x/ u- {) X. `. V8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
! e- Q' _8 W9 Z1 Y( }. P. M6 g8 Q8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)& m6 k7 a6 D0 @* m! b" \
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)$ o* B! f' o9 s+ \
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)( g7 t. P8 h& y, C
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)9 x1 a; @# V# D/ D0 B
- n& j ]% m6 u; P: W# d第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
, `1 I- g: E/ e$ i0 [5 S9-1 基本流程介绍 (10:37)6 x4 c8 o7 ^9 Q" m
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59). S% e1 K! Y) o, h. `
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)7 c3 F& P o6 G8 T
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
% @ t7 b; P% j% H- e9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
4 Z4 ?' y+ U! ^" J1 W9-6 构建模型（1） (06:43)$ x3 s1 r, \! l% E( l
9-7 构建模型（2） (08:38)6 Z' q. {9 q! H
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33). ?) c1 I( ]# l' |* }! d) { [
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)" H* ~: H! a! | @- e. h( g5 {7 o
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
) a `7 ~! {* @; z( C$ m6 M9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
# r5 [9 F" M2 q1 }0 S9-12 构建解码器（1） (08:28)1 ]) L$ T) {5 n
9-13 构建解码器（2） (09:22)( L1 k( ^( q( c2 N
9-14 构建解码器（3） (07:36)6 T5 G/ e2 o$ S* p+ l0 f$ t
9-15 构建解码器（4） (09:19)! M0 B- \: L, h3 v8 F3 [
9-16 构建解码器（5） (10:59)
" D. u c7 j! y( ^" j& B' p* H: c9-17 构建解码器（6） (09:28)
5 t1 H% L; H' M7 Z9-18 构建解码器（7） (14:52)
. w5 i/ _$ P6 v3 A& u( i6 {5 ~9-19 构建解码器（8） (17:02)
! f* @ d/ @7 ~, T9-20 构建优化器（1） (09:56)
% V `8 w- \7 {% g1 E9-21 构建优化器（2） (08:48)8 C& [, @' t; F/ N) s7 \' ~8 o
9-22 构建优化器（3） (06:01)( l7 a1 Q2 Z- W; G$ q0 B
9-23 输入检查 (11:51)
, x; h( o: Q) s s$ V7 a2 {9-24 训练模型 (11:59)
7 u" V4 ?0 D$ N9-25 预测模型 (07:22)
; o I+ Y( X* d! u/ a' X& c( D. r$ t7 C
第10章 聊天机器人模型的训练和验证" J- v( }- F: d9 L
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)8 m0 e7 k+ L* t; l H
10-2 第一种模型训练（2） (13:28) o m+ N: N* ]2 J* p
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
/ R9 T3 {% {- r10-4 第一种模型训练（4） (14:49)+ t$ V. v" Z) v: k4 ?% @; k7 q7 k
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
% {4 B; ]/ u- X" B' z5 W10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
9 ]: r$ l& d- V10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
# e+ I+ n. f+ l( j& O& e10-8 第二种模型训练（3） (05:34); d! d: |& g' j3 v3 T6 ~
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
( `$ x2 }" N. `) C9 u% b* |( o2 h; |# @6 C9 X5 `
第11章 Android的打包与发布
0 X3 V2 f/ k1 s5 U11-1 新建项目 (07:49)1 t. |9 q2 t/ o/ S9 k5 S
11-2 代码结构讲解 (17:15)* `/ @9 r. b8 x
11-3 私有变量的定义 (12:25)4 a% p6 I, k0 T% ] }0 V
11-4 参数初始化 (11:54)
: V x* X1 m6 E- b v5 {+ S$ Z. ^9 ]$ c11-5 听写UI监听器 (19:18)
& R3 w* |; V# J11-6 合成回调监听器 (05:58)
! v( e1 N% }2 i* _- k2 \11-7 听写监听器 (27:14)
( @( c9 s9 t# ~* D+ w; B11-8 语音合成参数设置 (08:59)
& |; r: @3 Q1 [3 q" O, D11-9 完善项目 (21:32)
! P9 X1 b* K; i9 I8 v11-10 打包发布 (07:15)
+ Q# R4 t) d6 \& |/ ~' q6 }# n) _0 A" Y9 y7 g0 E
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