! r4 c# b) P* a0 _5 H, D
* {- Q. Y2 z$ d- x; ], u
〖课程介绍〗
/ N% V! ?. j4 J' m. m0 ~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。
# H- y; N( D8 x' |! _: S
+ g; Y7 N, A R( Q+ f〖课程目录〗( L% Z. ]3 B9 c1 g4 h
第1章 课程导学
% E8 m! S; g& Q& T. L! p: P3 q$ Y1-1 课程导学 (12:34)+ C9 t1 a2 w- ]9 S/ l D/ \9 a
- |# @, j7 Z( H, ]$ `+ G! O/ Z7 A
第2章 基础知识
& M t5 p- a3 r8 O5 M( x4 r" x( o2-1 什么是TensorFlow (10:24)
4 N% P$ S; U3 M+ J5 y4 }( L2-2 张量、图、会话 (06:17)
: A0 S5 t$ |- H* v" ~2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37). S+ z/ l; L3 `& h2 x0 ]2 k1 D
2-4 Android操作系统 (16:19)6 g+ ]; Z# v6 `) i% P
2-5 Java安装 (10:15)
) ~; z9 v m M: d% Q- N2-6 Java环境搭建 (02:40)
& a; p8 H. s2 X2 C* R4 ?" \2-7 Android安装及运行 (10:39)
* I X9 m0 f& y, m( Z. f& P: y& _& b2-8 第一个Android程序 (05:34)9 G7 R2 ~% }+ o4 I$ B
% p" u# S& f0 f7 m5 E第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
8 d' m3 u' q6 c/ k3-1 常用模型 (10:15)0 J9 |, p* b+ N
3-2 BP神经网络 (10:53)/ [8 c8 c. l, k; U
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
# M6 |" u- i) J3 D( C3-4 循环神经网络（2） (06:07): k6 V) \' u/ p& I: n, w1 C2 W
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
8 x- F! E# F- z, A7 f) G2 Z3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)8 z# A& g7 F6 d
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
1 O9 Z3 Z" `$ _4 l; [" R: ]9 q3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)* y- F5 R$ Q$ q
3 M3 O2 U$ x: n' X ?- l
第4章 NLP基础
: C, z% G8 ]: Z0 j$ D/ }4-1 NLP基础 (04:19)) C0 Z; G/ b, b! }
4-2 分词技术 (05:29)
- P: @/ u, X" v5 P4-3 词性标注 (08:34)
# M* B+ g$ b. x# ?# o" Z4-4 命名实体识别 (08:25)
# s0 f6 k" c0 o3 _4 V$ r4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)6 Z ?$ ?& Z3 D- Z3 h' A
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)& z( _# H/ f1 O) ?3 c
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
; a. L: H8 A) ^4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
) `/ t) G1 H: l2 F3 ^; }4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)) c6 |' f+ a' E7 V2 j9 t# @( i7 j
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51) K' J, C5 B1 i; @6 R0 i5 ?& a
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
2 X( y: A: V4 V) N6 e% ^. ?1 o" @8 E+ ?1 ?
第5章 文本处理方法3 l9 Q |' |! W7 a3 ]% i5 i
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
7 j. Y% |6 ~7 I5-2 NLP中的语言模型 (03:47)/ n) V) V3 o' t2 x
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)6 Z% ~$ x' V9 K0 w; Y
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45). E! s0 v; w3 O$ P
5-5 词向量与Word2vec (07:26)! r9 G1 R; ~" v u( W4 ~
5-6 文本处理方法 (11:39)
8 ^& s! {4 y" }' I' }' o) G8 a( u% x1 a7 n7 v8 p X
第6章 实战之聊天语料处理
E& p" ]/ Q" C& y% V6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
( h6 P4 K9 E+ p5 N2 P1 D; j. s6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)0 p" ]% ~+ K& o9 u
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)4 K8 _/ l# s0 t. ~% ]0 U( [
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)* ~* u9 B# k% [/ _% q
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
' }- F$ E. i: }6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)& m( S" D2 c3 r+ y0 S
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)2 e* N* a" h2 |
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)6 G5 l3 z/ F0 f" R% _
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)5 T8 `- Y$ p; C
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20). z5 V- h8 f, Z* |$ u m
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)! c7 [" p+ ?& H' s. l3 H
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
3 A, S7 I- d+ w2 A l
7 r- Z; v2 J% K0 }第7章 聊天机器人原理
2 c; o, J- U* a5 k2 c9 L* B7-1 Seq2Seq模型 (10:37)2 \' p* B, W( T' D4 ]* A
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35). `/ F+ W2 ?* L. k; H
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
7 K; T6 H: `" y. g/ G2 n( X7 q7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)% I$ P; W' j% K7 Z/ b9 z6 g
: F4 x: A8 F0 _) `2 Q第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
% a; e( D8 |7 ?& l8-1 线程处理（1） (09:15)
; i/ p- a. d% p& w0 O! Y8-2 线程处理（2） (10:10)9 P% ~9 I. N. r' B7 }8 F6 n4 Z
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)* L$ _' a' B2 Q9 }9 w$ _2 ]
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
d3 X: Y$ `/ `4 H$ J8-5 数据操作 转换长度 (07:39)- ]- @9 B% ^% d6 x% c+ R( J6 H( M
8-6 batch_flow（1） (07:28), C6 S" H" Z& p0 w9 {. c
8-7 batch_flow（2） (05:49)' @5 U: F( A1 A" `" o+ x5 O" u. O" `/ n
8-8 batch_flow（3） (14:43)' M8 a5 r% F" f
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58) {3 M5 K0 F n) k F
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
' |3 }% _7 Z6 d; C8 H. b4 f$ E6 I8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)2 Q0 K0 P ^; j, i7 Z( u
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
' D/ u3 A5 T" }5 D5 O8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
4 ~7 C( h) Y+ Y3 i/ W/ w" a( d% ^/ m/ m
, [6 a% t8 c* x( d第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写+ P$ C7 C1 H% O T, @; Y: O0 ]1 U& O
9-1 基本流程介绍 (10:37)' x; n& w6 h N# I H) [9 r3 r
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
$ m3 J$ {( q. X! _9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
& e- D7 }, o: q! X" l9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)8 C X) }8 F/ }5 w2 Z
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)6 }5 a% f) d8 [3 N' R& m
9-6 构建模型（1） (06:43)! } J8 n1 B0 g/ H) S# L& Z
9-7 构建模型（2） (08:38)
! A5 U0 Z5 T# @* V: j$ g5 e9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
# J3 U5 T/ `. O) @' R1 r4 o- o9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
& A! c1 F, s3 {& H" x9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)9 e2 X9 H/ l) e! B
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
) b( e" m X/ J" q, ^" y9-12 构建解码器（1） (08:28)7 H+ ?" Z% W9 U4 T' C; E( Y$ W
9-13 构建解码器（2） (09:22)
& T3 h+ ?6 \ Y$ K5 w9-14 构建解码器（3） (07:36)
- P4 F1 b, H T9-15 构建解码器（4） (09:19)
8 G* {# Z' N, R9-16 构建解码器（5） (10:59)
4 A y+ F% N: @" l8 H9-17 构建解码器（6） (09:28)
# W% Q; e4 c6 Y4 @1 g, s9-18 构建解码器（7） (14:52)
$ B- i7 `# D6 R6 G( n& q: @9-19 构建解码器（8） (17:02)8 {6 V, p8 i8 }0 s
9-20 构建优化器（1） (09:56)
/ l W7 x! X+ v9-21 构建优化器（2） (08:48)- F( n; d$ j6 Q0 H
9-22 构建优化器（3） (06:01)
" R5 x# B8 L" d3 U9 [- W9-23 输入检查 (11:51)
! b) K- l/ D& s; S, G- M! w$ G9-24 训练模型 (11:59)8 Q5 c; B3 G2 l; g4 j* {4 t: k
9-25 预测模型 (07:22)
% ]: h( a+ X) E) z
7 _0 E. I( t6 U+ P1 V第10章 聊天机器人模型的训练和验证
* g& S, e! ]- t10-1 第一种模型训练（1） (06:17). u8 s$ Y T U' l: X7 _4 K
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)* H4 t+ m3 w- B2 x' e4 l" Y
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)' r; w. {! E/ M
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)6 ^5 Z) p$ I) D% s
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
' a6 `& R# A& S& \10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
% q$ U- b/ ]% T5 c @- {10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
$ Y% c2 v3 V5 a# p" k6 `4 j" s/ U$ T10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
! w: l# Q" M- J1 o: w5 @10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)' v+ P' P, _# I7 H8 ] u1 q
: J9 I5 ~) m8 M5 u
第11章 Android的打包与发布' B, d9 v6 a' \
11-1 新建项目 (07:49)
6 m! p, Z, f: Z1 ]; y. n3 @2 E11-2 代码结构讲解 (17:15)
" j& q6 v7 q' T. Y. F. `11-3 私有变量的定义 (12:25)0 N3 t& }+ `# z& c
11-4 参数初始化 (11:54)
* O( V! Q6 s7 ~8 O5 W7 \) }, B: v7 l11-5 听写UI监听器 (19:18)
5 @. E: q2 V9 R$ V' [11-6 合成回调监听器 (05:58)
. f. \- ~- ]) _/ F" g5 O- s11-7 听写监听器 (27:14)( ]. x/ T) c( V& z7 Q( R
11-8 语音合成参数设置 (08:59)6 J) U8 s' g; F
11-9 完善项目 (21:32)
6 P2 U& ~2 G6 R# ?11-10 打包发布 (07:15)
/ V) V- Z7 ]( p& M8 M: ]5 [/ C* e V2 J+ z* h+ L
〖下载地址〗5 X% z3 W1 E1 d. h
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