) a6 X% w# C$ a6 Y+ O
* H6 ]5 c) ?! o; ~6 x4 C〖课程介绍〗
# L5 k7 G' T5 E9 t' t6 R0 H* G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。
v/ _1 }" e$ v. o4 r$ Q- t! h' e. Z
〖课程目录〗
" {1 }! h3 k1 H' ~: N; Z) h/ r第1章 课程导学
' ~! F' G6 t2 [- c1-1 课程导学 (12:34)
q. u* r! w, _6 X9 Q- e7 k- v0 v* ?
第2章 基础知识' T7 `, l) m- \& E& C$ F2 F( r
2-1 什么是TensorFlow (10:24), q6 q& t: a. N F7 c3 H
2-2 张量、图、会话 (06:17)2 n# h" ?0 M/ z; }5 F
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)( \- [7 F6 Z7 v5 y v4 F0 ^6 m% \- P
2-4 Android操作系统 (16:19)
* K7 b/ S; S& P1 t4 O/ I2 b5 e% w2-5 Java安装 (10:15)
7 |0 A S. \3 y0 i9 Z3 A1 m7 V2-6 Java环境搭建 (02:40)1 S( D) Q, w3 x0 Y5 ^7 P) V/ i
2-7 Android安装及运行 (10:39)
( D( j* I9 Y' i; t+ Z2-8 第一个Android程序 (05:34)! @/ Z' N- \- J1 K8 R7 G( V: e
/ |6 F5 n$ v# e# y
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
* ?& g) c, `' z1 V; o" g q7 x3-1 常用模型 (10:15)
6 r( v, X; l `% X) U3-2 BP神经网络 (10:53)
/ U! U, E7 ^2 L. y7 l/ Q7 S$ {3-3 循环神经网络（1） (06:58)
3 Q2 n( p; }/ p" Y2 R3 J3-4 循环神经网络（2） (06:07)
# n1 A5 \' A/ B7 h9 h1 Q1 M! c/ h% C3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)9 Y+ |7 W" Q0 |: P
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
+ N4 s9 `: o1 v; f" `, H! x3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
1 v" j4 f, t& F/ r3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
6 ?% [3 A9 Z, P6 s3 K( f& x% `
0 Y% n( q1 l* O+ [第4章 NLP基础
, t- ]& i6 F6 @$ {3 t4-1 NLP基础 (04:19)
* I- F/ B- D0 F3 X4-2 分词技术 (05:29)" I; p9 s- I/ ?8 k! a2 L1 E+ P% e
4-3 词性标注 (08:34)
* G ]( m( @) [& {1 V; g9 o$ B4-4 命名实体识别 (08:25)
8 w6 S6 p& V+ W$ X- x* ^4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)( B( @% [+ p- x% Q
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)2 L" x6 R! e2 V I4 A
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
! s6 ]5 }6 W4 t4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)4 k4 `( _9 W2 q9 [
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
! Z& O" t3 v2 C [% {# H4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
" o6 W, w6 \) B8 O; w0 E0 Q5 W6 l4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
2 u6 N: c: O8 R; ^1 ~8 z) f; R+ `. C3 k" t8 {7 F
第5章 文本处理方法2 m9 j& E% Q- Q2 L9 s* a7 p2 r, w y
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
4 ]9 k7 l8 U3 V" N% ]5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
& t+ } P/ t7 g5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43): g/ `4 }5 L$ p' |+ y
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
' Z% s: l5 [; X/ Q5 y6 s! W6 Q5-5 词向量与Word2vec (07:26)
) }, @. e6 t$ ?, c+ u8 t* ]5-6 文本处理方法 (11:39)( p2 t4 E P$ g3 |* B- o( n
: y- \$ [) u0 L& }( _$ t- ]% e9 D
第6章 实战之聊天语料处理! B# k) p. D. j
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
# O, Z v6 U, J* }5 _7 z6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)% H; c1 _/ T( q
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
0 O: }+ K: h8 \, D. F2 _$ a @6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
1 n( f: \9 {; k4 D3 J6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
1 M4 k* m. S7 D& Q0 N6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
+ c0 T5 u& N" ]) H6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
S6 b& N: p# o* A# A) V6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)# S6 |( M8 W+ x# Q2 M$ q
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37); \3 d, y% D6 i, c. t( C
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
& D: ]4 m/ u C8 [6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50) r5 q3 u8 P, X8 X$ A$ H- K D
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
% j) Y9 a" \7 f9 Q T- O) v5 O2 H: A
第7章 聊天机器人原理9 Q# l. G1 Z0 S% Q2 i, O
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
9 }/ m, e2 v8 o7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
4 s2 Q/ L- p) T: {: w7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
, E; d0 J# E, ^5 T9 S7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)) L# L. t4 Z: t& U0 y* K( `2 n
, V! E; @; p8 y% T5 i
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
7 x/ {" f9 f8 g W- s4 @8-1 线程处理（1） (09:15)
: _$ u, k. ]1 L8 S9 `% l) ~8-2 线程处理（2） (10:10)
5 N! M k5 F' i* j8 d8 s8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
/ {8 C$ h& A" ~# u( ?! I1 y% L8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)& n& w/ C7 i+ X( L: D
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
8 P( ^; h8 b' ]8-6 batch_flow（1） (07:28)
# p0 m$ Y. P; q( |8-7 batch_flow（2） (05:49), q5 ]! ~* @0 o, i
8-8 batch_flow（3） (14:43)
. I, L! Q) |; ?8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)4 H \4 h! O: y( k! o
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)8 q6 y* h$ k7 k8 O4 O( q
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)) B! j8 O& e, m
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
9 z% ]1 d8 x' @* u8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53); c# w5 D4 I8 J1 Q$ H' v$ v
. L9 O0 L+ A$ g0 C) s第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写9 }8 m8 t( h) i6 W. N1 H8 M) W
9-1 基本流程介绍 (10:37)5 t! g' l! z4 D8 ?0 {* s/ T, |
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
. U! p. u, P1 v9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
& A( S) I5 r. m1 G9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)2 i6 D/ e! S+ p2 l- `5 q# D
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)( t$ p- B4 F" {
9-6 构建模型（1） (06:43)
8 ?0 C0 }6 X7 X- Q G1 ^ s9-7 构建模型（2） (08:38)
" z+ ], z9 H9 B; D9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33), \" [5 e6 c3 v4 D
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)* D* ~8 ~8 V. H2 G) Q( j
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)2 j% o5 P' e. j
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
4 b1 P- w- J+ r8 K2 {9-12 构建解码器（1） (08:28)
$ @0 a+ u C/ [9-13 构建解码器（2） (09:22)
; O- C0 m. @" c8 Y. x- P9-14 构建解码器（3） (07:36)' J% T: U+ k- c& g& }- h% X& r( p- g4 {
9-15 构建解码器（4） (09:19)8 l8 ~, Q1 K( s! _, A# l O: l
9-16 构建解码器（5） (10:59)
; I1 ]" z2 i* ]* C* T& g9-17 构建解码器（6） (09:28)
# N) R1 B @" g$ J3 C9-18 构建解码器（7） (14:52)( E+ z- z* B" B+ e w5 v
9-19 构建解码器（8） (17:02)
- N h) U& I+ v! h$ ~' V+ @9-20 构建优化器（1） (09:56)
, |# g* o! |* M* d T' F/ a( ^3 q3 m9-21 构建优化器（2） (08:48)
# b) @& b2 s& z8 y( c9-22 构建优化器（3） (06:01)1 P% a& k# `8 z9 O- v5 V$ M5 i# x& g
9-23 输入检查 (11:51)" A4 t$ `' U& v# n* j( v
9-24 训练模型 (11:59)
: m& P7 V" W1 ^9-25 预测模型 (07:22)
; p# K; w1 V, A6 E; e8 t1 M ]. c6 ?+ P% X# d7 j5 R
第10章 聊天机器人模型的训练和验证! T0 a5 b; w- N, O0 P
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)- N6 s9 y% p& r& x. j. ?
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)% V1 o F" P1 H/ K. }% Y
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)5 G0 ~$ y& @8 J4 ^) l
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
: {# E$ q7 J' `% q: ^; P& s7 l10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
& m2 _2 r5 Y3 G( e6 }10-6 第二种模型训练（1） (11:52)8 e7 x. v2 w; J% c: h
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)# f" f% m3 D" s
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)6 P; {' w# @! n0 B
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
. ^3 l5 n* y Q4 O6 K3 O- u5 K$ U) X, m
第11章 Android的打包与发布
; M/ ?0 W6 R! m5 A" c11-1 新建项目 (07:49)
3 g* C, w, s% Q4 i4 ~11-2 代码结构讲解 (17:15)% t1 F A! n* v
11-3 私有变量的定义 (12:25)
7 q7 c# J- F" P% R [9 |$ @11-4 参数初始化 (11:54)' B# A7 o' J; H2 ~7 Q
11-5 听写UI监听器 (19:18)
# X% R4 _1 m) U3 ?$ T5 J11-6 合成回调监听器 (05:58)
N! U) c, n* L+ L0 j11-7 听写监听器 (27:14)
0 s! b4 Z* u) { }11-8 语音合成参数设置 (08:59)4 n( @5 r. U6 X# h0 b
11-9 完善项目 (21:32)
# K: I" p/ T/ A; G7 ]5 Z11-10 打包发布 (07:15)
5 f' g8 D2 o: g, S% \8 w$ v/ ^
0 _5 c9 [: [) y& Q' E5 m〖下载地址〗
! V+ @& B1 R5 k; G" B: [) q3 ], ~
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