+ O; } I# q b# f& r: Y4 d+ f
7 e% A- J( o! A7 q4 O/ M〖课程介绍〗( u' n* T2 u, t
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。
0 z( T' Z# O, u% K- r2 ~
& C2 w5 Z# R4 N# }〖课程目录〗
$ _: A' H) g% s& s9 _, m第1章 课程导学
" P& s4 I% M" p# [+ q* B1-1 课程导学 (12:34)' p! E% ~8 H5 q- c% ^$ h
2 B/ |2 r$ z! \0 D( f w6 S第2章 基础知识
" c% Y7 C! L. y) P1 r( ]) f% U% ?1 M2-1 什么是TensorFlow (10:24)
. I+ B o/ F @6 {+ H2-2 张量、图、会话 (06:17)
8 e; Q* p& o7 u2 y2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)3 I* { Y: x: U# X) X
2-4 Android操作系统 (16:19)6 q( [* J5 t% Q) r
2-5 Java安装 (10:15)+ ^5 ^$ o( n( W- `& ^ C* X
2-6 Java环境搭建 (02:40)
( l! j0 D, a) {: L: f2-7 Android安装及运行 (10:39)
$ I6 p) i' ?, w2-8 第一个Android程序 (05:34)9 H9 ~& y9 I, m( e3 _6 K
- b5 V$ ?" b. I* `4 r- f8 a第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
9 B5 o% g q3 N! k! [4 S% ^3-1 常用模型 (10:15)4 B/ X! f4 o5 P+ G3 a. [( Y$ Y
3-2 BP神经网络 (10:53)
6 |, ^4 d/ |7 H' o$ M: w1 G f3-3 循环神经网络（1） (06:58)$ H8 ]7 L5 X8 ?$ W9 d) F7 @
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
2 F4 R. i: m& U* ^. `3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)- ?/ J# p2 ?( ?+ A+ x2 x
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
+ b# P; L: Y/ l3 I3 z" M3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)" [3 k& z& O! ~8 ?, {: ]
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
/ I2 r. [+ \' t8 V% G6 u+ Z2 l; d4 Y& ~( d" q/ ~5 E: Z
第4章 NLP基础
0 B9 n9 y z* H4 J, n9 c2 B- T1 H4-1 NLP基础 (04:19)$ ^2 {8 w+ Q3 c$ {" ]2 T l
4-2 分词技术 (05:29). S" H: d+ P( f" |
4-3 词性标注 (08:34). K- I" }7 `3 c1 N
4-4 命名实体识别 (08:25)
' D: \+ T k! k; ]( n3 c3 d, \4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)6 R$ P$ m- d, c0 E \" ^: |8 `" p5 i
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
" `$ U5 J# Q+ H6 _4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)$ U! P- G' q6 T: l: Q! i/ G
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)! D2 d6 `# p" u$ s( o
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
; l2 i3 l' P1 c4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)+ ]7 t: p0 P2 F. F( F
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)* q. p' E0 ?, Q% E7 ^: \2 e
\/ Q- ~* U8 U第5章 文本处理方法
4 V5 U% [+ K) i: T# x* Z2 _5-1 语料的获取与处理 (15:19)6 ^: [! d' S3 L& _0 [, u( C
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
5 v: t( Z, F, f4 ^5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
! o% g8 e, q3 F" o2 ^8 }5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
7 @5 D* l# l, ?( F4 U( z4 s# b4 `5-5 词向量与Word2vec (07:26)
' R7 I7 \+ l ]% o5-6 文本处理方法 (11:39), Q2 e9 R" ?+ H& a% m
) n y/ Z3 _* x& H
第6章 实战之聊天语料处理
+ l+ _& G8 b% N: Q' ]$ K. ]% r6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
' }2 j9 \' o& [* E; ^; M6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)2 R2 B: Z" y/ w0 B
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)7 [+ s! z2 |8 A) G N% b5 A
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)! ]: u1 ^* c% @* s
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)! Y8 D+ S, n: y! ^5 B5 r: t
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
4 W3 m& R) t& ^* g( t# M/ ^' D2 S6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)8 R5 j6 Q: M$ u8 M. }7 |8 H
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)0 F9 |$ l0 h: W$ z$ o) `4 }7 e. \
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)- v% W: @; h( x4 O& ?! [7 z
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)! l/ ~; h* H0 _$ j8 q1 E+ D! n7 E$ x
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)7 n( s8 l# C. V' m! E
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
/ t1 z2 }0 }1 A/ I0 F! [$ Q9 m% w" y9 m
第7章 聊天机器人原理
. N: I! u6 ~+ [* C7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
2 q ?' x) s+ F7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)) w- s$ h* L: A3 R# B$ Y6 }1 P2 G
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)7 E' V) Z; `$ x. e5 I! u- f, k
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)1 Y( R4 r) [2 l; _# v
0 Z0 T( X3 P. z- e
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
1 G8 d4 E# ?. v5 Y8 R6 ~5 t( |8-1 线程处理（1） (09:15)
1 i0 ^+ j& M& i: G6 D8-2 线程处理（2） (10:10)' M; u1 g: z; Z+ P- P4 E8 Y
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
2 I7 ?+ f" l4 j2 t! F8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
) H6 }0 }7 B8 I; `8-5 数据操作 转换长度 (07:39)9 Z0 H/ r/ p' P+ }
8-6 batch_flow（1） (07:28)) |- p7 l0 G2 ?% f0 X
8-7 batch_flow（2） (05:49)
' I8 U2 t: O: ^9 @1 t8-8 batch_flow（3） (14:43)
& K( Y* m% S, S6 U0 C; j! U) p" u8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)9 D* ?) E( z e5 _+ _& V) ~7 e, v
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
& f+ O9 \- V0 V3 E2 I& Z' @8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)0 p2 j/ z5 g' i. h' s3 ~; l
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
" B, J( ?% [5 b8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
& B' P% } y: x) a( i' E! H4 [2 O
3 w: G9 a; B( Y# T9 _& `9 {- j7 j第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写* q; ^3 T; s! @1 }' F# A. L. N' J( R
9-1 基本流程介绍 (10:37) q: h7 V) q( i. [+ |
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
. H; B& {! [1 D5 l9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)7 b1 p6 ]* {9 x
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)8 C1 D$ x( t g' N0 f
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)/ X) }6 I/ `8 Y* f9 v
9-6 构建模型（1） (06:43)& R A |0 z; L: I/ K. v+ r
9-7 构建模型（2） (08:38)
* _9 i! }' T" X" i0 g9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)- v- y8 v2 W& l y. _) b
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
0 S( t, ?( b. L+ q1 `! s% X9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05); w+ |, d4 j" e" O$ o
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)% U8 w( x& y7 W T
9-12 构建解码器（1） (08:28)
. f, w5 j, t2 U9 S& E7 ?9-13 构建解码器（2） (09:22)
2 ?& M4 z9 J$ A* _9-14 构建解码器（3） (07:36)
! \* J6 ~# n' b6 G9 J9-15 构建解码器（4） (09:19)# S& }7 ], U* I2 r6 V
9-16 构建解码器（5） (10:59)* w4 z/ E8 K. c1 l
9-17 构建解码器（6） (09:28)
0 U% n g, K+ N+ F) P' }9-18 构建解码器（7） (14:52) r5 ]/ K+ C5 t7 F( _+ t" e: R- N
9-19 构建解码器（8） (17:02)- q( `+ W2 z, K" H+ d9 O0 e
9-20 构建优化器（1） (09:56)! ^4 u! W# D8 D, S8 A$ s9 {7 e
9-21 构建优化器（2） (08:48). h( O) H0 S; g, v; s1 M
9-22 构建优化器（3） (06:01)
1 ~$ U# Q, {8 n4 s( h+ Q( i9-23 输入检查 (11:51)7 \" L0 i* R) y* k' W( v6 D3 u* ~( p! z
9-24 训练模型 (11:59)
8 [ p( @, c) k+ l9-25 预测模型 (07:22)
0 y7 x4 } b" v* \1 C/ [3 y$ ^ v# d0 F, ]! K ~- {3 h; n
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
5 q+ _! N+ f/ |+ I8 P ]10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
3 i4 y; ]. u* y6 d) c10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
8 H ^ ?9 e/ o' ?8 W10-3 第一种模型训练（3） (12:10)5 b) ^$ ]! _/ u4 [5 P& i( [) I
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
- w2 v5 P( |. j2 F; V10-5 第一种模型训练（5） (25:35)' {% D a! e6 j5 {, F; K# E
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
" z& r& g5 [- K" S8 U10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
4 l) \. U9 _- U1 k10-8 第二种模型训练（3） (05:34)* x& k. j$ o: n' n0 m/ R/ K
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)0 R5 C3 P1 Q. `+ X# V! w
# U* z; d, j& s6 q M! M3 C第11章 Android的打包与发布) v: c7 C' D8 t N7 D F
11-1 新建项目 (07:49)( i# h, j, \' ]( A4 d. L; i. A. R
11-2 代码结构讲解 (17:15)' `5 ]1 L. S2 K
11-3 私有变量的定义 (12:25)
$ L k3 |+ ^' J) O; s11-4 参数初始化 (11:54)
, `8 ?/ ~" R! K. f6 \0 w11-5 听写UI监听器 (19:18)7 ^5 {" A7 h) N) y7 D# c; S
11-6 合成回调监听器 (05:58)7 S( r. ]+ K8 ^0 m2 }1 v9 g$ ]
11-7 听写监听器 (27:14)
( Y( \) K2 i: w( L e4 d11-8 语音合成参数设置 (08:59)
% |3 V9 f5 ?7 @ w: }6 M/ Y) ?: g11-9 完善项目 (21:32)1 l% S% U. } z1 D
11-10 打包发布 (07:15)% n+ B- k, _8 a- T) M" {) |" E
3 M6 l) Q. C' c7 D3 m& x〖下载地址〗7 m& _, l3 i) \2 m8 m& ~. P
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