) {4 O7 \( R! g8 p" t1 V5 s b
1 I- n) ^- ?' a" \( q- ~# H! N, j〖课程介绍〗
6 f& S3 d; u9 L6 F% Z) A; R8 c3 k9 @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。
1 }& d. G6 n0 r5 Y! v+ x+ n7 L9 M u
〖课程目录〗, z& Y+ i- [/ |, Q o$ l
第1章 课程导学
! D# w, v2 \' ?. j, Q/ a y, u# ]1-1 课程导学 (12:34)
. k# x, C6 ^( T( h5 w0 G7 r# V5 L8 z3 e; H; W- u0 J
第2章 基础知识
U b2 A1 W+ d/ c0 m3 m& M; g2-1 什么是TensorFlow (10:24)
* y( ~; v5 M5 G. v$ G( F2-2 张量、图、会话 (06:17)
) x0 [; {7 {8 y" k s3 K9 b1 t2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
2 i1 @# Q+ ~9 ^2-4 Android操作系统 (16:19)' R. g b3 x0 M% Z$ Y8 O- g
2-5 Java安装 (10:15)! F3 X3 O3 u# t$ U) C% L
2-6 Java环境搭建 (02:40)
- }* b3 z, Z" l: B5 D4 w+ t0 h2-7 Android安装及运行 (10:39)0 l5 n5 J4 j* G; W
2-8 第一个Android程序 (05:34)
; d1 g5 R- H& X; c( g' n
+ u6 V. V' K& I, e第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
. d. A6 _) h! b3 l3-1 常用模型 (10:15)
& T/ k3 V: K+ G5 \: S8 l4 b3-2 BP神经网络 (10:53)
" }( P, p% c7 w7 \3-3 循环神经网络（1） (06:58)
# K5 k7 c& r0 X$ G0 s) r6 }# m3-4 循环神经网络（2） (06:07): }2 z% i, R( g# j. W5 Q
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)9 J f5 I3 a0 `$ s8 c7 }
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)( F8 X3 z( b- ^6 j' k' {9 U
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
" l* t; }" o2 j3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
7 J. M4 R C f3 n, h0 l+ V& y7 Q! `$ U
第4章 NLP基础( p& _! i6 w& t2 Y' ?0 T2 n$ \- P
4-1 NLP基础 (04:19)
~/ G. y& i, _/ @7 p7 c9 a4-2 分词技术 (05:29) {& L( J' L9 r; L) B5 K! @
4-3 词性标注 (08:34): L0 _ K5 S g+ \' x% i
4-4 命名实体识别 (08:25)
( }- Q% w' s6 c r' e' m! m G4 d4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)4 o, V) D: w$ D2 Y! k
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)& f7 w0 p. ~/ n! o$ k7 J( @
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
) l) R. K( t. U& p4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)) k0 }! w! T5 v. \ I
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)6 A% n( d& h+ e9 u
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
$ Q* z( l8 D6 f$ z2 {( Q6 M% [. y4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)1 X) c5 B7 g9 A. O7 M- U/ }+ b: R; j
: d; ]: ]; y: N2 a1 _第5章 文本处理方法
m! K# }1 I. `% c5-1 语料的获取与处理 (15:19)9 |3 `! n7 H0 n+ o+ {# I' z
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
+ [( _ l3 Y1 q% `5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43), `) Q7 K! S# X2 \
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)* q$ Z- W5 J; K1 W
5-5 词向量与Word2vec (07:26)* t$ z/ i3 m/ h
5-6 文本处理方法 (11:39)" \9 `% j/ f) g# A
' ^/ u9 q, k8 ?; j8 H第6章 实战之聊天语料处理; x0 q4 q6 v7 V0 T% s
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
7 n8 e0 h1 m' @/ m# g' ~8 [) H6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)! H; [/ N8 U8 }; U! E+ p
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)8 p- ^% B. d! G: C. K* I
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
5 T \; V8 N% p8 C6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29); A* r% Q9 h6 F, b* |1 e: A
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)" p) G- q5 p \. U/ 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)
V" g$ f6 v7 z1 i4 ]6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
: T& l" o- J# k$ B6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
6 c7 w+ h- N- s6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
+ K9 f. X6 p" W4 R6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)% e' u% C2 O- k# L2 B, v, a
6-12 语料处理实战小结 (11:36), t( F' s+ d9 h f# q* N: s& |
0 T: u# v. L7 w# L$ W
第7章 聊天机器人原理6 _4 H7 ^) n# {
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
% S. k# I) \5 |& @, w- p7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
s, p/ b0 Y# X4 e/ }4 \7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)& ^! r( a2 |8 @: b6 p: v
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)( [2 M- R9 P e! \9 V9 T
1 R5 ^& ^$ d' a; X O: {第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
& T' ^7 _0 W8 C9 B$ }8-1 线程处理（1） (09:15)
0 U8 M+ v9 n4 n2 M1 l8-2 线程处理（2） (10:10)6 A' @5 L; |2 B
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
1 W- e; Q9 @& {9 J+ g8 t8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
1 f# ?; t& @! N0 Q6 A* p, o, {8-5 数据操作 转换长度 (07:39)# [5 |: ^ [! N' `( v7 p% o8 z2 W
8-6 batch_flow（1） (07:28)
! s& t5 i3 F; V3 {7 H U* [# P8-7 batch_flow（2） (05:49); R+ Y8 c4 }! |8 Y2 j) b
8-8 batch_flow（3） (14:43)& c; B$ Y& ~; m9 D
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
7 A, U) [. X6 X# {) U8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
/ ~' b) t, I6 V# d h0 w4 w8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
# t7 C- a5 Z: K1 f. [/ Y8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
( q4 `( F$ l$ u6 @3 Y; Z8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
; _' z/ D9 P9 C4 j: r' h
& R9 ?4 D- Q4 y; k6 {( I第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
4 k$ c+ B" h' C. B' v8 ]9-1 基本流程介绍 (10:37)# C5 w" z6 X; V$ e7 a3 i
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
* O2 u; f" @. m( a$ d9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)- B! G! E9 s! f$ f; t/ }/ B: I' k
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
' v# Y3 W- X" Y. E9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
4 u9 P, z: z& u3 }% i9-6 构建模型（1） (06:43)3 I, x W6 `+ g8 h- p
9-7 构建模型（2） (08:38)
5 u, B5 |! m8 T1 v$ b9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)+ }- Z' n7 L! f1 f6 H
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)1 o- @2 t9 ~! Z( A! J. A% G% Q
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
6 g1 R! B% l5 c% T( k; Q9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
! ?! W8 v8 x3 O) U9-12 构建解码器（1） (08:28)
h/ V" J }& n/ e! g9-13 构建解码器（2） (09:22)% B6 h/ O$ i; d. {8 X) x
9-14 构建解码器（3） (07:36)
; j/ w) u, N" W9-15 构建解码器（4） (09:19)" K$ D$ }" \, @0 @$ i w8 `
9-16 构建解码器（5） (10:59)
% i+ i2 y3 r# @0 ~) ]% c9-17 构建解码器（6） (09:28)" h# [4 C( B8 Z' Y' |0 i
9-18 构建解码器（7） (14:52)3 M4 P5 R+ M+ {! i; M, H4 s
9-19 构建解码器（8） (17:02)1 ]; z+ T/ R; Y. x6 ~
9-20 构建优化器（1） (09:56)
+ B: h9 S; q" h. L! M; h' Q( ~- i4 C9-21 构建优化器（2） (08:48)
' f( q. @5 {5 U+ v9-22 构建优化器（3） (06:01)
; X- P4 o# ]6 W5 T9-23 输入检查 (11:51)) L8 q2 w8 s8 T/ s8 N
9-24 训练模型 (11:59)6 G$ r( f( G( \
9-25 预测模型 (07:22)
( E4 e6 z8 ]* N6 h% Y6 O, k; E4 _/ b! e, c$ m- j- a6 t3 E$ _
第10章 聊天机器人模型的训练和验证# k* w( m0 i9 L# V7 P' Y( l/ ]' R
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
+ e' z) L* L" k6 Q# _10-2 第一种模型训练（2） (13:28); x5 j9 B0 y% _+ \6 ?$ z3 f
10-3 第一种模型训练（3） (12:10), E* N7 e7 v% @" M; t5 |
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
; v8 E6 |/ K9 n' ~: S6 k10-5 第一种模型训练（5） (25:35): D7 W9 E; Q! g0 F5 M' i
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
% m" W% }1 _' e10-7 第二种模型训练（2） (12:06)7 R5 m0 |0 V0 O3 K2 @2 [
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)& D4 V' h# t* A1 h9 T. V9 H
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)3 O, h: ?& A. E
3 e, L5 z+ z. T3 w$ r1 x
第11章 Android的打包与发布8 e, v0 w# ?& s! q7 w9 D8 b
11-1 新建项目 (07:49)
! V3 P! W8 D3 V$ _; @% L+ ?11-2 代码结构讲解 (17:15)
d! ^# p( c: _( Z0 S11-3 私有变量的定义 (12:25)
+ ~5 S' m7 f3 ], d8 O3 s# m11-4 参数初始化 (11:54)
8 E% \# W/ f+ k! x% `11-5 听写UI监听器 (19:18)0 ?/ R3 B7 g" A( J! m, w/ l; A4 a
11-6 合成回调监听器 (05:58)1 g1 f0 l+ @5 X/ ?, |2 l q9 j
11-7 听写监听器 (27:14)
& s$ a. [- s t11-8 语音合成参数设置 (08:59)$ k3 N* K2 v0 j9 K; b
11-9 完善项目 (21:32)
8 Y9 r# \. ]# M+ o* ~11-10 打包发布 (07:15)# }+ U2 t2 p) a
. f/ I6 j) }' |
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