; A, W9 m% T9 s$ w0 O
0 R8 H' T! a: L5 {4 f+ x〖课程介绍〗. ~$ D1 L3 F& x, L( T3 `) H6 \! 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。
( d9 k9 D6 ~& u; Z$ x) E' J5 a3 J
6 u1 O- J: |! ?! f* l# Z# ]〖课程目录〗! a- [, ^ H8 H, T! p
第1章 课程导学
+ o0 N8 E5 y- }: q1-1 课程导学 (12:34)9 Y" U( K P) m4 E" R
* ]# |* r& I3 U; t8 x第2章 基础知识# o5 E0 E! R! M- P; O$ U
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
/ E, e2 m* S% f, K w! I! u2-2 张量、图、会话 (06:17)) K) L' X% ~- T. @9 e
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
2 ]2 y6 s* C3 |& D) p2-4 Android操作系统 (16:19)
* G4 D% m a2 ^" j: B$ r- {2-5 Java安装 (10:15)
0 y% h2 k S3 V2 |7 f2-6 Java环境搭建 (02:40)
( j$ t" X0 I& v3 ]* D0 E: j. W2-7 Android安装及运行 (10:39): q. W; c3 \% }/ b+ R
2-8 第一个Android程序 (05:34)
m4 g2 Z; J/ _- O
! o7 ?. Q, }! p- `! Q第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
2 q' q9 z1 `, b ?) H$ G8 w) P3-1 常用模型 (10:15)# e0 ?6 _2 r9 F& Q8 S
3-2 BP神经网络 (10:53). y, c/ V( m }, u2 H
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
d; ?" {. T) M& B0 v3-4 循环神经网络（2） (06:07)
: C2 O; ]& D1 \* C J: _8 L7 x Y. O3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
+ y5 k6 f' ~% S4 Y9 O% l6 U m3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44). f! j# Z3 L! O4 Z: b
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)0 m0 h+ N- q* ^3 b, d: e) ?% _
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)1 q( W3 I) w/ H1 b2 b/ T
% T$ {& Q: l2 @( h8 v# U+ L第4章 NLP基础
3 |$ c8 q I" `8 J. b6 s" `* G4-1 NLP基础 (04:19)
* L$ O4 J* M7 @- [ M0 z4-2 分词技术 (05:29)& Z$ ]* U/ _& c6 S& I5 q1 Q: V
4-3 词性标注 (08:34)+ X, X5 J" X/ N" H" {) S7 p
4-4 命名实体识别 (08:25)$ k/ |; D. L- t( N
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)$ i Y! \' r8 v4 l* R( k
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)9 b+ U: A3 M! f# Q: i
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
; a# a7 z" L% W5 U+ i5 V4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)- s4 T- S# u8 s J9 r" U: A
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
5 R4 w4 H" E7 T* w: n% M4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)& N5 Q- R5 b4 R; E6 c z9 Y0 H
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
{% i1 A# S' ^6 D- K4 R1 [; Q+ d# X+ O, _$ s
第5章 文本处理方法
( s1 m0 f) C# u; i; x9 Y" w6 J5-1 语料的获取与处理 (15:19): c' M5 \* [5 I5 i, z5 e' t- H& O
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)3 |1 ^, |4 `' [* z9 w
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
% t) P) T% Q, V. L5 \5 \5 V5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
7 s8 s/ |9 P0 V5-5 词向量与Word2vec (07:26), ?+ S; ?) _6 ]
5-6 文本处理方法 (11:39)
# Q. _2 q1 g: i# p8 I4 [1 f2 }4 X2 N
第6章 实战之聊天语料处理
* ^0 n [5 ?: e. I5 S! R1 M; Q/ w$ o6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
0 t" `* O. u8 }$ i9 e6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)( F0 O4 b8 Z5 Q' n6 _
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52). ]7 ]8 {# ?+ \3 {" S
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04). ` G( n6 \, y6 D5 M6 ]
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
( Y' _& d! b8 |3 S. q8 ?4 I/ D6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
- d' S9 u0 l* h8 `* L( I% R6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)8 J, V( i4 Y# N
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)& m& ]4 w+ X2 a1 ?/ q! h7 Q3 ~3 B
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)( T" U+ S! q- H# c5 }) w
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20). e, V0 g# @, f, E% Y
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)# x, f% W5 ?" s, @5 R
6-12 语料处理实战小结 (11:36)3 |4 j; n5 D4 `4 X
& D r& W8 J6 X第7章 聊天机器人原理
8 a6 i9 w. U# u0 ` c: z+ X7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
( B5 U6 ] \& q- ?% B0 O n0 M0 {2 i7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35). b4 }! Z: T0 q% S' ]
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
: r' _& B) S; y3 H7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
% d7 L' o) s8 F( g& q/ L- P) Y8 b7 N9 m. K+ D; n
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
5 q0 O5 r+ x7 S& ]# t7 |8-1 线程处理（1） (09:15)
# ~0 k/ ?4 j" M0 g" z; W6 U8-2 线程处理（2） (10:10)( f1 k7 Y% r2 C' K! ?6 z$ f
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)5 M4 d) A; q* G/ ]
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)9 D9 {% B! v# c) L
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
- R9 u& }9 G- c& q% h8-6 batch_flow（1） (07:28)( \+ z# o8 u! V
8-7 batch_flow（2） (05:49)$ i! T) V# ~. k$ [
8-8 batch_flow（3） (14:43)/ [" ?. ]: i" O, \
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)% @( ~ g/ @1 o: t2 F
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)& |- r* J1 p- ~5 G+ Q5 u+ ^+ n
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54); i+ o+ ]* {4 ?5 t/ ]
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)( Y4 `9 c3 {8 _. ]" ]
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)7 X7 C. f. O+ J3 L) h2 Z, _( `
# \( J% p1 {% D- ^) t' a第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
# T- B- L# l* Q8 s$ T3 s9-1 基本流程介绍 (10:37)
: b7 O/ N4 ~2 v* y6 a8 J @5 r9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)% P6 b9 T5 `8 M
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
8 E) a4 m& D% `5 T V; F* z9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)9 {* Z6 [, {. ]: V, ?
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)( g" H9 a9 K6 {9 b$ O8 T
9-6 构建模型（1） (06:43)% y% `$ O$ M1 Z: \( A( @0 y& X
9-7 构建模型（2） (08:38)
% t* X+ l& }) R* E: [3 x9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)( |$ T: j( ^, c: n6 ^
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
# _/ K: _* { ^- \8 e4 D0 b7 T* @9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
# {1 I( C9 g% h5 T8 G. F! P: A9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
# r: p- J5 y/ b7 f9-12 构建解码器（1） (08:28)
% b& _# U& q* X+ I" E9-13 构建解码器（2） (09:22)6 |8 p5 t+ ~. Z: e2 ^8 ~ [, t$ S, i
9-14 构建解码器（3） (07:36) b7 K, r1 o: h, D/ A' |4 d
9-15 构建解码器（4） (09:19)+ q1 I6 ~. w- C) A- l
9-16 构建解码器（5） (10:59), n+ y4 f4 c/ }5 Q- b
9-17 构建解码器（6） (09:28)- L3 V6 }; {( G, X/ r5 v
9-18 构建解码器（7） (14:52)
" I% h! F$ e! k. N' R7 ?8 K+ `9-19 构建解码器（8） (17:02)
( V0 M2 {$ w& ~) e5 i- y: o/ q6 P9-20 构建优化器（1） (09:56)
1 R0 O+ f; y* x, F/ `9-21 构建优化器（2） (08:48)7 t' G, g4 c! o7 _
9-22 构建优化器（3） (06:01)" q. E7 Y. c+ ^$ L* P8 h* ?
9-23 输入检查 (11:51)9 ~' S' |7 [9 i' e& Y& g
9-24 训练模型 (11:59)
+ _" N1 v' y2 h; `) V9-25 预测模型 (07:22)
* r4 w, @" n/ s3 i5 O1 H" H p; V7 F2 K0 }1 D$ T
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
, o7 o% G/ }: n* l. E10-1 第一种模型训练（1） (06:17) E+ P9 k' T$ K) L
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
" A7 _) ?* S$ k; ^, Q10-3 第一种模型训练（3） (12:10)0 D9 i/ n9 W/ Q' }" Q6 \. X
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
& y0 g& T9 g% E9 {8 h7 v% S! u% t10-5 第一种模型训练（5） (25:35)+ l! t) _( a0 l2 {. \) l
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)" E8 q$ @) H: W8 L' b! ^* n2 g4 w; ?* b O
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
% i8 s; k* m& f% G5 c$ N- L2 F3 a10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
: H9 ^ o% X& G! m$ T. G10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
! H& j1 y" V0 W" S) R9 ^3 w! y: R+ {/ i1 P' b
第11章 Android的打包与发布
, ]/ A9 K/ N* Y, x( V* Y11-1 新建项目 (07:49)1 Q$ E W0 b$ ~5 M) i: a
11-2 代码结构讲解 (17:15)
. _/ f& M3 O3 C6 v- G9 ]11-3 私有变量的定义 (12:25)
$ x& A4 K3 z+ V11-4 参数初始化 (11:54)
: L0 [8 P* _$ j: i3 S& B$ ]3 z8 K11-5 听写UI监听器 (19:18)
7 J: R! ^) ?+ P9 Y* Y. J11-6 合成回调监听器 (05:58)5 J0 B E- @# |, i
11-7 听写监听器 (27:14)
2 u. }- C7 ?9 h8 _3 F5 Z# Z11-8 语音合成参数设置 (08:59)9 }. s, c4 Z b6 P9 ?* r$ o
11-9 完善项目 (21:32)
+ J% T5 n% G6 I8 F2 E% K: g11-10 打包发布 (07:15)
7 W+ l7 L6 v. z( w2 L! j5 H# W: G. T
$ T# U; a/ K7 K. x: ~" f〖下载地址〗
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