; A5 H+ D7 N" Z9 Z8 z# v( H2 n
* [ S x- b& m2 y/ t
〖课程介绍〗
$ ]/ a& _8 O. B: v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。/ @& Y+ s9 V4 B3 x3 i8 @0 `/ V5 u# Q
6 b& _ U7 h' S, _3 I7 f$ }〖课程目录〗
3 Y% S$ a1 }5 [- o. z第1章 课程导学# ?$ F, J* w. j3 x: E
1-1 课程导学 (12:34)- V4 T3 `0 d- ~" z' A# v& l/ e
8 S2 X. U6 s% b第2章 基础知识% S+ K0 x* f' t1 P4 V
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
3 o4 k1 g, ~/ m* k2-2 张量、图、会话 (06:17)
0 q1 N7 q# a8 S; J/ P7 l2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)" V8 s9 v/ m9 ]7 s- q
2-4 Android操作系统 (16:19)" l o$ _' q' Y
2-5 Java安装 (10:15)- y2 r8 b+ t( ~0 ~7 K
2-6 Java环境搭建 (02:40)% E6 P9 Q. ^8 Y) X: q: c
2-7 Android安装及运行 (10:39)
( Z0 s# }7 D$ }5 S0 b0 z2-8 第一个Android程序 (05:34). R/ b: D. I; z8 l8 e
( J( L4 p2 d/ s. j5 f; @" N
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）0 f$ p9 t' ?0 g$ F; H% m2 f: ]' m3 E
3-1 常用模型 (10:15)
4 I& m8 K" D6 u5 O" w. X3-2 BP神经网络 (10:53)/ D/ ?* r% [4 s% h- o
3-3 循环神经网络（1） (06:58)4 Q& ^ x" N8 S1 M: b# C9 D9 s$ |- c
3-4 循环神经网络（2） (06:07)" y. }1 m9 Z `- l, o; T! r
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
. Y2 ~# F% Q1 a9 Q& s3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44): ^9 r( l: u" d9 o* v& `/ C$ w
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
, V3 p% E! y9 N/ ~" q8 j5 g3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)2 R7 c. y ~5 ~: ]1 m% }( H
0 B" q" R+ ^* v2 N- S
第4章 NLP基础
# o$ e3 Z9 F9 M z' z1 m- `4-1 NLP基础 (04:19)6 b* |* j+ H1 w) q" x- n3 K: F1 ?
4-2 分词技术 (05:29)8 t4 Q+ {' N# H) ]7 p
4-3 词性标注 (08:34)
$ D. K0 X8 X9 f) ]1 V4-4 命名实体识别 (08:25)
. L) l3 q" e- H S& m2 b0 m6 s4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)) N5 d2 X, S, p A- q
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)8 q- ~, ^# l. w6 _; Z; A, w
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
2 c6 T2 p3 M# L. O2 _4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
/ ]; c% R& c% ]' B$ K( u8 c- N' ]4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)' x+ B/ B- V/ C5 }" x& r4 u
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
, {/ K3 C0 |3 K. E5 M6 A4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)/ u. |$ h) S4 I( g* v
1 q/ }7 Y2 c5 r) A6 q$ X第5章 文本处理方法
; l( b8 L$ l' d# {* X' v5-1 语料的获取与处理 (15:19)
# u; A5 q' o4 x% f& V# W5-2 NLP中的语言模型 (03:47)4 k+ I) z/ _6 a
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
( G) S2 O' e( @/ H/ M+ T: t3 [5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
% ?+ }% z( h7 K- P9 B" W. R4 ^! M5-5 词向量与Word2vec (07:26)+ c. @! i. f6 Q4 P- Q
5-6 文本处理方法 (11:39)& o2 L0 G6 _4 I# D6 ~2 r1 \4 ]# ?6 Y4 Q
" M0 Y- q) ?& f! y, e6 g第6章 实战之聊天语料处理) S3 W5 Q; U# A; k
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
2 g5 P0 Q- p, T, w9 l6 M. Z6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
5 l( E5 \( b2 z# r9 J2 E0 P9 @1 Y6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
$ H9 {8 c/ J; X B# }4 r6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)" E o# d! w3 X( e
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
. H' z0 i% w# i5 s+ D6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)* W8 \/ h9 ^: [ v" X
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)
( S5 O- u- s) n" C6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
7 R; f# ^5 W) l {. m" h% F% D6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
5 @( w+ T) ?( t2 H( h; S" v# Z) \6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
1 ]- k& P1 Q2 g8 l. m6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)8 H% J- L1 f/ p; q
6-12 语料处理实战小结 (11:36)- v" g) l, J9 X$ A! {9 Q( ~
- T; _* c% `) t
第7章 聊天机器人原理
7 _ X p; s/ o$ \7-1 Seq2Seq模型 (10:37)3 r9 J* T: R q- u W+ r4 X; h
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
4 X( Z# N0 y+ n7 ~# _7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
) k% |: X+ t2 l! @+ A. I- X7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
T: `" [ u- i' D7 o7 i, N( k/ s$ B1 |! e5 y/ Q: `& Q
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理" \2 z6 p: j7 Z- c- k; r
8-1 线程处理（1） (09:15)0 a6 q) J3 r0 A- E
8-2 线程处理（2） (10:10)
' r- N, ]+ q, G0 `. x0 t! w( I, Q/ @; p8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
/ G' B9 |6 D) {' {" L# X8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
! M' O; Y& o8 I" ?! ]0 @! @8-5 数据操作 转换长度 (07:39); Y& N; g. g" I
8-6 batch_flow（1） (07:28)
5 z& t+ D5 r4 f1 ?5 ^; C8-7 batch_flow（2） (05:49)9 z/ L% l2 \9 n* n, N3 h7 ]
8-8 batch_flow（3） (14:43)/ g) c1 s/ R# P' [- I$ g) ~+ ~
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58): r$ Y- I/ v1 b7 f& K
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
r* C2 Z) |* Q- T8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
: v5 e f" `. u: B9 e& ?$ W8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
) O9 K8 o- c+ c2 Y9 W8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)+ ]: T4 J* y* a y
2 C9 C9 v W8 ]3 f1 Y0 k第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写 E8 M2 U/ i; u' T1 f, |; H5 G) {! [
9-1 基本流程介绍 (10:37), Z% Y) | r6 W; C& h; [
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)7 A# q2 r5 r- c U# i
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)1 q- N/ ^9 J& _2 h# ?/ o
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
# @- P7 t5 F9 {( A- e: i3 q9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
7 q* N5 C; n9 g9-6 构建模型（1） (06:43)
) L! `0 I; v7 b+ X9-7 构建模型（2） (08:38)$ G; ?# K$ V, T! a& C! Y3 F m
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
% h$ W$ g+ t3 C& k' n( X9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)$ x/ V. x4 s" s/ ~. j t! S& |: _ d
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
5 y2 r3 W" C0 U/ I$ w9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)+ o( l; F) Q4 X3 a. |' H, I
9-12 构建解码器（1） (08:28)
+ p7 Z. `* ]# N* e! d8 a9-13 构建解码器（2） (09:22)
4 b* Q& ^, }" _ F: q) i/ q; G! C9-14 构建解码器（3） (07:36)$ P$ _0 w- ]9 `9 p
9-15 构建解码器（4） (09:19)( k3 T) I9 o) B7 `2 Q+ L
9-16 构建解码器（5） (10:59)4 F' h9 K3 y7 c/ j2 [- D
9-17 构建解码器（6） (09:28)
* [6 x) V* Q0 z3 G9-18 构建解码器（7） (14:52)( m8 g& T/ Z+ X/ X& \9 m' J
9-19 构建解码器（8） (17:02)$ d. y! W* h& X+ \1 K
9-20 构建优化器（1） (09:56)
W% C6 t( H* h N; @1 S9-21 构建优化器（2） (08:48)) z. N' W! b+ Y& w4 D+ j& w
9-22 构建优化器（3） (06:01)
9 p5 @, s, V2 A5 m9-23 输入检查 (11:51)* N, G9 W! |! V0 e6 x2 J3 x
9-24 训练模型 (11:59)
( ^2 m9 i) {5 @: v; S7 S9-25 预测模型 (07:22)+ b& n' o+ p: M7 E n, [7 ~
6 L' t$ |4 w/ [7 U( ~; c$ i第10章 聊天机器人模型的训练和验证8 C: {, q. O+ W$ i# F
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
2 I9 `& U; `3 T% A/ O7 Y10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
* ]% g4 u0 n+ S( u1 m/ A9 R10-3 第一种模型训练（3） (12:10)1 `+ e$ ?8 y; I0 Q( a- q
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
% f. F8 E$ \) P# L/ t8 T0 W. N! N10-5 第一种模型训练（5） (25:35)4 N4 a0 B; M# z, a1 A! Z
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)5 V: |. b+ v9 w: |" W* a
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)* k! P) _5 L N. z8 v; ~) X( T
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)+ R; D% o* V! L& B8 }6 D
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)( N. r7 }( T4 @' `
( j q1 Q- T* y: q2 b& P- r第11章 Android的打包与发布
) |" q3 t$ \+ X# n5 J11-1 新建项目 (07:49)
# k+ ~; }% K; n. A$ d8 ]# J, ~11-2 代码结构讲解 (17:15)
+ t# A( C+ O( u# j# e11-3 私有变量的定义 (12:25)0 W# g, Z; q0 x; X3 r/ \
11-4 参数初始化 (11:54)
x; E) b# z' W/ _2 I* u; q% R11-5 听写UI监听器 (19:18)" W+ H# y! t$ @2 X
11-6 合成回调监听器 (05:58)* m9 H, i! a7 K x
11-7 听写监听器 (27:14)
4 [. K: c$ o% p# ~11-8 语音合成参数设置 (08:59)
/ r4 m6 p2 C% Z1 h) O11-9 完善项目 (21:32)
7 M5 D0 Z! s" Z+ n# I/ B11-10 打包发布 (07:15). E! K( g( {5 `# Q3 e# t* ~0 M
3 F9 ]2 u: |% M, c2 L4 j- i
〖下载地址〗% q6 [, G$ J9 S
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