, P+ s& [( N! q: }
- `, c: ~. w5 _$ _- W〖课程介绍〗
/ Z! {- k A5 |$ V$ ~# m, F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。) f+ ~4 W, C) l1 |& k+ h, t# ^
. Y4 B- C+ n) n# ]〖课程目录〗! _+ [1 K$ O) V2 D8 B
第1章 课程导学
9 {3 f8 i% O2 v7 v3 n/ U1-1 课程导学 (12:34), R1 d" P% R7 @! z7 c+ y4 J0 T1 d
2 ~$ v) f3 A% n8 I1 _* ?第2章 基础知识
$ ~' F' R6 Y8 Q( j$ @$ @2 [6 \2-1 什么是TensorFlow (10:24)
+ K5 A9 n5 s4 b5 H% P2-2 张量、图、会话 (06:17)8 t$ q) [& T2 ^0 H. Z W& n
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)# i1 ?2 g# d1 I7 |- h
2-4 Android操作系统 (16:19)
: z, M- [: @4 L6 t1 U G( D2-5 Java安装 (10:15)
+ @3 b$ X+ N4 |6 e( F P" ^( C# @2-6 Java环境搭建 (02:40)* @3 C' Q o0 b& h2 @1 H. N
2-7 Android安装及运行 (10:39) X/ S6 k: b/ g/ f- I$ t! n
2-8 第一个Android程序 (05:34)3 A3 \; X( w7 M Z3 S
5 _' f1 d9 [/ i. Q" w: G8 D% F7 _) \第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
- h! S2 _! v# F1 L$ l+ w9 \3-1 常用模型 (10:15)/ I/ P* }8 ^; T+ G7 R4 j, ]' `: I$ D
3-2 BP神经网络 (10:53)
' n+ j; R8 O5 v& f/ W3-3 循环神经网络（1） (06:58), n' g& [& R1 W0 I* p5 L
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
* P7 A7 ^( T: g3 z! ]3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)3 T( X, _* H1 {; x( K$ p6 b
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44). K) A- y0 o7 n# |: p
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)# O8 n( k& a" Z' E
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
* }$ S2 c v' O+ L/ H" j3 f- y/ [. Y$ l2 y
第4章 NLP基础 B& n: n; p# _# ^ R7 a5 y$ h% n& a
4-1 NLP基础 (04:19)+ \$ o+ x3 v8 w3 r* r
4-2 分词技术 (05:29)
, R1 E( F% T* W* g0 [/ [4-3 词性标注 (08:34)
! f& r8 |; ^( c. z4-4 命名实体识别 (08:25)
' g6 V2 s8 v. \2 H# `$ V4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54), Y6 Y0 V) D. v* ]( v
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28); ]1 b/ ~3 u7 J$ @
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)9 R1 A7 o2 j/ W8 Y
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)4 C: Y* F+ R3 ?8 X
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42). H! s' z3 h+ P- G0 U3 G& J4 `
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
( F" ^+ d% I; r" P) S0 Q* `4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)8 Y [) x) u# g3 Y1 y C
5 D' ]. _5 _" @第5章 文本处理方法1 L4 M+ I" P+ G+ e
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
9 L. R9 \1 F+ ]' Q# x M- e6 \5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
! v- S; o) H3 X$ g6 h5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
2 C& T/ M! T/ G" }1 g5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)* I- s& p, ?4 C: s* l
5-5 词向量与Word2vec (07:26)# _- `- P! ~3 q$ ^( k5 e9 ^; I
5-6 文本处理方法 (11:39)8 q) S0 o7 [5 R: }
; n& P0 o8 S2 s- X
第6章 实战之聊天语料处理+ Y6 i& S$ W) T* |2 B$ w4 C: D
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
& ?" U$ b6 P& o" T# B6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
+ G& Q5 L6 ^+ G* A8 f6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
$ T4 G6 `6 s* U5 w# ?6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)3 E& |% z8 o# _- d! M+ p* a
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
s+ u" n% p: F" p1 J" h. F( I6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
1 E o, V1 W2 M& U6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
9 p: D v2 G% a6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44): R* V( v; v3 \" l& W
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
* c% l0 W6 W! u6 `! P6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
% _3 r! a% E% d+ I7 Y6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)$ N2 K# S7 E% Q
6-12 语料处理实战小结 (11:36)' K. i; m1 K; u+ f1 o; u$ J) n
' M H% V4 K8 Q/ q% `第7章 聊天机器人原理
; g0 g/ Z( j) k; p- Z- W$ N7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
, O0 r! q: D* u. r, y5 L7 f7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
; F1 B6 n% _+ z# z! i3 m0 p7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)3 s0 W" m0 j1 m; v
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
' x0 g2 a- R6 L; A) }$ M4 N" Z. P! T
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理2 R) Q: F6 N- _% y! }1 u0 {
8-1 线程处理（1） (09:15)$ p& r. [0 f: S% [) g
8-2 线程处理（2） (10:10)
$ z! p' |. j$ J) [4 b8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)) R7 o% L4 r |8 L
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)9 \8 F% N$ n6 ~0 n$ ^
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
/ r; i( E' r4 e8-6 batch_flow（1） (07:28)
7 `6 u' Z( B- v$ Z+ ^' ~7 Q8-7 batch_flow（2） (05:49)* r1 w2 p. u5 i7 n" o7 L
8-8 batch_flow（3） (14:43)' ?, c# C* x; z% b1 I: r" z" L; k
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)* i4 f q( e% A' m0 w3 |
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
' O: T& e7 [1 f W; v( d7 e, _8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)8 _: T( k# { a k) z# C/ b
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
* X- y, ]6 E6 I& d8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)+ d3 M8 V7 w# q
6 x% ~$ t. c) \
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
5 A J' A* S- d' ] M: B# M9-1 基本流程介绍 (10:37)$ z3 ~! @: V4 p% D) p2 g6 a
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
& I& d: ^' O* D# ~9 ?. M8 ]9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28): q- B7 U. z1 A4 i. a
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
p6 V9 k+ {3 q& s- R8 k9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)& }" |5 }1 Y. i5 @/ z& q
9-6 构建模型（1） (06:43)
. K: G8 R4 i8 ^4 [' ?9-7 构建模型（2） (08:38)$ J, W& T. b. J$ C
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
! J$ x+ Z1 X) {' Y U" K* T! g: s' u9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
- T! \# j& w8 K6 d3 ~9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05): j, k$ V& ~7 S
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)8 d9 y7 O5 f$ a# H
9-12 构建解码器（1） (08:28)" p( r x# D% e. g' b
9-13 构建解码器（2） (09:22)
3 H5 g$ b$ x% k4 ^& E9-14 构建解码器（3） (07:36)5 t( W1 I+ }( G7 K
9-15 构建解码器（4） (09:19)- Z3 r# ]) T3 y' T. S* f$ x9 d- `
9-16 构建解码器（5） (10:59)
; c" A% Y# E( x7 D- [& @9-17 构建解码器（6） (09:28)- e5 M" z/ n+ m8 k( U
9-18 构建解码器（7） (14:52)
- {( t& G% [) _2 {; o3 [0 j# M9-19 构建解码器（8） (17:02)
! `# j" X0 h1 `( a$ y, J9-20 构建优化器（1） (09:56)
. B" y; O) v! p x9-21 构建优化器（2） (08:48)
( i4 g# ?$ G$ Y+ c! n7 z1 x6 ?9-22 构建优化器（3） (06:01)4 z! f+ \- I) s
9-23 输入检查 (11:51)
' n' f/ p q! c7 Q( R9-24 训练模型 (11:59); {- ?$ {( {( `6 B# G d- R
9-25 预测模型 (07:22)# q9 U4 d2 \! S5 I0 a! a
; _0 M7 g* h# Y3 c, _1 G( F
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
7 z3 o+ y% R) m10-1 第一种模型训练（1） (06:17)/ i* ?9 D' x- P
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
+ X4 k# }* W h6 S6 \' d. A10-3 第一种模型训练（3） (12:10)5 j5 z& B" j3 T! W
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)' l9 P: h; O- r! _
10-5 第一种模型训练（5） (25:35). M! q' l& d5 q/ K
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)0 X3 `$ R0 i* H: h5 |$ G8 \( E$ u
10-7 第二种模型训练（2） (12:06); H2 M& U3 t) D2 b1 b
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)- ?- ^. d, T' @3 \$ S, Z3 [
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
3 m% \/ E! C) \ a
1 c& ]8 v6 a/ h( I' W" [' j9 }第11章 Android的打包与发布, k0 W% _5 H$ n+ a# Y$ k. K
11-1 新建项目 (07:49)- v/ F4 |8 \6 o K& W& d2 |
11-2 代码结构讲解 (17:15)& U/ F: _; {2 t
11-3 私有变量的定义 (12:25)
7 j& o9 X8 t! c6 Q1 e. V11-4 参数初始化 (11:54)
$ f" I' g# s- g6 M' O9 ]11-5 听写UI监听器 (19:18)( t3 L$ [9 z/ ]4 ]& b
11-6 合成回调监听器 (05:58)
) @1 K" v7 a1 O5 X11-7 听写监听器 (27:14)
% v0 j4 U8 }1 C* W11-8 语音合成参数设置 (08:59)7 J1 p( `% V& x# M* k R
11-9 完善项目 (21:32)
2 @7 H5 {) ^0 M11-10 打包发布 (07:15)
. e* L3 V2 v, q h. B/ c
+ ~2 R1 g6 n- n- E. O" N/ x〖下载地址〗# |) C7 \- |$ ]; t1 M6 b/ u- g
$ _3 w; w; N" p3 W# G
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
0 I, U K9 X/ ~9 N全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
. g4 @- j0 y3 v$ x5 B1 u% V9 U' D
|
[复制链接]
