" D) ]; _* Q! T2 r' E) c/ \6 g
( X5 n. X M3 [# d〖课程介绍〗! \- A+ q% q; x4 ^0 b2 I) z: L$ ~4 q
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。
5 T I& o9 N$ {3 H! _9 T X2 w
1 R9 _' m) P" m! A$ t4 L/ z〖课程目录〗0 t6 x5 w5 h+ y
第1章 课程导学' O8 \( }, |/ b: ]
1-1 课程导学 (12:34)9 C. M( j' r5 J9 ?" J w. m
% Y5 Q7 g1 q2 f. m8 S( D- y3 D5 W5 u
第2章 基础知识
. y$ E# |: V1 c" w& A$ n' ^2-1 什么是TensorFlow (10:24)/ [8 e1 L4 A, e9 @0 r6 F6 B7 ^
2-2 张量、图、会话 (06:17)1 g* K! Z' ?* N
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
4 t2 d) e2 w. d, Q& J2-4 Android操作系统 (16:19)
1 p7 q E1 P5 ?; X1 |+ c) t2-5 Java安装 (10:15)0 B" a4 T0 n" M) p. V( T* n
2-6 Java环境搭建 (02:40)
. G. J/ d u$ ?' @) R" j) n2-7 Android安装及运行 (10:39)
: {- S, k& B5 q( l5 c2-8 第一个Android程序 (05:34)
; H: ~( a C0 E1 c* b2 o( }. d- w F# l/ u7 z: C \
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
6 m4 H, |% m0 N2 m6 J! t( K$ G3-1 常用模型 (10:15)
3 R$ L1 _& ^0 }# n7 z3-2 BP神经网络 (10:53)
7 Y" F2 t. U0 ^3-3 循环神经网络（1） (06:58)
$ P9 Q' O+ i5 `$ o: x2 n3-4 循环神经网络（2） (06:07)
8 q' m9 i. @% [3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
4 {3 G. d2 G1 I3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
! `7 `# T; L) I: Q& ~6 _- p3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
& D6 Q; w$ } @& j3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
" C7 K2 z/ [4 D- Z& i1 u! Y; G: q* s ^ W: ?! i
第4章 NLP基础6 H) v$ a5 e* L6 @ a
4-1 NLP基础 (04:19); l$ P4 G. f4 \
4-2 分词技术 (05:29)1 H: W! N- F* Y
4-3 词性标注 (08:34)
5 I7 ?/ M. B+ H* \# l1 A! Y4-4 命名实体识别 (08:25)
3 s' l9 L& F7 k6 i6 v( i4 \4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
/ k+ o2 n9 i; z# ^: l) G4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
L9 D) F# }3 m5 m6 W0 G, t4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)0 ]0 E5 Y! i, U
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
! I. `. E/ f: t# ]. ^- r4 C% g4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
2 m" X: ?3 p5 M- Z8 |4 R- l/ G4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51): [( n* e0 Z1 F0 g, n
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)- ?. n$ y7 W7 {# g; t) n) `4 ~( I$ G
# |" A% C( ^. E第5章 文本处理方法0 _* P- p3 U2 Y9 {" N/ K
5-1 语料的获取与处理 (15:19)" r) P# k8 }. F s
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)6 f- }( d1 i! J. h3 } F8 M1 u# \
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
, y$ @) ]: u% N: V& ?) j5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
! O# U9 j" e0 ]! c8 O4 x4 @: G5-5 词向量与Word2vec (07:26)
; M7 h' B' q8 t1 d5-6 文本处理方法 (11:39): X5 f( Z( I6 o& h5 Y
+ _4 \$ T8 W9 k* r: I: k
第6章 实战之聊天语料处理' o; q( o( t. ]' A' X
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)* b% M; l& [- k0 F. E) t2 Z
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
& h3 w) I8 O# S6 G2 t" Z% w6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
& z+ o* \# h6 R |* U1 T; _6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
3 T6 `: @# A) j$ q( v8 ?" e6 B6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)- h4 J( R! l, o# R
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)2 O9 c0 @1 P- r* u7 F1 p
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)- O9 g. }* z, i: c
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
: d) Q! g/ `0 `( E- g" G6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
. {5 k2 J, Q, A9 K/ {6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
3 H3 c# K5 W3 k9 R& }6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
9 Y/ r' q; z" W/ A0 a1 ]' Q6-12 语料处理实战小结 (11:36)$ Q+ x/ ^ U# J
' L0 x. ~, G! j0 P7 E6 P4 U第7章 聊天机器人原理& F0 [# W+ c8 |& ]7 Q
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)2 y) y' I# V1 d% [
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
3 P- `5 q# F( _% Y5 O/ p" O+ g7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
1 _: r& _5 x+ p6 O2 V5 n/ z' H7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
0 g- D% y- b: z# Q" j) X1 |$ ^7 Q% L" h' n% j
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理3 S+ B% ^. k7 v& j
8-1 线程处理（1） (09:15)0 ~* q# w7 R+ z3 }
8-2 线程处理（2） (10:10)
4 J1 d7 J1 a: l5 r* ^8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
4 D; |3 f' C) Y: u" y! k- w8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
/ K$ J! m% W% W3 S I% x8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
* a$ h5 h6 s \8-6 batch_flow（1） (07:28)
0 t* U2 ~* s" ~) R8-7 batch_flow（2） (05:49)4 B* e; L- W) n& t8 M7 O1 v9 m8 G1 [
8-8 batch_flow（3） (14:43)
" W# c! B* O7 Y5 l6 n1 C" w2 w8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)$ K% r3 u& n" V; n
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
( `: L t0 [- G( o7 C8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
7 l0 W! l w* l7 z, P1 U5 t! @8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50): r/ P ^3 d# e/ q" Y, v
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)3 Y1 g9 S- ?" g. ~
+ ?5 ^( Q" b/ E4 Q; w U第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写% t3 _$ `3 @# N8 x( m9 Z
9-1 基本流程介绍 (10:37) Z5 F w! [' \6 m# t
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)" [+ m5 t- ?) g. y: a& R& ?# k
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
/ u5 @$ [: p& K, l+ c9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
, [7 U- J% ~4 R; n+ b) t9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
+ [6 q3 l: n/ W+ e) {3 W9-6 构建模型（1） (06:43)
0 ?; ?- _4 a* _; H2 a6 j5 b4 v& Q m9-7 构建模型（2） (08:38)
( h8 l4 b: d( {. n$ }9 R$ g9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
6 t7 B8 l2 C5 G6 ]2 r/ y9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
% K. z: p2 |; s/ O* J, R4 w9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)$ D( e) |/ a3 @% M5 C( r" M1 }
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
8 k9 g7 x/ O1 ^% z- Q0 ]8 \9-12 构建解码器（1） (08:28)
2 d: s( x. D) R+ L9-13 构建解码器（2） (09:22)4 L# k' h7 d* D/ s+ y
9-14 构建解码器（3） (07:36)
' E+ L! a K% @4 e! ^5 u- a9 d8 L. y9-15 构建解码器（4） (09:19)
f% d# T; Y0 w9-16 构建解码器（5） (10:59)' T" @/ r: p+ m P6 w
9-17 构建解码器（6） (09:28)
3 U7 H( e% Q4 }3 G* J1 H) T9-18 构建解码器（7） (14:52)
: { p: ^+ m, ^$ J( S9 L0 g9-19 构建解码器（8） (17:02)5 F2 B2 A& E" L7 ^* A) q" x: b
9-20 构建优化器（1） (09:56)
9 ]* c, n, y# Z& X0 |# ^9-21 构建优化器（2） (08:48)
9 u |9 s3 v8 Q) ? G# m) v$ f& ~9-22 构建优化器（3） (06:01)
. q/ l$ ?% z# n; D. m9-23 输入检查 (11:51)
* c5 q# C" L. u; }; L0 ^9-24 训练模型 (11:59)
5 O( C# Q9 e/ P9-25 预测模型 (07:22)
6 O' p0 V* E! F, R7 ~7 X/ S$ l5 j. T% c y
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
' X4 ~6 M8 \ u$ N: W. ^10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
" v; ]% p- j& w$ w' e5 A" h10-2 第一种模型训练（2） (13:28)5 H; A& d& Q( g8 d
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
& @6 f) r5 t8 X+ C. N10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
: T9 R" S0 U t* P7 v10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
$ x3 ~0 l3 @) S: x( h# w. H/ e10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
, B. y l/ p6 B9 g6 r10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
5 U9 q: w* ?& w U6 ]- W10-8 第二种模型训练（3） (05:34). E6 U' C+ j( x1 i, C
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)3 q8 q K" ]) F2 _: V
8 a1 x% x$ ?# V2 s5 [9 E第11章 Android的打包与发布1 M3 t" l' i! a6 D L+ i8 o
11-1 新建项目 (07:49)
/ \( W7 k, U1 z) p6 y11-2 代码结构讲解 (17:15)5 n$ r( g0 B! X0 x/ V w0 f
11-3 私有变量的定义 (12:25)
4 a& t- m7 K+ s( H/ G3 b' U11-4 参数初始化 (11:54)* N0 \$ G' w$ I4 }8 ]- G
11-5 听写UI监听器 (19:18) h: L- [! t$ M' {7 m& X4 K! H
11-6 合成回调监听器 (05:58)
. O; z1 \0 U) Z6 O. K' Z2 \11-7 听写监听器 (27:14)
( ]) m& [4 Y+ i! v7 a1 Z11-8 语音合成参数设置 (08:59)
: i+ p- j( C2 n5 \11-9 完善项目 (21:32)3 ~/ i" B3 B% y' \4 G
11-10 打包发布 (07:15)& g" f' [5 W9 X" ]9 C
# K; F3 E% M$ g( G
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