" s2 I% p( D$ I9 p- y& q
; J6 {; S `+ a. e; ?〖课程介绍〗: B$ T; t8 ~$ \7 F! u& U. h1 |
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。
% S+ x! C' q7 i) T- p5 a7 w2 Z* U$ V/ T" m5 u
〖课程目录〗9 P2 y) C9 D; ~* L) ~
第1章 课程导学
# m4 _ M. I0 ~( ]$ a1-1 课程导学 (12:34)+ v, _8 P" Q) I" L& ^% w
0 m# \+ y" [( L, J. B L" m, f) X v第2章 基础知识. ]/ x) X7 j- k" p
2-1 什么是TensorFlow (10:24)3 y3 u0 C& a1 a' o& g: t4 `
2-2 张量、图、会话 (06:17)
1 q( |2 O8 Y/ Y$ l- r+ q2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)6 _0 |- D8 }! q" |+ C/ g
2-4 Android操作系统 (16:19)0 S# `7 A9 p4 A. S; N* ^. i
2-5 Java安装 (10:15)
* G2 L4 h8 }, z9 ^8 e1 [3 p2-6 Java环境搭建 (02:40)1 r: w. k' h/ k
2-7 Android安装及运行 (10:39)
2 l8 h$ [, A# J' l/ Q- a4 N: |2-8 第一个Android程序 (05:34)
3 E! z7 B0 s" W+ {, m) _0 ~- D2 s) ]5 T$ m( R: m$ t
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）# A8 V! w" w9 o2 g! A" ~
3-1 常用模型 (10:15)% k1 E8 C( E, Z3 q* U3 j
3-2 BP神经网络 (10:53)
. d4 Z* J4 T" {) y% K, N3-3 循环神经网络（1） (06:58)
% F9 T' p, ]* ]: i0 E# k8 V3-4 循环神经网络（2） (06:07). n1 I" [6 s, z/ {4 s! U7 b- a
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
' q; o" A$ N+ x6 B9 N/ N3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
. D1 u. ~3 f# h& c2 C3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
3 {) Y# f* S% z; m1 O; G7 b, t3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
; S }5 G5 P) K' \4 l
5 l C- R( {7 ^' F第4章 NLP基础( {& [1 i: y5 T% u% P" [7 x# @
4-1 NLP基础 (04:19)
7 o/ S8 [, G% A7 k' W2 t x2 ^4-2 分词技术 (05:29)+ ]( B# |+ i# J( I6 y; s$ j
4-3 词性标注 (08:34)& d) t) D& K" P$ e4 E5 `
4-4 命名实体识别 (08:25)
7 a9 k" b$ I5 I2 `3 W( }. _4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
! V; w- z. t0 ~6 Z0 |/ O4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
$ C" Z: s3 k# d) }! G; L- B4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
$ N: r* N5 |( r6 m4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
' y# Y! i" ?8 C- L4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
8 J# C" J) Q* \ G& f4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51) y7 i& `( T/ X( P
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)3 g% c) J9 [* J' }
3 B: V$ ^, T; V. x, p第5章 文本处理方法! N ~# w5 Y/ k4 z+ A; s
5-1 语料的获取与处理 (15:19)$ f( \$ Q. j- \
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)+ Q7 _6 \# Q) n# k) j! _' u4 {: t# n
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
' n w0 c1 @ J6 S* Y" t6 h5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
6 \5 i1 p* j2 X# l: _- m5-5 词向量与Word2vec (07:26)
/ l. r2 v r4 ]5-6 文本处理方法 (11:39)
' [0 ?" y, a) ], o- ~
6 M8 X0 \" W) z& j$ k% [第6章 实战之聊天语料处理
% J! V. a$ G; y7 r( _5 x% B6-1 数据处理-环境搭建 (08:40) U" W9 g) Y! ?/ b0 O6 E
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53). H* l, g7 G6 R) l4 ]% m
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
* ?! |+ x6 O$ v, \/ h E% b6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)2 m4 G. v9 V6 f: @' j4 h5 i2 A
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)3 Q5 ~0 K" f( O3 {8 p
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)6 @0 {& u7 u8 i" X) 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)
, f' C. Z* X6 Z6 j3 c( i6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)1 ?& |& h5 H$ C( Z8 G/ V+ }
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
5 g7 J: u' i% d& c! [: k6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
' u9 F% t+ ]. ~/ u0 J6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
( h2 p9 ~$ P, L7 R/ ~& E' C2 }- ~6-12 语料处理实战小结 (11:36)
: E2 E9 Z2 p, [6 U
3 W/ N3 F* f6 _& _$ j, L第7章 聊天机器人原理$ X9 c7 v% b. W
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
$ o: f& h" G( Z$ N6 @. F/ S& F& `7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)8 @6 M4 K8 N/ i7 c O; v0 S2 z
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
- Y3 ~+ D9 s! T: W7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
1 y! X+ f1 G$ r: m' p
; ^3 P' w- C. v8 n; A) C第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理; _" \# b& e* X) ~* z4 ]9 b+ ?+ D
8-1 线程处理（1） (09:15)9 f. b8 a/ V% F1 I0 |* Z& T2 B
8-2 线程处理（2） (10:10)
1 `! y$ V$ {) ?* o6 w8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
9 O8 g m$ h/ C6 u/ D/ m8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)8 Z2 S( Y8 [" H( L
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
$ N0 {* y4 d7 X1 A$ l; M8-6 batch_flow（1） (07:28)
% s3 x; O R) o8-7 batch_flow（2） (05:49)1 S0 n9 q1 g) M( N2 s2 l2 m! x0 X
8-8 batch_flow（3） (14:43)
* D' q1 R& \9 B$ y8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
3 V* c4 Z. y4 y8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
; t& v5 c6 L% f6 r3 ^8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
% e: R" A* G: _( t8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)' T. T5 k! h8 [2 P1 _& a3 J- m0 A
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
! Y0 \3 A0 i8 e3 ?
* t- D# Q- e4 @第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写$ m% O6 k" g: @" e
9-1 基本流程介绍 (10:37)- |1 ]2 t! ]/ S% A( T; {
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)! N4 o: l1 n# x: y2 V
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28). j1 W$ u( I) F+ _5 u9 g
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)4 q5 F7 G9 K; ^! K5 o* l% T
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)0 X+ o3 z% Z6 S) h$ K
9-6 构建模型（1） (06:43)
5 a" z5 }6 w+ R% m9-7 构建模型（2） (08:38)0 U" I5 H1 |9 Y6 M2 M8 X: x
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
( J5 J+ q0 K7 s) N8 |7 t) E9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
* s& Q5 _( R, u9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
3 y* I. A5 e6 y8 N! h" G; P9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)) Y" j& y* g) L3 Y* l
9-12 构建解码器（1） (08:28)8 }' h1 j) c/ U( y
9-13 构建解码器（2） (09:22)+ e" `) }+ |( k5 e
9-14 构建解码器（3） (07:36)
* t1 d3 ]3 |) ]6 T0 n9-15 构建解码器（4） (09:19)9 A/ Z/ I: ~1 k; P, g
9-16 构建解码器（5） (10:59)
, {! d4 h) J) W( A# y9-17 构建解码器（6） (09:28)
3 b/ b, b: D5 b3 U9 B6 U: J8 b9-18 构建解码器（7） (14:52)& u$ K5 j/ z- L) U
9-19 构建解码器（8） (17:02)- h- l" r0 [) e# e
9-20 构建优化器（1） (09:56)0 |; v6 G8 `! k2 H
9-21 构建优化器（2） (08:48)
" ~) A: V' V Y) z! ?. W( T- O9-22 构建优化器（3） (06:01)
% y$ i9 M8 l, B' }0 |, A# i9-23 输入检查 (11:51)
+ ]( x! t9 _9 Z" u9-24 训练模型 (11:59)
5 e2 [1 `, U9 l8 h7 L( Q7 S( W: X9-25 预测模型 (07:22)' c2 u( `5 c7 ~4 r
* F; v( V. t8 E5 {第10章 聊天机器人模型的训练和验证' j/ y. c6 ]3 X7 t' \& R
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)7 ]) Q. Q3 S; Y$ j7 G% i% [ a7 b
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
/ y2 B5 i& ^ ^+ {10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
) @; F, ~, C$ a( o: ?/ n10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
- @! d. Y! K, L& K2 h0 ^. h n10-5 第一种模型训练（5） (25:35)3 M4 g! h! ]8 r8 b7 Z; T! G" h
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)% u: \4 K- [8 K% _
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
0 b; L; r* A8 r6 v" A2 T- l10-8 第二种模型训练（3） (05:34)9 N% a$ i; ~' }- j9 e
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)$ N0 t% \( |# ]8 E$ d
2 b: c8 z, d0 y" t: d
第11章 Android的打包与发布
" z, ?, X, p3 E/ C11-1 新建项目 (07:49)8 h4 H4 P3 Q: _& L+ J& k% r
11-2 代码结构讲解 (17:15)2 W5 c! V V" x$ h7 }& |$ M
11-3 私有变量的定义 (12:25)
" O' o4 ^$ Z- P/ f9 v, f9 W, l7 m% t11-4 参数初始化 (11:54)) _" E/ ~& |* v, f% o
11-5 听写UI监听器 (19:18)5 O6 T( a& z6 C% W" q4 M
11-6 合成回调监听器 (05:58)
, u+ F% w& d9 K: X- f$ k11-7 听写监听器 (27:14)
5 q- d( N2 }+ _" @ x6 e: [11-8 语音合成参数设置 (08:59)
6 g& G8 t9 {% G1 e11-9 完善项目 (21:32)( z( H" k+ \1 n- r) X
11-10 打包发布 (07:15)
' {: ]/ l q4 B0 _2 V- f+ r* j4 P, P' a* A9 B+ M8 Q( t% l
〖下载地址〗; @4 g2 k' S: B+ s. U
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