/ V; Z5 q- ~+ D7 {0 e' N( N
- O! ?% k6 ^" b* [' y
〖课程介绍〗
. c7 g2 K! Z+ W, O% z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。- n3 E: w; h2 W/ A/ w6 C$ `
3 Z& v0 s: {) [6 Y〖课程目录〗+ ]% c$ t. O9 p+ M. ?9 K. F
第1章 课程导学1 Y# Z0 K8 l% `4 T$ O. B/ Y2 }
1-1 课程导学 (12:34)
% {9 W! ]) i- G9 K; w& h F
4 M2 h: T1 b" n4 R* s8 S" G2 m第2章 基础知识
$ C- d. Z! Q- Q4 m2-1 什么是TensorFlow (10:24)7 _# u2 l* q7 \
2-2 张量、图、会话 (06:17)# p9 F" ^4 }# J& |6 |* b( l0 D
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
+ D3 s( q; Y0 X' z* S2-4 Android操作系统 (16:19)+ T, w# Z# e* ?) i' }
2-5 Java安装 (10:15)
. _9 U) _( h! e3 v2-6 Java环境搭建 (02:40) b l- A% X/ e" }8 g
2-7 Android安装及运行 (10:39)
' S( T0 D' u8 F1 S& L; n2-8 第一个Android程序 (05:34)
! Y) s2 n$ [4 O" U
- E w; H1 k5 t- f第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
4 Z. q7 V& q3 p3 r0 X$ z3-1 常用模型 (10:15)
% I7 s5 T/ c) }' _* o+ B3-2 BP神经网络 (10:53)" F7 @* _3 U: A
3-3 循环神经网络（1） (06:58)) y: s* Q4 q$ _0 F
3-4 循环神经网络（2） (06:07)% @: C0 B; ~7 D# Y6 u
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)/ P# A! S, l: Z+ z
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
+ Q% ]0 A: O4 R8 n3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)" H0 M3 o& T7 E% J: a" y: ]
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)+ Q9 }# `) c: e- B/ M% v5 X/ `
* ]# ^6 f) B& }
第4章 NLP基础: {' v+ W4 X+ w# E' h
4-1 NLP基础 (04:19)3 p$ D, O- c1 |
4-2 分词技术 (05:29)! M9 v3 ~3 v2 w6 I( b) u% J6 u
4-3 词性标注 (08:34)
" b ~, l$ j2 J5 Q' D4 Q: o" r4-4 命名实体识别 (08:25)% ^+ H5 ^4 W1 G
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)9 g8 [" S5 \2 b/ \1 s" `, B& f: N
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28). a6 w) W! o# n0 `& \ N
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
& [5 p. J7 s5 f! {$ B) O3 n5 U, S4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
: U2 u- k* _) u- E; N8 J! @4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
+ U# F4 t1 v ?, K+ u/ y. J7 W$ o4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
* m3 G; h! K( d7 w, L) {4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
. N; z3 W o# v; F$ P$ g! o# y# P6 J/ i# {8 y
第5章 文本处理方法) @; W0 \9 m X# U) h! q/ i
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
+ @4 F$ ^/ g% D. J: X/ _5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
* o6 F, w# {9 ?3 }- l! }5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
0 w2 I% j$ h8 g2 y6 I4 o) a: Q# t5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)+ q- @4 ?3 V# o
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
. t n0 T9 I* x* \, L4 K* ?5 n% D5-6 文本处理方法 (11:39)+ ^7 X' @, X) F+ s" ]; W
+ c! S2 N- a8 ^( ^' i2 U! f
第6章 实战之聊天语料处理 I; S; w, Y* m
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
0 o% C1 N" H6 ~' O3 i |6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
0 @4 |, ]( S# {8 Y6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
8 l& p6 G& _$ C6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
0 t/ L- |3 x1 G% N/ {7 y6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)5 w8 B$ n5 D! [6 o7 `
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)( g* N$ W& z: Q: R% d1 n" y
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); G) h1 H" r# e; @
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
, x. |; d3 X! r, K6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
7 f0 C: @; C! V* m, W& H/ J- w1 h6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20). ]. N# s' k8 e1 a; q$ G
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50): |& b7 F; g3 |$ X- Y( x
6-12 语料处理实战小结 (11:36)5 c8 |2 `. Q+ z3 ]( W
! y' z, m" [. @第7章 聊天机器人原理0 n! B" q/ ?* B* P+ k4 b
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
9 Y; |% m8 l" V5 Q" ^+ O& J3 x i7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
& K# b. I2 i; \ A7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
' _1 i; ]6 g( C, p7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
' X5 W0 L7 i, A w
' \8 s/ @1 |6 j u& q4 Q, ^第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理) j7 q/ [, d$ U) I0 G; b: G
8-1 线程处理（1） (09:15)
( A, p+ { p) E# F; S2 W. V8-2 线程处理（2） (10:10)
. t$ F3 U. V* \' I9 I8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)* j: k2 X9 k+ j3 F5 f! j
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
: d; H o" D" q- w; u8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
3 g c7 J# |# w, Q) V8-6 batch_flow（1） (07:28), @) E/ _! Y7 P G8 u! o5 ~
8-7 batch_flow（2） (05:49)
- F W3 m* l: L8-8 batch_flow（3） (14:43)
5 [$ d9 a# ]9 \$ K% Q4 ~8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
2 D: {# C) Q( i- ~: v; z& ^1 U. g8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15) D m! }0 {/ m/ m' d
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54) A) B! z( P# m C b- m5 Y
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)7 i5 }- T5 f9 d0 G% q1 z/ O
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
/ _' Q$ V+ L# L$ ^5 F! g0 U$ f, N$ m; W; B, z! v0 C( j
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
9 j) q! m6 v* c( H1 Q+ f9-1 基本流程介绍 (10:37)
% C5 L- ^! M+ k) j' w8 |9 r9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)) j5 Y) T; e0 a
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)3 U2 w6 V# v7 m3 c. f$ I. h9 q [" b
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)- @: ~- b. E1 s' D/ g4 e
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
: r5 \$ h" b ]( h+ A9-6 构建模型（1） (06:43)
7 i- J. p8 z* T3 Y* r) ?$ C9-7 构建模型（2） (08:38)
# h' U# m* A0 {+ Y) w! ~9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
* Q R0 D% |1 R2 L3 d, T9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38) `/ X8 ?9 O6 P% U5 f* r! b
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
2 W4 H( u6 u0 |- K9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)1 U: o& e7 v8 U1 B9 E- J$ D
9-12 构建解码器（1） (08:28)
0 H& Q% C7 G s" g9-13 构建解码器（2） (09:22)4 ?& \( P2 v' ?: G \2 R
9-14 构建解码器（3） (07:36)% ]% A7 c' ]$ I; _
9-15 构建解码器（4） (09:19); n" k5 b9 n% k# r2 E% O- o9 M) V
9-16 构建解码器（5） (10:59)
+ D6 [+ T7 i7 E3 F/ B3 ^9-17 构建解码器（6） (09:28)
* I6 ~( p9 [3 l' H: z) _* l+ |: r9-18 构建解码器（7） (14:52) X1 P, X9 G9 b; S4 Y8 g, B- N
9-19 构建解码器（8） (17:02)/ ~$ z' u! N/ o2 d n) {
9-20 构建优化器（1） (09:56)3 r3 b; \9 T+ Y1 u# s7 P& y* b: i0 K' {
9-21 构建优化器（2） (08:48)" V6 K2 R7 K' s$ I# ]$ Q
9-22 构建优化器（3） (06:01)4 v5 a1 b7 Q( @+ }
9-23 输入检查 (11:51)
! V" I+ O; f# ?9-24 训练模型 (11:59)
+ k" Q. l; }+ w/ c9-25 预测模型 (07:22)2 l+ `) Y4 g# u( y2 e9 d
! w; q J g3 |$ r& t8 _, W/ w$ j
第10章 聊天机器人模型的训练和验证$ D1 u* ?6 H) o/ p; w( |! A) t
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
# e/ W+ t' V# l) P10-2 第一种模型训练（2） (13:28)3 Z1 P0 H' c/ ?( a F; h$ o8 n- U
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
. p7 s. A4 B; J) a4 U% a6 v10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
6 Y- ~. L9 C6 g5 C$ }10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
6 ^+ H0 s$ L* u# h10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
: V; N1 t& j& ~! ^10-7 第二种模型训练（2） (12:06)0 {9 [6 I3 K# E8 g' r( N" f
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)7 B9 \: @1 B4 Z
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
7 L, J5 q ^# B2 f1 A; m2 Y3 I
2 u- N1 L" x# \- I$ m% B第11章 Android的打包与发布
$ X- X9 y! J1 R2 ?11-1 新建项目 (07:49)$ \- q! q, z8 @+ T
11-2 代码结构讲解 (17:15)
# D J/ |1 @7 }) B1 u6 x6 [11-3 私有变量的定义 (12:25)
5 C6 {; Z( a p11-4 参数初始化 (11:54)
0 C7 }: O" o/ w; h5 R- Y7 Z11-5 听写UI监听器 (19:18)
' \6 E, i: a( e11-6 合成回调监听器 (05:58)3 I+ h0 F/ `& \$ k# a
11-7 听写监听器 (27:14)- ^9 c! J+ ]6 f, C: `) a' U' g. B W
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
9 N" ]( K4 L5 N7 ]9 j11-9 完善项目 (21:32)
- D5 ^& t2 |! f) v: ?11-10 打包发布 (07:15)
7 x8 R/ c; ^, k# d7 s7 u1 Y& Q* M" |- _- l" Z
〖下载地址〗
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