, Y8 v7 H6 y/ Y( K' q8 @, z
. s! Q" j. a8 o& G) O; ?3 z8 G. A
〖课程介绍〗
$ e i4 l$ {- a8 T" {* {) [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。8 u4 q/ [/ J S& @+ h* B( O& ?
4 y% p3 S( X. I2 m. f〖课程目录〗5 u7 S& L* ?9 \
第1章 课程导学3 V) u8 Z; ~4 I5 q$ S
1-1 课程导学 (12:34): h' c) |; B/ V8 Z: G
5 N8 C% o4 G% S* F8 x; s0 i b$ I# z第2章 基础知识
3 g2 q( t/ Y7 T7 r/ J2-1 什么是TensorFlow (10:24)
1 z0 |; T$ E; R2 @! ?0 p2-2 张量、图、会话 (06:17)8 ~! h1 u8 k' L0 h4 e# g
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)+ ~ s c: k) l5 H. g0 }- g! B
2-4 Android操作系统 (16:19)3 o/ a/ }9 q( V8 a; l# ]
2-5 Java安装 (10:15)
7 d( e+ x/ d( c4 J0 b" X. i L2-6 Java环境搭建 (02:40)0 l: g. V; Y4 ~ t, F" q4 T
2-7 Android安装及运行 (10:39): e; ]8 z9 i0 m+ J* d8 j
2-8 第一个Android程序 (05:34)
# t8 ~; t5 s# \7 {, O& K) @9 A" k6 q, Y) |8 S. ^
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
9 b0 O2 M; Z5 A6 m! B k3-1 常用模型 (10:15)
. }1 P$ c! p" w3-2 BP神经网络 (10:53)
% q& h9 H O0 n* z1 |3-3 循环神经网络（1） (06:58)# p: y+ x0 l3 _& j) W% A
3-4 循环神经网络（2） (06:07). p/ z9 O+ q6 } ?! Y
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)+ n! s& f/ i# a, [: J3 }
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
0 {5 c9 U! z- u5 r" N3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)8 D: }3 H' h- a' \4 L2 `
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)1 |. O' B. W6 A
3 H" e' U! }( k7 g- V第4章 NLP基础
* C' {: G* V1 G& [4-1 NLP基础 (04:19)
" g) q/ a( j5 O, R4-2 分词技术 (05:29)
) P# l/ V3 C' H' U9 h4-3 词性标注 (08:34)
' e+ M2 O. J! U" S8 _4-4 命名实体识别 (08:25)! z. m) ^ x9 C- e! S# C
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54) u2 N$ K/ G# n& |
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
' o1 U& o9 K) j& E7 V8 Q4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)2 }7 J- o2 A+ t; I) v u2 C/ l
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
9 l! Y, v! K8 T) D) o7 i& B, W5 [4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)5 Y$ P3 ~# E2 H' S
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
0 `2 c9 ]' P& C+ J. t6 g4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
! J" _) z9 c' g( {! f0 A: |, x7 _4 W/ T# I- h q. x% z
第5章 文本处理方法
x/ y z+ g8 S$ l& i0 g' x5-1 语料的获取与处理 (15:19)8 ^9 Q# N6 |6 N v- i/ @9 t, B
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)8 |+ q) D- [; m
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
, [/ A; @: Q2 Y- q0 j5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
; ]0 G) z! [# E- q5-5 词向量与Word2vec (07:26)) F' _0 b9 h4 R4 ]$ Y2 h7 A1 h6 `
5-6 文本处理方法 (11:39)) e4 E0 D! n, A' l+ Q5 Y3 d, {( V2 v
6 Q% |+ ~; q. h/ P N第6章 实战之聊天语料处理2 T7 r& h7 N X. v6 {; S9 v
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)( j9 x1 G8 n' f8 d5 I/ A
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
9 N. |+ h5 q$ Q( e" F# l6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
( z, |9 P$ Z: G; A U6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)! _) E# @9 s) m' Q# y' ^/ W' O! i
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)7 `: O5 b: C) Z0 q% T4 D& F
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)7 c6 `+ h8 K. Z0 Z+ 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)
+ p& A% ]4 S+ F x7 d) {6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)# ?0 ]0 z; ^9 m. D! j
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
3 o8 w0 E4 H( L% I1 f6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)' H0 {5 p1 p( w, a
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)! @& u, V1 O0 `% N- P$ t4 @) L9 n
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
7 I3 r5 ]8 L' T( l, u' v
j+ F: a, K+ V第7章 聊天机器人原理
$ R5 n/ {! r2 V4 e5 v+ m$ _3 G1 K7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
" i0 q& i# X& W* e7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)0 x1 q# \3 B" q! d& U$ c5 \
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)) _, s- X+ d* A1 {2 s
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)5 p; D2 P8 s# l- Y
: J. m. |7 ^$ A) a第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理 G6 E1 _- O9 o- B
8-1 线程处理（1） (09:15)6 j3 _" V) u2 n3 _& q, [1 Q7 l
8-2 线程处理（2） (10:10)) d6 h: j) c" R, m5 k: |8 K
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)) X" w' I- J2 h- y6 o* I, {
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
, ], }5 q+ M9 g% y& M% U; @+ r8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
! u/ s4 Q! ]* z0 T6 O" A8-6 batch_flow（1） (07:28)
+ ]7 a0 l. |/ ^) y8-7 batch_flow（2） (05:49)$ V) _- M r3 B' E
8-8 batch_flow（3） (14:43)2 e: A5 K5 B( a6 A. X
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)/ v5 n+ S' N& h# t% t
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)4 z8 w# J* r8 e% h
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
3 O& o5 n7 I! U8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
5 v, P9 n \- H, @# |- q8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)! X3 K6 O* j# r7 t. E4 F5 f
; Z5 h! `+ f+ J ~. y第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写2 b. L& A. ]0 a$ A: H8 S
9-1 基本流程介绍 (10:37)
2 M/ L( J0 W$ R+ O9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
% F- Z8 n" Z/ q [( m* t) H9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)# W3 q3 v$ j6 v5 h% R9 z
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)* J& F7 a# w3 s! @$ S1 |* a
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
- A4 {" C! G( c, K9-6 构建模型（1） (06:43)+ h* |2 @9 f; r
9-7 构建模型（2） (08:38)- Q5 L+ P; V$ k/ `" q6 z, E5 u7 U5 O
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)5 d9 n% _! N+ i( E: n" F3 B$ E
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)5 J% {; _" r* O* r" Z4 O# l' O3 e
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)8 S+ t g" e& j& Z9 @7 K$ ]
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
0 m% I1 _ Y$ b- x7 [' b0 U9-12 构建解码器（1） (08:28)3 Q4 L" ~" h+ O) ^% ?
9-13 构建解码器（2） (09:22)
5 a Z% ~# H% I; w5 e9-14 构建解码器（3） (07:36)
8 g1 s: H9 j. d5 J5 c$ S/ c9-15 构建解码器（4） (09:19)/ k: ?6 ]2 ~7 b0 q' F) w5 k) P
9-16 构建解码器（5） (10:59)# D( i5 X. L4 Q! @6 w
9-17 构建解码器（6） (09:28)2 _( }6 H6 j/ E/ @) e5 }* k4 i: ?9 g
9-18 构建解码器（7） (14:52)- a( N8 U) ?! O
9-19 构建解码器（8） (17:02)5 l6 ^; S9 o% [0 O& E; F3 x. `0 V
9-20 构建优化器（1） (09:56)
/ O( m( j2 o! q0 p5 }7 W" _4 K9-21 构建优化器（2） (08:48)
- d6 H; T: x0 C+ \5 c9-22 构建优化器（3） (06:01)! }4 v3 Y* r7 Q
9-23 输入检查 (11:51)
6 A2 {; O8 N( w- k% |% Y9-24 训练模型 (11:59)2 z6 g4 y9 o& U" ^, w o7 A
9-25 预测模型 (07:22)6 J* G2 m2 S( \; Y% s
; Y4 P1 a! r' F9 {# b, G第10章 聊天机器人模型的训练和验证
' \. Z+ |6 b. \0 h3 R10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
2 ?+ `: y+ s) q2 Y! j10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
' l2 x2 p) N" b7 k10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
( y" ~9 T! Y: D! h10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
; C0 h V, t) Q& s# c9 Z10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
7 x! E1 ~/ D* j10-6 第二种模型训练（1） (11:52), ]# ?$ A$ P7 X+ P
10-7 第二种模型训练（2） (12:06); _3 c2 t7 O7 L5 H
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
5 H( x: s1 o8 k+ e10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)# v3 F$ ^& U' L; w* f
' Q* V: o" R" ~% P6 j7 ?第11章 Android的打包与发布# d2 J$ A4 w5 e5 Q9 y. \
11-1 新建项目 (07:49)
1 N( j) g& E4 T11-2 代码结构讲解 (17:15)
/ l1 o6 k5 v1 S/ Y5 h/ m11-3 私有变量的定义 (12:25), C, N) g2 m: E4 Q' {% W! x
11-4 参数初始化 (11:54)7 b1 R. \9 a0 M* D8 l3 T* W( q
11-5 听写UI监听器 (19:18)
; X2 _- _& G a+ w$ u% e: ]9 ]6 m11-6 合成回调监听器 (05:58)# q8 X5 B3 ]' C, {
11-7 听写监听器 (27:14)
' d5 V3 e/ N, C5 e11-8 语音合成参数设置 (08:59); ]+ J; @; C7 |$ h/ {0 O, t, ^
11-9 完善项目 (21:32)$ u8 ^7 D/ R6 _/ M% x$ x
11-10 打包发布 (07:15)2 r" s/ P# n6 @9 d2 G0 E4 I
6 c! i( D; }+ @( H# c9 F
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