$ z3 }7 q2 [2 k. ^5 T% \
; W/ K# s% T8 T' [〖课程介绍〗0 U1 Z( Y1 x/ ?9 R, U7 B0 j
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。
' U9 F+ `& k& d" E/ G: U
! H, z0 S1 M0 M G; M0 d〖课程目录〗 V8 G# q; m* U& C' C9 ]
第1章 课程导学7 B( @: y8 B" ], b$ J
1-1 课程导学 (12:34)
6 s% S3 I" l( O j/ v4 q. d7 t! ~3 e1 W/ E" |5 X: ^- f: I, ~
第2章 基础知识! m" x* `' u+ K
2-1 什么是TensorFlow (10:24): u6 G! o! W2 A" e- n
2-2 张量、图、会话 (06:17)& q1 c, E% F+ P2 `# Z
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
. c7 i8 f% Y2 e8 R6 K6 R5 ~/ t; a2-4 Android操作系统 (16:19)
+ D" g6 Z3 C8 d2-5 Java安装 (10:15)8 y# F. s6 a2 a) G% R4 t% O% u
2-6 Java环境搭建 (02:40)
3 e9 L7 E6 [9 p* e2-7 Android安装及运行 (10:39), H, Z& }& W) ~1 z1 {5 C4 y9 Y0 c7 P
2-8 第一个Android程序 (05:34)2 w6 K2 M" H* i7 p
( m0 ]7 _3 r" {. e' g# Y) a1 u
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
: K& L1 Y( h% {0 V/ [- x! @& A3-1 常用模型 (10:15)
+ C* p1 A1 S# _5 ^) a- n3-2 BP神经网络 (10:53)
: [7 Q- ?& G9 \) N( e9 Y3-3 循环神经网络（1） (06:58)+ L( a; P; Z% V
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
, G7 A. {6 f% C3 }3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23), P. I) ~0 K5 O( b0 J" X' ^6 X
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
5 k1 D* G! O/ ~* l- T$ ^3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
; _2 q3 d" F" t4 t3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
0 ^, U+ ~; n: A% G& {& U! D
& X. c. i6 K2 q4 W ?第4章 NLP基础
( y. y$ O2 l$ v4-1 NLP基础 (04:19)2 ?* `3 B" {! J" J" z
4-2 分词技术 (05:29)3 Z9 B& M* S! q$ h0 }. O/ k9 m
4-3 词性标注 (08:34)( w X3 S; A- G0 y* b- V' d7 K- J
4-4 命名实体识别 (08:25)
4 {6 ?9 k7 C: J: S: A4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)# O0 b& H) o7 N5 X4 N. G' |6 G7 q
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)/ N( r( ?5 }9 Y' Z7 R
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37), M# ~6 \" @& e" @3 D
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
: d: E1 _. _, y: R4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
7 u* {6 @4 ]/ H0 L4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)# }9 }# l' x6 C3 ?
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55); D) Z4 w7 x3 Y3 _4 d, W' n: X
4 R f$ d6 W, l |3 Y
第5章 文本处理方法! `! e# ~% R) F( T6 N( ~0 D! B
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
) f( J' {8 S+ V7 {( _9 E8 w. n& _5-2 NLP中的语言模型 (03:47)9 {9 z, m3 v ~7 _6 W2 R) T1 {3 @
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)9 F4 ]$ {4 A. I+ X9 K5 r
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
6 f/ ^) C- g J6 p7 _- Q5 ?0 m/ ~, s5-5 词向量与Word2vec (07:26)
2 m) f& l3 d/ W/ v4 P5-6 文本处理方法 (11:39)
, N1 r( o, w2 z6 t7 ]; F" u: g g: A4 c: {8 {+ T
第6章 实战之聊天语料处理+ m' W- n9 a# q- t7 K7 m
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
6 h4 k1 h" U& `' f& g6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
# _( i3 E! x8 G" y5 e6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
7 C5 V {( s' E9 r3 Q6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
- Z+ F. Y. t3 o e: t% J/ ~6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
; s2 l% n2 L# o4 P m6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)+ y9 w$ u1 H3 S5 p8 u7 {
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)
' K( B8 t& f" b8 [1 e# l& |" e5 Q6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
+ b2 y" Q" K" h% a9 @6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)( Q- t; X1 t! Z
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20); r0 B4 g- p) }' e5 M9 i
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)) I3 k" `3 c* p" O; f B
6-12 语料处理实战小结 (11:36)' ~/ B+ w6 A* S# o# W% p- T8 U2 f
8 U) Y# J, r, o4 v: h第7章 聊天机器人原理+ O+ i* [5 A }* |/ j5 n
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)5 o/ [9 k* D! \
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)( Q0 h$ W4 ] C$ |
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)' h4 w3 p/ [4 ^$ K8 o* Q! j
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)- c- u3 ^% b9 P
# M @, G. E- r% z第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理: z4 k% p; w5 d$ @$ j
8-1 线程处理（1） (09:15)
- j# H$ I) z$ h$ A+ L& ~8-2 线程处理（2） (10:10)
9 a8 R/ Z: d, R. {. g0 k" Z8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
1 T. \6 d+ H9 a; N& z4 I8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
4 }* b9 v: p0 t. z, x& P( ?' h8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
s! K0 J% q, d4 X" c% S; r" |8-6 batch_flow（1） (07:28)
) R3 P( i. m7 r& q4 @8-7 batch_flow（2） (05:49)
- d$ Q' C7 j$ Z9 e! G7 L8-8 batch_flow（3） (14:43)
" d# j" J+ O1 v5 C. K) f1 ?5 P8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)4 t1 Y( L6 A3 y
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
1 V7 c7 A+ [# T8 n$ [ L& \8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54): {4 l3 y3 n# h7 [6 B" h3 R
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
2 h! |- f" a. y# B$ W# k: F: O# f8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
8 m& }" f+ @% i% V- ?% l
9 {" h9 c2 _8 n第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写) R( k' r* \( \9 C/ D9 ?
9-1 基本流程介绍 (10:37)9 k5 w* Z& B$ k
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
5 ]3 L7 i. B+ r2 Q' ]+ _6 G9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
4 h) {. _" _5 w9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)2 G3 v+ @$ u9 i0 w9 e+ _, f/ e% M- B! J
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
3 I6 |4 H7 V1 m F' y9-6 构建模型（1） (06:43)
9 ^; Z4 w, r, ]0 `; C6 c0 d- f9-7 构建模型（2） (08:38)
- M, U! R2 [) }+ F% A. \) f9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
( q( a p+ `9 {+ O& M9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38): }% [$ g0 P) I
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)) T( d4 {9 j1 X2 x
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)3 j2 r9 e* _: R( {; K1 B
9-12 构建解码器（1） (08:28): y9 e w/ f8 e0 p6 ^0 L
9-13 构建解码器（2） (09:22)3 X# [7 ]" K; p9 d
9-14 构建解码器（3） (07:36)* o! p) q" k- Q3 E
9-15 构建解码器（4） (09:19)
1 l9 B# {. f3 b) g9-16 构建解码器（5） (10:59)1 ?+ z# J* t- `
9-17 构建解码器（6） (09:28)+ E2 I, Y" ?8 x. |8 G
9-18 构建解码器（7） (14:52)
& d& T" O) N" U9-19 构建解码器（8） (17:02)
, V, \) d3 u. ^; Q9 C; A9-20 构建优化器（1） (09:56)
: ?; ~: B+ @# j; H+ o9-21 构建优化器（2） (08:48)
' Y3 [! F) ]6 O' ~4 `# L9 l9-22 构建优化器（3） (06:01) b' H4 P9 c/ q9 O4 U1 O
9-23 输入检查 (11:51)# W! B( Q' R/ u( A. w, n" q* a
9-24 训练模型 (11:59)
3 l8 H$ ?8 }* M( m. A( M% c9-25 预测模型 (07:22)% {& l+ _2 w; f. n
8 |) d- n; ?) ^
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
6 t+ d; U* k- Q* |- z4 D10-1 第一种模型训练（1） (06:17)0 _% b/ t" [% a2 m% |3 n! ?$ M
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)% b6 m9 l. x7 m! \( M" q
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
( u4 v; Y+ n7 j) x$ ^" P M* s+ N10-4 第一种模型训练（4） (14:49). L( A, ~5 e, B2 w( J
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
" M _: C2 ~7 T7 {! ]10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
4 y% N/ L# m7 A$ z U0 V7 Y% C! d10-7 第二种模型训练（2） (12:06)) _7 H5 x2 F( M0 Z. _" ~+ W% {- _! w
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)8 I4 L y# U1 h+ [/ i$ B4 F
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
. u7 d2 k+ U6 s7 _: \. @6 q" U- n1 f
第11章 Android的打包与发布; T: e- W# F l) V0 K2 N
11-1 新建项目 (07:49)
; T3 @5 L' M- g' H& \$ K11-2 代码结构讲解 (17:15)
+ L: J- u* m& b0 h' a- K11-3 私有变量的定义 (12:25)
5 s0 Y8 A' D, w* B11-4 参数初始化 (11:54)
1 M; k4 H1 [- X6 I11-5 听写UI监听器 (19:18)6 _) j0 P1 k _! Y) I4 \3 o u: K
11-6 合成回调监听器 (05:58)
% m. i4 c6 r( g0 a3 u6 O11-7 听写监听器 (27:14)2 C m+ m7 P3 U: o( e) g
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
$ ]1 u4 k- e3 k2 Q W7 F11-9 完善项目 (21:32)
. _; H* I; ]( @- g6 }* `11-10 打包发布 (07:15)
7 r5 B# {, S: X ^' R
- X% X8 d$ x6 X& W. Q〖下载地址〗) Y7 f# |+ T" N; ?+ \1 A/ \
) b, u4 @* T( c3 M% N
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