% k5 t& }) W K; ~# m8 t1 H' I
! m) w( ?' O& y# h9 z& Q' K* {
〖课程介绍〗
5 ?, P7 L* R/ [2 L7 `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。
! k6 F4 H" P# A* w" C; c3 E, k6 h0 y b4 q k" J
〖课程目录〗
7 C7 x$ f) P; M- Y0 f% X$ |第1章 课程导学7 I9 T4 u6 m+ r9 Z0 M
1-1 课程导学 (12:34)
; d/ e* V2 _: c/ G. B4 @7 c- u& i' _$ j9 ~: N! A
第2章 基础知识
( K5 o! i( J& h7 R; `4 I e) K2 p6 j2-1 什么是TensorFlow (10:24)
& k3 h% f- L) G9 I7 J- K- x2-2 张量、图、会话 (06:17)2 l9 g6 j P; W* |6 Y: p7 E; Q, A
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)+ @9 u* p+ z' { p+ o
2-4 Android操作系统 (16:19)
; a3 s8 e! k; V3 q6 Z: Z( U# ^+ w2-5 Java安装 (10:15)
?( ^+ P: Q0 I F/ Q9 M2-6 Java环境搭建 (02:40)
. v* |+ t" @! S1 k8 ~" a$ Z2-7 Android安装及运行 (10:39)
# a, d) E2 J/ n. V( Z4 l* Q2-8 第一个Android程序 (05:34)
9 v3 f' F) P9 J/ m6 \) g) `; F& T0 M
# i) F4 a3 R. B2 m. |3 x第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）( a7 ~0 [- |# z7 G: K* S
3-1 常用模型 (10:15)
0 I5 k; q1 e4 T3-2 BP神经网络 (10:53)* [/ T& N0 E# L1 {2 ]
3-3 循环神经网络（1） (06:58)# E3 A! h7 ^. K1 b
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
" q- c6 z0 {1 w: ?7 R1 l( Z3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
7 [) J, n' l H; Z3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)' r8 V9 m% G1 k6 z6 x& q2 ^
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
, y T0 ~* e0 n; M# }1 c3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
9 G2 U* I1 D0 e7 Z
0 Y( S' ?. o4 P% f6 d" \第4章 NLP基础% P- J/ m4 M' H4 `( n
4-1 NLP基础 (04:19)
/ y u9 S$ |* v+ ^ z/ b% n, h4 D4-2 分词技术 (05:29)
, z1 b1 a! Z, k- M' ~% ?* }. Q4-3 词性标注 (08:34)
+ t: T2 ~9 U" N7 I# R7 P% s; K3 h4-4 命名实体识别 (08:25) B9 P7 Z9 c$ _/ l& w
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
0 R/ q& Q/ Y0 o2 K4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
4 |* ?+ q( o6 n6 P( Q4-7 隐马尔科夫模型 (16:37) j" {) R/ h" Z* D8 I& P! S
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
% X0 J3 n3 T; O! e4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
& N z$ S* P M7 _6 L( C. w4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)) K' w# ? \) `* Y m
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)- P4 z6 o) \: V" A; F5 M- G
5 j* S# r) L2 Y& g6 z" ^3 t第5章 文本处理方法
$ t) g7 S0 C! M/ V6 p& I$ F& M5-1 语料的获取与处理 (15:19)
$ T# T F; s/ ~0 j$ g% g1 Y% j5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
% p7 ~6 k, J8 C [0 t3 b- R7 R5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)1 S& h+ N4 J' \+ J6 L
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
) x) j N/ F. s# O! V8 X; S& ^5-5 词向量与Word2vec (07:26); W! D% a/ s0 f3 Z; @6 w8 ?! Z
5-6 文本处理方法 (11:39)
" R% k# y8 }% j* {; Y3 k' s9 }0 o4 Z" A
第6章 实战之聊天语料处理
- [ J2 x, x& X6 j4 K6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
Q5 U, T( F) f& K" \ i/ M6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)- L7 f) p4 k! O: f* Z8 q* Y
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)2 T9 G2 N' u( G7 H) W8 | p
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)' n' s" i$ z |
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
8 y" n: a: L) }+ P+ y6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)5 i* E5 M& r, z! G: n
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$ K/ u$ A% H) o1 K$ p
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
( h- l7 c# Y9 s: w6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)3 K9 v( T$ o/ p5 K7 P; b" R
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
. S! K, {2 j! K9 V5 a$ f% q6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
" v( V# {3 f/ O$ Q7 Y. c# \6-12 语料处理实战小结 (11:36)+ S' c, H6 I+ Y) S3 R1 Y, R2 ^
+ n! g* G/ K8 j: b3 \5 y第7章 聊天机器人原理9 Y2 w3 I+ S4 X4 Z8 S9 X w* ]& Y0 y
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)" T" M4 L7 Q0 l% e4 }, s
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)" k8 d' y6 t0 S) Z
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
& ]1 F/ C, Z3 M3 I y; z7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)3 ~' [3 X9 y5 i( J1 t
+ t5 K% d0 `6 z! J第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
4 D8 N& ^& l" s5 E+ `8-1 线程处理（1） (09:15), G4 M; X+ \: h3 x
8-2 线程处理（2） (10:10)2 v0 _' x9 e1 [, f
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)+ |5 Y$ e# |+ I/ s6 p* t2 E
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
2 @7 U% {. x% |; h: F Y6 e) }8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
/ `6 a% S& v5 M* ~8-6 batch_flow（1） (07:28)7 A$ G7 j5 @' M/ I5 D
8-7 batch_flow（2） (05:49)
1 f( X. l0 T# ~6 g( G* R8-8 batch_flow（3） (14:43)
% C$ d$ w' o+ @* y$ R5 f6 a8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)2 N% }! v+ x4 T2 h9 A
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
$ y4 z6 h+ ?/ ?$ X0 R2 w8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
) o& @( a: v( I, @+ ?8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50): }' r$ j) d/ n; e0 |9 ]# b0 S
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
% f& z6 e! g# A# H$ o# }- f1 I/ o2 f ?" ?& B2 N
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写* v0 ?; R7 k- l9 L( x6 H& g0 p
9-1 基本流程介绍 (10:37)
8 v2 a; n) y1 g/ g% p K B1 h- a( U9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59) D; I4 c. r" ]* n: i9 c+ g
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)% ~4 U7 V8 ^; h% d! E6 G
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
4 C1 F b2 p' D9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
1 r* _1 b: [8 {( v5 G9-6 构建模型（1） (06:43)
: R; H2 y" d1 t' t0 ]9-7 构建模型（2） (08:38)
! J' t9 Z* B7 E9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
+ ]9 Y- s- ^, A6 V7 |9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
0 }% u( b9 V9 n8 d" c8 |- Q9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
1 N0 [1 R8 F' z$ s% `9 p9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
! e- f# ^) w9 o) |- f8 P. K9-12 构建解码器（1） (08:28)
/ _) K' I# s! ~0 G3 @9-13 构建解码器（2） (09:22)
! @+ y5 Q% p. a" b" q1 f9 k) O9-14 构建解码器（3） (07:36)
, {5 [# @5 i7 d4 v9-15 构建解码器（4） (09:19)
( o' q" W% d, ?' H9-16 构建解码器（5） (10:59)" E3 B5 G+ [& m! H! p# x8 h
9-17 构建解码器（6） (09:28)/ d, d% I2 W* Q! m* D
9-18 构建解码器（7） (14:52)
& w. L0 Q4 S$ {9-19 构建解码器（8） (17:02)
( H2 o' E; {0 S, U9-20 构建优化器（1） (09:56)7 a' ]5 s# Y3 K# i+ K- {4 h) @
9-21 构建优化器（2） (08:48)
1 ?2 ~- i {5 x: X* A% Y( a9-22 构建优化器（3） (06:01): r- C" O. D5 [# P9 V5 M. s" t/ U
9-23 输入检查 (11:51)* g+ d/ O( v- G7 P6 O
9-24 训练模型 (11:59)! Y) f+ Q k; W
9-25 预测模型 (07:22)
+ \7 \2 a$ @5 A( k& X+ L! T2 z% M) G
第10章 聊天机器人模型的训练和验证' e" |& A% ~) m! j* o
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
4 s4 h+ V) N0 b: g' d& g8 a10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
0 d* n! `' f5 F. _& X8 s6 {1 _10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
/ C9 X3 i4 {* D& F10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
c2 Y j3 w+ |( {: O: p$ g10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
9 I& l3 ?; M3 ^2 L8 P10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
7 ~" S# [ W$ t4 ?0 S10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
1 T" n* ?# y* L6 v10-8 第二种模型训练（3） (05:34)4 U, ] S( F& z+ h f
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)1 {: c* N# @% v2 P2 u% j: j, q6 P
* a) }4 O) S7 N第11章 Android的打包与发布9 H* I+ q" z6 v4 U& S" W
11-1 新建项目 (07:49)
4 R/ U) L' J! o; p. W11-2 代码结构讲解 (17:15)
9 {* w. R% [' \2 m7 z9 T11-3 私有变量的定义 (12:25)
2 r' Q' s9 i7 e11-4 参数初始化 (11:54)
& S# d: O* A0 U) E( _11-5 听写UI监听器 (19:18)
' h8 m/ C4 z' ]" R8 W11-6 合成回调监听器 (05:58)
" G; K q0 T/ G3 Z% `& z# S11-7 听写监听器 (27:14). ~1 P. a! _; O" D# c, C
11-8 语音合成参数设置 (08:59). m8 z' R5 |* L" w! a
11-9 完善项目 (21:32)# ~; r/ i. l/ h8 T
11-10 打包发布 (07:15)' ~2 _/ ]. z3 U" [- a
* h* k) Z2 U1 ]" ~+ W T
〖下载地址〗
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