, k7 R \2 j9 b4 u$ B
7 Z3 i( }+ ~7 m, D% e% s) |5 G〖课程介绍〗
- B, t9 l$ ?: a: u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。
+ u4 {. b. z' x X4 p$ f9 w) P2 E8 ]& W( x
〖课程目录〗# p! e$ n1 S( Z
第1章 课程导学
2 m/ f; a% Q; J. t j3 ?+ T1-1 课程导学 (12:34)
: s$ j7 L4 |. \6 P7 Y- o
8 b5 L& T# L) ^+ y- f* }) P* l第2章 基础知识
# U+ R. E w( ~1 b% j2-1 什么是TensorFlow (10:24)
, v8 b5 C! \' _2 h. L1 P2-2 张量、图、会话 (06:17) h) A! D1 I8 ?) E- h' P
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)+ L$ p7 @! g: [. z" M
2-4 Android操作系统 (16:19)6 s& I5 ], {/ e, k
2-5 Java安装 (10:15)0 _9 r8 e% d+ m: y
2-6 Java环境搭建 (02:40)! W M1 E6 |! j) k% C8 \3 N
2-7 Android安装及运行 (10:39). g3 o+ M. Y- B
2-8 第一个Android程序 (05:34)
; t' n, L% Y' |! m5 K
2 M& t3 r7 X/ H, U+ D: m第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
9 c1 s) T* X; K3-1 常用模型 (10:15)
, i r2 v: j% m: f! v2 v3-2 BP神经网络 (10:53)
. E7 Z- o3 | x1 f7 a; m7 `: W+ D0 Z3-3 循环神经网络（1） (06:58)
H, X! P$ e0 p2 y! ~3-4 循环神经网络（2） (06:07)
0 O! _6 R, |) x% v( F/ P3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)2 B' B: P2 P- O! y3 s5 w0 j
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
5 Q8 Q( v' L; y3 A& A3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)* U% m0 B g/ J. v" @5 }* Y
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)# O8 b8 s2 f9 L6 x0 u0 N' y
% J5 V0 j' y v) x: L0 n1 Q* b6 O2 T$ @
第4章 NLP基础9 | q" u' T! i0 n# H0 j ?
4-1 NLP基础 (04:19)
. W% p c% ?! w- L$ F4-2 分词技术 (05:29)
+ R Y0 I' o+ i* N4-3 词性标注 (08:34)
" R: z0 R% h8 M4-4 命名实体识别 (08:25)) E" T; |+ R. i1 |! l% ]
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
9 v7 t5 Y8 m" l4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)# R& m' z5 S+ J) D7 o. u* Q
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)# h. D6 h3 T% L5 s
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37). f- W# r5 t" ]5 @( ~# C
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)8 q4 r. F* F( f4 Z F+ l+ Z- |
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
/ Q/ P! y% `' E$ B, Z4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)# x! q' k7 `. t! p$ N8 A
& @ x/ {8 M$ a Z: Q- y
第5章 文本处理方法- R3 @5 Z. X2 C
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
. O$ [1 s5 D* C6 w/ |: K! M1 n5 ?5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
: U+ _9 ?% f( b/ p2 [! }5 t8 J0 P& R5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
2 z. R7 E% Z3 v' n, u7 U( J4 u0 p5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
, |' Z3 _% H/ D/ V5-5 词向量与Word2vec (07:26)
3 n/ I# B* ~) _5-6 文本处理方法 (11:39)6 o \/ r% C1 L# U
( _6 ~& F& w8 z( v
第6章 实战之聊天语料处理
4 _8 N4 `5 h ~4 b2 K6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)6 s& c l! m2 }( M2 W9 S* L
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)3 t( d2 N# p9 g2 G! e
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
7 T+ l4 M1 k& ~6 \$ `. [6-4 数据处理-正则表达式 (07:04). ^ I& ]3 k! M) g- c' C } D
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
! L3 f8 F! Z- D( }6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
E' `. {+ i) [2 @+ H$ }* P" W, }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)
5 P8 h! K. E4 B3 w& g5 Z6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
/ H5 i" a. y {+ K$ N: T6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
4 @/ u7 M4 G) b) b" W6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)+ {4 G& k- q, Z) m7 H
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)! N n1 _5 ]2 x& T7 k& A3 [; ~
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
! _. B. U' @7 p% ^3 b2 W3 ~4 T" G6 j# G. c
第7章 聊天机器人原理$ |" h4 |6 p) o2 Q/ R
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)( D6 d3 N. [2 Z7 N3 s5 g ^
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
, V6 n) o+ m/ j7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
# I+ Q5 @6 j2 \% C* B w0 y' Q' `7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
4 s5 A! f( c! f& i$ ^( R3 S' S0 J2 V, N8 j% g
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理: M G L: q% j# f$ ?3 B
8-1 线程处理（1） (09:15)) u7 e( j$ |, h5 S2 @' g' o
8-2 线程处理（2） (10:10)
: N; g \! L8 b) P8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
( [# z* R* s0 u, S; k/ Y% j4 B' n8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
) b) N+ p4 P! g* d1 F9 p8-5 数据操作 转换长度 (07:39)0 p8 j6 ?+ x# W& l: d% k% d9 P9 l
8-6 batch_flow（1） (07:28)2 c9 D4 f' |0 W8 E" V, l
8-7 batch_flow（2） (05:49)
; J% F4 e3 q$ z2 T- U# B0 v' }: n7 w8-8 batch_flow（3） (14:43)9 B. H6 a# x5 Q
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)1 {3 C4 Z/ S# o* q: z: l5 V
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
% J P: v Z; Y( d2 Z1 G) M4 f8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
3 u! x( W: X2 v3 h! e- K8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)2 L1 G* ^% k& Y0 A! x
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
+ s# |! y P& R7 u% F1 y, O5 D' K4 C# e! s. V3 e8 ]
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
. q& A) v( h' B4 ^# a' z, b; y9-1 基本流程介绍 (10:37)
" Z0 u @; i: y& Y9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)6 I* k' E! X: e C9 h
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
: T& v% J( r |6 S3 G9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)) ]3 p. }8 D$ x8 S. M7 w) t1 ^* @( O
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
! l2 A5 F5 g1 D7 n( P+ R9-6 构建模型（1） (06:43)
& Q1 j- D( s. J/ x! }: G; m9-7 构建模型（2） (08:38)
2 X4 E7 [, C; [) z9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33), I* o& Z. D% c& Y# ?' i# K) @. `
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
" L& j$ u/ D; d& S) {- o" ]9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
( }9 t/ _0 c( K# p7 n9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
+ ]5 G* Z9 m4 C% {9-12 构建解码器（1） (08:28)
. `( f/ r" p% {# N! }# y W9 S9-13 构建解码器（2） (09:22)" s- q/ L% Y* q. q o
9-14 构建解码器（3） (07:36)
% O$ ]3 O' B4 Q% G- R5 y& l9-15 构建解码器（4） (09:19) N* F9 K9 ^7 F! m6 o5 L
9-16 构建解码器（5） (10:59)
% M, P' R! ?6 M2 k) W9-17 构建解码器（6） (09:28)# q# Q; x3 }1 Q# Q$ y
9-18 构建解码器（7） (14:52)
- E! \, c, n; y' X9-19 构建解码器（8） (17:02)
3 H" F0 J2 M* u: P" N9-20 构建优化器（1） (09:56)
0 G/ f" P8 V& |+ h7 n9-21 构建优化器（2） (08:48); k& M! c% Z# ?8 v7 q
9-22 构建优化器（3） (06:01)
+ E; D) h$ \0 j5 C- i3 ]9-23 输入检查 (11:51)4 W/ o) I7 y7 n: b' J; r* N" V
9-24 训练模型 (11:59)* l5 C9 C# j* p. I+ \ R4 i
9-25 预测模型 (07:22)
8 {- o' L: j. J( h- r$ H# }9 {, B% u- {% Z8 ^
第10章 聊天机器人模型的训练和验证5 Y& S. p, ?& T3 F5 A' T' M, c
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
" M4 S0 K+ h/ D3 I: y7 U10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
' F; O- Z) [/ `7 |6 w4 z& H2 s4 b10-3 第一种模型训练（3） (12:10)0 O0 y0 E: E9 o5 a( n
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
/ Z# h' F0 @! n; v% u* F10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
5 z7 t0 z: P8 L5 S. J5 i# _10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
# a$ e2 K+ q: ?- j. Q2 |3 Y+ Z10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
# R6 f) _' }3 [4 V( A8 X10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
; w% S+ ?$ x5 F( u. r3 f4 W9 B10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)8 l: ~; [5 A0 G& [ k
6 _# v( a, e/ `- F4 T0 F9 R
第11章 Android的打包与发布
; ]0 J3 W U, d. @& g( B11-1 新建项目 (07:49)
6 W. R3 I2 e& b2 d) m11-2 代码结构讲解 (17:15)
* [& n: }& A, R! @3 `11-3 私有变量的定义 (12:25)
* f9 X' y( t( x2 F5 {11-4 参数初始化 (11:54). k% X8 H. C1 n5 n1 L
11-5 听写UI监听器 (19:18)! Y+ c- {7 g# x$ P
11-6 合成回调监听器 (05:58)
& [' Y$ e |( { [7 G" ?& ~11-7 听写监听器 (27:14)
% D# U" t/ R7 ^; j, `+ E11-8 语音合成参数设置 (08:59)
* o5 N+ O6 R+ x% ]1 {11-9 完善项目 (21:32)
3 j& v+ Q( U3 q1 I4 O @+ o) r11-10 打包发布 (07:15)
) v) h5 b6 [1 V4 B% U% C% }, s
2 Y9 G, t |* g8 Q3 G( H2 J〖下载地址〗
7 h2 f, y: C! X% G4 b w
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