9 r; j! V9 f; x# E
9 b9 ^. ?$ J j( \* q" F
〖课程介绍〗% P& }8 t. F/ @
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。
4 U4 s( Z1 W% C' C' j) T: q. J" w, N# v6 j# j& v
〖课程目录〗! _! C( w4 u7 h# {) F+ V
第1章 课程导学5 q" |" f0 Z0 H& m6 ~) q# h
1-1 课程导学 (12:34)
( T, p5 B: W" w7 L, T. @- g/ j$ ~
第2章 基础知识. M2 g1 v+ Y9 f6 l5 H5 y C
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
" W9 j9 ]- o; y! R1 g2-2 张量、图、会话 (06:17)
( e7 {% @( U" {1 ~2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)! D" h% ]4 _- k
2-4 Android操作系统 (16:19)
9 x9 W) j; o" p2-5 Java安装 (10:15), I. q5 R% a5 L' W. C
2-6 Java环境搭建 (02:40)8 _7 T4 X. X, _) P
2-7 Android安装及运行 (10:39)) O# u. t2 v! o- H- j7 d8 ^; T. V
2-8 第一个Android程序 (05:34) j/ Z; S: l6 L6 \2 j! W1 P. M
7 q" ]; R7 D8 `8 B" i1 @7 u
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
" C% E! ~- s. y9 y- ^* A3-1 常用模型 (10:15)
# h3 B: i: |' N' j2 M: X3-2 BP神经网络 (10:53)
0 y% ]( j$ _$ Z+ g3-3 循环神经网络（1） (06:58)/ o9 u5 V) U% w! y2 k. u3 @1 r
3-4 循环神经网络（2） (06:07)3 n& A2 D& ]. u. T4 N: ~
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)8 K8 z' u- _4 b8 |' p! C
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
0 K4 p; g3 a4 K( C% O m2 ^' n: Z3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
" F4 P0 a8 B/ W* i' N3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)' K9 o( ~! u& m! ~. |
) Q" s+ R0 o2 e; ~1 [1 X) E3 d3 I
第4章 NLP基础
, u% D( y1 S4 k1 f2 A4-1 NLP基础 (04:19)" S& m8 s# R' P% m; ^2 r. J
4-2 分词技术 (05:29)
% v1 V$ I% [/ F) n+ T4-3 词性标注 (08:34)
) D' u! _3 L) d4-4 命名实体识别 (08:25)
3 `: R; M, t ?( p; O4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
6 U! B& F1 M+ g4 }" {8 c0 z4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
; y7 a8 r) d' l* G" f2 E4-7 隐马尔科夫模型 (16:37). }, a* T- s- u) j6 @4 T1 T( C
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)5 F0 z6 z: n4 U& C' V
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
$ L* p1 b2 N2 y M: ~4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51): w, d" y4 I/ y- S' K( G, B1 w
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
% n5 j. _( y- S% r
8 y) X& H, [ A第5章 文本处理方法 {% p& A& t/ w$ w
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
/ v5 p$ {2 H: l/ z- v Q# t/ {" D; n5-2 NLP中的语言模型 (03:47)# v% g4 ~9 g- p
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
2 {$ O8 q; ~& a2 p# H5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
! r1 b# v' f- @) J4 `8 O5-5 词向量与Word2vec (07:26)
+ k% h, M7 v3 v) {* C; v5-6 文本处理方法 (11:39)$ i @* `& R3 b9 ^
# _& z' b9 c: b) @1 p6 I4 U3 o1 r( R第6章 实战之聊天语料处理
3 N2 _; U0 c; g, T. O5 Q( c6-1 数据处理-环境搭建 (08:40) N. L% ?/ D h
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
# q& ?5 ~+ g; G" `8 \* X6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)1 h" G7 }4 x1 ]. r1 q+ E
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
L: E% e c6 H2 j7 ?9 {6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
( f, _3 L) x0 A! i E' e! l6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
! a1 i( F4 S0 l% c$ {* ~4 P0 P X6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)1 N0 y& H$ @" D, D
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)% t3 j! R* L9 s" @
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)6 y9 `! i* [) ]7 h
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)7 Y3 J6 m0 B0 o: U' y" B7 [0 k+ H
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
+ n5 K7 [) H5 D6-12 语料处理实战小结 (11:36)
4 p7 o" j/ D) J. l' E3 g4 N z, J$ V9 q( x& W& x. A
第7章 聊天机器人原理- q4 \: G0 _ @1 j
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
* u2 _* n5 r2 H s" F' J9 F! f7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)2 e0 N# B, s# F7 Y, t
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
. i! q# ]' n4 l0 k- }. [7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)- {5 M- V: N+ T2 X6 G
N0 ]( {2 ]4 m+ n+ Q
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理" c; d5 E# r; j$ T
8-1 线程处理（1） (09:15)3 u! m" K0 M' e- p: N& q2 ]
8-2 线程处理（2） (10:10)
: b+ m4 ^* ?$ e: M8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)6 n% p- O0 }! Z3 ?
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
0 U' W4 Q/ a. I; j( }8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
* L5 R" e D5 T* X8-6 batch_flow（1） (07:28)9 H4 M, O. u0 `1 S
8-7 batch_flow（2） (05:49)
7 y5 o3 d- `" }- P' j+ \3 [8-8 batch_flow（3） (14:43)
5 z5 }% R2 _; K. o1 h/ x5 ^/ @8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)# `: I1 v* G7 m- c
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
. s2 D' t& B$ `. X7 k' Y8 U8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)0 R; ~+ V/ S1 k+ s8 s3 j
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
( \- v7 I0 b, C$ {3 L8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)9 j$ S: h1 _5 J" s7 m6 u! y: {
: P( T$ }( P6 m
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写$ ~6 R f4 a! ]/ F2 m" s
9-1 基本流程介绍 (10:37)
7 V3 ?9 ]( i+ e [9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
! e" ~1 g: g. y0 }0 A6 l; B! c! w9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
' l* b9 S) F) V6 I" h9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
2 j* K8 `7 S2 ]+ q9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15), `- J* ]9 Z6 L
9-6 构建模型（1） (06:43)
1 k& i* `: r) V7 }* N w9-7 构建模型（2） (08:38)
6 G* @5 v! ?1 Z7 z' l9 M9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
$ g4 |4 a' |, c5 ^9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)0 z$ v; j) P3 w* T4 `
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)* h. O; |9 X: p. |: c
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)0 Q" F- I6 \$ {& D2 e4 |
9-12 构建解码器（1） (08:28)
) g3 W! s( s& \2 ~) |9-13 构建解码器（2） (09:22)6 j9 j# f" A1 _, T* x6 ?
9-14 构建解码器（3） (07:36)
! S( e& D0 j" C l* t- u4 Y& q9-15 构建解码器（4） (09:19)
' h* s0 _; z1 J1 v; {. ?3 {9-16 构建解码器（5） (10:59) C% ^! I$ r% Y+ o9 m& C5 f
9-17 构建解码器（6） (09:28)6 m& V2 l8 _4 g( B" v# }! x' m
9-18 构建解码器（7） (14:52)2 ?, Z3 _# o+ P$ ]: T/ _9 h
9-19 构建解码器（8） (17:02)+ f! C, \) `" g
9-20 构建优化器（1） (09:56)3 X/ S2 s, f+ p+ W
9-21 构建优化器（2） (08:48)
) V$ u b" O* r& p9 d; J' \$ U9-22 构建优化器（3） (06:01)
, L& c; c0 M6 [; r' g q9-23 输入检查 (11:51), n7 Y6 p: u; H& X: f8 ^2 Q$ A
9-24 训练模型 (11:59)7 ]8 Y( {! n- C- i5 z
9-25 预测模型 (07:22)
4 G, i5 M$ H$ z6 q6 v* ^* Q5 W# J# [9 o" c
第10章 聊天机器人模型的训练和验证 m' @7 o/ T3 {4 o
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)! o1 ?3 o# b1 [- J$ _7 F2 a
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)+ ~6 L) s. P. d8 e9 Q* n m. E# E
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)! Z$ ^/ Q$ {3 P# P% `# Z
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)+ ^2 y/ O2 ]2 j# Z; T
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
3 E" @% P- Q/ i @10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
0 }+ E5 ]0 \- k10-7 第二种模型训练（2） (12:06)8 r3 p8 r% t" ?6 B
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)$ x$ A9 S- C# {; P4 t- K* B* a3 t$ O$ F
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)1 k0 u7 L' l+ w. _4 ?. T
% L. {% J# l" J2 p+ m第11章 Android的打包与发布
0 t, e3 K. o# N" V" }11-1 新建项目 (07:49)
3 |# G' j m3 M: J& `, ]$ b) H11-2 代码结构讲解 (17:15)
+ t. ` Q5 S' W5 u0 B11-3 私有变量的定义 (12:25)
/ R8 {0 ^2 w6 {$ f' c11-4 参数初始化 (11:54): q1 f, K8 T+ Q3 F; ?* T
11-5 听写UI监听器 (19:18)
; i. e: I$ r0 X6 ^" [2 {+ G11-6 合成回调监听器 (05:58)
) K' q( S# b& f! d1 O! T1 N$ f11-7 听写监听器 (27:14)6 J3 E6 U+ c, P/ B6 [2 ]
11-8 语音合成参数设置 (08:59)" |9 P- O0 X9 Z4 {
11-9 完善项目 (21:32)7 D9 M/ r& g; p" \1 |- N6 ]# e) j
11-10 打包发布 (07:15)! X' `, @8 d$ B' G6 y0 ]
+ ?' |) L, s* \# f6 Z0 O5 K
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