9 D6 p6 T4 K1 h6 u t
* t6 y6 I3 q. j2 S6 d% t! ]
〖课程介绍〗, G2 o; N4 X; _/ B3 U/ i* n. w+ T1 A
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 Q- x- @; A& C h5 J. C5 z/ j6 Q
3 t; @5 Y/ K; x D
〖课程目录〗 B0 J1 C7 ^' {
第1章 课程导学( F3 f5 ]- S" [" p& b
1-1 课程导学 (12:34)( i6 K: b" H6 L4 n
! z5 G3 R# ?2 {+ _. a第2章 基础知识5 i. y0 v& f3 ?3 E3 p* E
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
% z+ S3 B2 W( v8 u1 J2-2 张量、图、会话 (06:17)! e* L/ v6 S% t; L) K K
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
& ^7 M" U/ ^! R: k2-4 Android操作系统 (16:19)3 n: u' z: g$ Z" J8 y
2-5 Java安装 (10:15)
+ D, \: y/ k5 I( p5 u* P y2-6 Java环境搭建 (02:40)
M! j1 D) n- L2-7 Android安装及运行 (10:39)$ J+ [, R U' r7 t# N
2-8 第一个Android程序 (05:34)) S4 c3 a3 A& U5 g- [0 [' F
% Y2 [/ m' ^) S8 j) S
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
; n/ w) K0 E T% S2 O& H6 u3-1 常用模型 (10:15)
. |- U9 c# O: Z: K3-2 BP神经网络 (10:53)
6 {+ [7 w0 h; u, Q3-3 循环神经网络（1） (06:58)
- _5 ^% ~1 T/ ~7 {* R, H3-4 循环神经网络（2） (06:07)5 z( G" j- y- t, E
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)& c, K% l p; C5 K
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
- [% H" o( ^% J% t9 s. ~. \, }4 \4 }3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
; S; z3 S8 O+ l: }+ f3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)$ }! d6 i3 l. W$ j6 z) ~, e+ z3 p
1 a% Q9 V( E0 h% q5 k6 K6 U0 Q" M
第4章 NLP基础3 W2 `: D" Z' A6 Z& Y0 L, D- \
4-1 NLP基础 (04:19)2 i! B1 X* y( @1 f# Z
4-2 分词技术 (05:29)& q9 L; c+ p: K. `# f, B
4-3 词性标注 (08:34)
" N) a/ r0 E8 ~( ?' {; L4-4 命名实体识别 (08:25)
( Y- @2 E3 [9 Q, z# G% n2 o3 K4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
- p& _, [( f8 i0 t- {2 C" A4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)- D* U* c1 y- H8 ]8 [
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37) |# O) F) Y8 q: d; U# ~
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
i1 ~9 V. Z4 U8 m* b$ j4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
" E) X; @6 r: U5 z4 ?; X4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)6 H+ G9 Z7 z A" l9 ?3 W/ q `
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)$ N, `0 a' ]/ g4 T5 R: x. g/ {
9 s5 l) a4 d+ f0 Z
第5章 文本处理方法8 E. d: W; ? v/ X6 `; x$ A+ d- V
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
1 C- y9 @7 s5 k c$ _/ ]4 b5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
3 Y& _' i8 C: }1 ^5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)+ I/ H) m% d) X, I0 l' D
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)* E0 d& k! m( B, H
5-5 词向量与Word2vec (07:26)* I/ @. g( v3 T' y6 H
5-6 文本处理方法 (11:39)
- ^5 O2 ?9 V' R3 U
$ S2 p$ @0 Y7 y第6章 实战之聊天语料处理5 l$ I+ A& N+ ]2 ~
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
0 u) I6 R* w% H/ [6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)/ f% T# ^# o5 `+ B2 C0 p7 l( ], ]
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)# D- v1 g* u+ U. c! g- @9 Q
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
5 w8 T3 y M$ F2 \2 j9 T6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)" z( [! I9 J$ W. s8 h
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15); D& P+ L$ O4 e& w* Q8 d: B v- \& c7 {
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)
1 K$ ?/ L1 y* I$ [3 h$ b# D, a6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)8 y! w& X, ~4 Q$ v
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
4 Q; @' r7 {0 n6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
! K5 k$ x5 }4 C. C; h% P- I- g* N6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)/ O" U& K2 A3 W
6-12 语料处理实战小结 (11:36)! y6 K) S' g0 p# j. s; V
/ I" ~3 ~) ?8 {4 H
第7章 聊天机器人原理
4 C/ R4 q ]& p7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
! @! q" X8 \" r% a7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)* Y& w# S. {8 s) k0 M
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
1 p# D# M1 K* \, s7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)2 f/ V+ N% \) f' ` e. k c: K" H
9 E5 d2 @' Q( V3 s4 _* y& k
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理3 ^$ {2 Y! I8 J4 A3 ~
8-1 线程处理（1） (09:15)% M: R3 j0 a( W( F8 y& L
8-2 线程处理（2） (10:10)/ e$ W; _2 }7 o% \7 h) ?% E
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
/ X9 o8 W1 E- |+ Q5 K8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)- ~$ y7 F( @+ P' {: f, }* ^
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
- s& \: u. t7 h8 g: I7 t# `+ A8-6 batch_flow（1） (07:28)
; l @7 I) K& c% P8-7 batch_flow（2） (05:49)! x1 m# L% F; q: S- J3 a& u) ?+ {# r" I3 a
8-8 batch_flow（3） (14:43)& u, _) A1 r7 |/ y2 n" A+ ?- p
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)( e9 Z: K) `+ Z, m- x( X
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)5 o# b5 e$ W6 @! [8 ~2 _' g9 y( j- W
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
. f; h" ?1 ]- [, T+ [9 r# X8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
+ B( s6 C* T. X+ K8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
% u6 @' g% Y- {+ _& [; u8 ] s, @* M5 b: M/ k# e5 K- T( `
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写- b! j5 f+ u! ?- W' s7 a
9-1 基本流程介绍 (10:37)
, [0 |, M C, W! Y d# }9 N% p4 E9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
; |; Y" i7 y+ c6 Y5 \9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28); x+ r* ]7 ^1 k
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)2 g a [; t+ v( B3 b/ F8 q
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)& m0 t, @* Y0 a6 w* k" [" O
9-6 构建模型（1） (06:43)* t. L: O% R ]! F
9-7 构建模型（2） (08:38)) j6 ^/ \, M2 V, h+ e( `* S
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33): c! `5 u7 y. j- t3 f8 p5 j0 V
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
8 Q2 @# j7 ~% K0 ]. f9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05); {7 \. P; w5 C: B
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
0 `* H& ]! I2 r5 ?* N9-12 构建解码器（1） (08:28)
. z' F2 ]: {! ]3 V9 | `9-13 构建解码器（2） (09:22)
( \4 a9 K$ Q$ M5 F5 C9-14 构建解码器（3） (07:36)2 D) O+ t* T! F
9-15 构建解码器（4） (09:19)
0 B- `9 h- ^0 G9-16 构建解码器（5） (10:59)# k5 O7 J, R2 a7 L. t- k& K
9-17 构建解码器（6） (09:28)) q) A0 h% \' S! G% o# ]) V
9-18 构建解码器（7） (14:52), u, A$ h& H3 j [ Q1 D
9-19 构建解码器（8） (17:02)
* y- S0 i, Z1 U; Q) l& I0 k9-20 构建优化器（1） (09:56)
, B8 }4 E8 C; _8 Z9-21 构建优化器（2） (08:48)3 j# p; g( } R9 ^9 D) z" Q
9-22 构建优化器（3） (06:01)
4 i! R4 g/ ]" b4 ~4 U. Y" I0 W9-23 输入检查 (11:51)2 I' e0 |$ @& B+ l
9-24 训练模型 (11:59)
+ z: e/ T* d. U8 X9 \1 \& p9-25 预测模型 (07:22)
, b" N" L7 B3 G5 P( r. d
' E7 B- R$ H8 H% \. O: Q. R; n第10章 聊天机器人模型的训练和验证
: ?+ W( s a) c2 |10-1 第一种模型训练（1） (06:17)! ~" }. w0 f0 }
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
; Y. s9 }. C! V, q10-3 第一种模型训练（3） (12:10)' m) y! o5 P k8 C0 b
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
$ K* e! f& |1 g$ I+ ^2 @10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
$ k" T, X+ A1 y. g0 P10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
6 F! H3 s* ^# s% A0 Q" b10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
' O3 P6 h) H; M% O0 C: i4 l10-8 第二种模型训练（3） (05:34)8 F: t! a3 q: y1 ^
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
, e* F; q8 u% D1 I& c
3 }7 d2 f8 H: q, |第11章 Android的打包与发布
: z& o+ e+ s+ s' z$ j11-1 新建项目 (07:49)
) D# _+ l' e5 |! F11-2 代码结构讲解 (17:15)
3 p/ T& G( A) k11-3 私有变量的定义 (12:25)
4 l) ?7 Q% a, e* n" t$ {9 ]4 }11-4 参数初始化 (11:54)
2 O4 m; z. _6 a& `! O8 G$ K: a! y5 Y11-5 听写UI监听器 (19:18)/ D" k$ l' e: } a) U' R2 {
11-6 合成回调监听器 (05:58)8 X! i# o; l+ z: Q
11-7 听写监听器 (27:14)9 ]" p2 \5 l9 h1 ^0 e, T7 d x; j
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
4 T+ @+ N# r* X9 q4 ?11-9 完善项目 (21:32)" `9 B4 D0 y! D' j
11-10 打包发布 (07:15)
0 O" P( \* s3 E6 k
, G8 a* T& t5 F0 Y) m9 `〖下载地址〗& Y( \, E3 ~1 ^8 q1 P
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