8 ?+ }9 ]9 U7 q9 m. V& d
9 D. H/ u1 ]7 w/ P) c〖课程介绍〗9 k) L9 U/ \. p: g( b$ 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。
! B% E% F9 V3 L* F4 D3 k$ {1 I7 [' L8 d9 i* n& _4 b- p% C
〖课程目录〗: J# F+ u6 C! @2 `* h: _
第1章 课程导学
$ H9 H- k. @0 s S1-1 课程导学 (12:34)" @; j: x' F G/ _: M7 S
4 V) u7 U4 j( [$ [2 m5 f4 K
第2章 基础知识
8 O9 ^# ]: ?. K/ D5 R2-1 什么是TensorFlow (10:24)
9 o- D* e4 e$ C4 C/ s2-2 张量、图、会话 (06:17)1 {" [* X S" @7 u8 A4 o
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)) n( k# A& z3 ]* N# F) ]9 c
2-4 Android操作系统 (16:19)
# Z# b, M% c8 Z5 g* D2-5 Java安装 (10:15)/ K& a# i2 L) l, \( p5 }
2-6 Java环境搭建 (02:40)
( ?! V1 Q2 I, U- l% z2-7 Android安装及运行 (10:39)
- l6 m, F- q! _) H8 T B; r2-8 第一个Android程序 (05:34)+ @ _4 S9 ]8 m
j0 U8 y* |# f- b" X/ Q$ f第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）7 h( ~( V: g9 E; e8 L
3-1 常用模型 (10:15)5 A" {( h0 I: t
3-2 BP神经网络 (10:53)5 V) U2 P( B5 b! m
3-3 循环神经网络（1） (06:58)" i: g- \1 ]* Z0 k$ z' m9 d+ e! N j
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
& V- l* c1 S6 L4 u+ q* B7 O3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)5 j0 |4 E) s. ]* i* D+ S
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)3 ]* B$ ?/ ~8 @
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07): M; X9 h: d/ O7 ]
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)- K! |5 a# P0 i i
: X' L5 A+ E; k8 P6 f) `9 B) B第4章 NLP基础3 |# u0 _8 k% a8 q; k8 |
4-1 NLP基础 (04:19)
) e) F4 n3 |. V9 y4-2 分词技术 (05:29)
3 f% e7 L! t5 m: q( l* g$ k4-3 词性标注 (08:34)/ L2 V k) L. e) i9 p- w3 P, h1 t
4-4 命名实体识别 (08:25)
& y: i& {" g; \% P$ Y4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
$ l$ H: e0 N* I6 z5 u! V1 W4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)% w4 P# ~' u& ]; _8 k8 w3 E8 Z
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
/ ~4 w+ o( U% Z0 n, Z2 w) X6 |. e4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37), P+ y6 v" d s A' X
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
5 q+ C' a' U9 c, V3 j4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
: J. E/ N: Z4 \9 A% [4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55) C% E, R1 }4 U" O( z' |% A, x
$ }9 d+ i) g' P' ?6 Q9 Y4 F第5章 文本处理方法
9 T$ k2 b) R, Y R0 w1 n5-1 语料的获取与处理 (15:19)+ X" e, j# g, k9 J; M5 o9 G, d5 ~
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
7 b) {" ^# G% f+ b/ k5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)+ t7 ~! Z4 v! Q- K! Q& U9 k+ K
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
" A9 }+ h) x% R3 I: j0 H5-5 词向量与Word2vec (07:26)
/ q/ L( g* S1 I3 X5-6 文本处理方法 (11:39)
+ N, k3 H" c. G/ u
l% j$ q O3 y第6章 实战之聊天语料处理# {% Y7 h/ n. B" {2 @3 o
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
# O4 ]( O8 } W& G* ~" b$ m6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
, b# I$ T Q5 U+ k. g6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)+ c7 K9 v2 i( c9 H. n9 m
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
6 s4 F& [' Q" R6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
/ d9 d1 \! ^- ~; a o- E6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)+ w$ a. g; Q9 u5 R# ~
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)
$ F: [* t9 t% \$ \+ j+ ?6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
7 `" d: b$ s& Y8 R3 ]6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)4 r! \9 P# ~$ X' p+ K0 R; Q
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
8 Z! s& R3 r- p0 t% d, I' }6 Q H8 @6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
6 ?7 m, d7 p3 C6-12 语料处理实战小结 (11:36)
4 a7 Z# |' d1 e! a9 |. o) N
" O5 @* [, p0 A3 E$ O# S; H6 e第7章 聊天机器人原理0 x8 [( m# b% g' o* |
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
/ x, D$ ~4 D9 S7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
& a4 b9 b5 [/ E% c4 z7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)$ H- P8 z" `: W1 N" p" N3 B2 R
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)# F7 r8 U. }/ u5 U1 O3 {7 C0 {, g
+ n9 a4 I0 q! w9 `* A
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
$ _$ z2 `8 C7 D* S: E1 l$ H# i8-1 线程处理（1） (09:15)
& m# L1 o; ~4 `% C8-2 线程处理（2） (10:10)
7 h. l2 \8 u- J) ?! K8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)3 N0 H' x, @! D2 |9 ?' J
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)7 z9 M: R$ W( q9 C8 F3 o
8-5 数据操作 转换长度 (07:39), I- B5 A+ G2 w
8-6 batch_flow（1） (07:28)
) l" G; f! L5 g6 M+ M8-7 batch_flow（2） (05:49)! Y, y: `. \/ A6 O# \, m' g6 S5 [- `
8-8 batch_flow（3） (14:43)1 ~# \# F2 V6 R5 H- n. ?
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
5 d6 U& O1 Y# Z8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)1 g5 q# [ P4 y5 D# a+ u
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
6 O4 E- v" ]6 I5 q* p8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)' l, ]3 n: f0 q. x( M# ~2 A+ r' W$ }
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
9 |; ~( z b4 E4 g9 ]* {- i& Q% w
- G9 q, F8 e& G' H8 W4 ^第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
/ y1 }4 M) B& m* B4 G; S+ ?9-1 基本流程介绍 (10:37)5 _" i8 Z$ r& a, x8 v& G8 D2 f
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)# H" g* Q/ b, }! {
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)# N0 W7 m5 d2 g6 A' J& e: f2 T, o
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)- Z* f7 T8 U1 W+ G) f# w# R
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
& c0 X5 C4 M2 x9-6 构建模型（1） (06:43)2 J+ s6 Z @5 {. _: |4 m0 T) @
9-7 构建模型（2） (08:38)$ ]% F+ a3 q# N, v) i/ M4 V
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)" B- x6 J6 _1 Q
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)3 U' Y7 t/ @! c* C$ z! D* a
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
- x8 W1 H. s- S9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44). M# W; o/ r5 K0 |9 I9 o
9-12 构建解码器（1） (08:28)0 s; f# W5 K2 F& I7 h$ w
9-13 构建解码器（2） (09:22)( B5 X& Z% }& p5 A: ~8 E
9-14 构建解码器（3） (07:36)
8 s& c% H! ~# G, v* ^( [" ^& h7 C9-15 构建解码器（4） (09:19)
* B4 f+ p1 v8 H9-16 构建解码器（5） (10:59)7 T: a8 y# {6 M* O( T" @- t
9-17 构建解码器（6） (09:28)0 s( ~/ |% R+ y
9-18 构建解码器（7） (14:52)
7 Q7 N7 ~) I5 F3 A% H1 q6 r9-19 构建解码器（8） (17:02)1 o6 x* i& Y' D4 B
9-20 构建优化器（1） (09:56)' S2 D1 M1 l+ `
9-21 构建优化器（2） (08:48)( p: c/ z1 C8 z+ M2 W" k/ R# c
9-22 构建优化器（3） (06:01)7 {0 \4 b; f* w
9-23 输入检查 (11:51)1 p/ {; Y' T* `2 Z2 @/ Z/ Q
9-24 训练模型 (11:59)" H: `" Z$ X, D! {
9-25 预测模型 (07:22)8 X! `8 ^( ]! T( d% h4 J; ?
6 H' f9 d( J1 e5 L+ R9 j" g4 O" N第10章 聊天机器人模型的训练和验证
4 B* `/ F/ j, M I L8 p10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
/ ] x! T. X# ?10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
; ]. N1 P7 }0 E- x10-3 第一种模型训练（3） (12:10)$ ] n0 F: |2 l: i8 [
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)! ^+ T L- \( C" @( E1 W) n
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
# _2 b8 {: z7 Q2 Q2 g% z" g1 \10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
5 e, X9 o& ?5 S. Z2 V; P' s7 Q10-7 第二种模型训练（2） (12:06)$ G( y$ p( i+ D v3 w
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)% P+ e- q0 }! c; w1 c* y1 A
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)9 i! F3 d7 Z1 Y, `% n# C7 C1 T
* c% b& ~* {, n* z3 }: Y
第11章 Android的打包与发布4 b2 @/ Z! E& U5 A
11-1 新建项目 (07:49)
3 }2 T; q. t: f& `11-2 代码结构讲解 (17:15)% Q5 {9 ~8 y; B7 o
11-3 私有变量的定义 (12:25)/ J1 ]$ ?. C5 H7 \ n+ V
11-4 参数初始化 (11:54) f" H% }/ j3 y7 i$ ~6 ^
11-5 听写UI监听器 (19:18)
: m% y& z" H+ f X$ C11-6 合成回调监听器 (05:58)$ [5 F3 C: i4 W: n
11-7 听写监听器 (27:14)0 f& M. I, j7 o K8 L+ ~
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
; e' {2 G1 d; L# r) F9 ^& @7 D% |& E11-9 完善项目 (21:32)
, i1 x# g: ~2 }4 P: D% v8 }9 W11-10 打包发布 (07:15)
$ Q( R! \2 b: C0 |, P" s: n
8 n) Q9 O- ^8 n2 l, s4 ^" n〖下载地址〗1 O* @6 y) k2 p$ f. f0 ?; L
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