. u+ ]; `& D5 e* o& h1 r
, x# Z6 d/ g- v3 W〖课程介绍〗" ]; M: \$ P3 w! \( J. r5 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。
a2 p* I6 w n f8 R
2 X& i% S0 r7 y〖课程目录〗8 l' \. G* H7 N" J
第1章 课程导学
6 {( `& B# T' c. S% r1-1 课程导学 (12:34). X+ g8 d+ X1 Z
. z# P. X# C6 D8 Y& a- e
第2章 基础知识
" x1 N; U/ Z4 O0 l. ^1 ~* E# R( Z+ ]2-1 什么是TensorFlow (10:24)
6 j9 v4 t; E' P2-2 张量、图、会话 (06:17)
# g3 E( P% e! J& |( [' L# a+ y" E2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)* o3 Z0 q j" r* f! p7 ?& J$ p) }5 m6 i
2-4 Android操作系统 (16:19) G# a9 M D. m# [$ Q
2-5 Java安装 (10:15); M; c1 }6 p! q% a4 R2 v% Z
2-6 Java环境搭建 (02:40)
3 r; o4 f$ H8 D1 h2 W2-7 Android安装及运行 (10:39)7 D% L8 q, o, P9 E) i
2-8 第一个Android程序 (05:34)
5 m3 p: j! ?8 u4 `- b& A. J% t: \ `: Z6 F0 M$ q7 v4 T
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）: g, N& H* l8 D6 D* d
3-1 常用模型 (10:15)
1 u9 z/ V# m/ ~! o6 h( I1 U6 h. p1 G O3-2 BP神经网络 (10:53)- a4 j9 d& t \4 L' U2 k
3-3 循环神经网络（1） (06:58)/ ~7 z5 U2 f; V6 U
3-4 循环神经网络（2） (06:07), @1 r2 z- _0 ]9 H, q5 r
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)1 z( u% E. h0 o9 Y# R
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)! Y& z. f- n0 r; o7 Z1 l
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)8 Y" n4 b9 C3 N' m8 i% R" w o& J
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)0 `4 y' R; L, m9 F
, F3 o9 C' ^" v3 D8 k4 k1 B4 |% Q& s第4章 NLP基础: m% E6 d1 M, E2 B) L/ |5 r! |
4-1 NLP基础 (04:19)
9 S, C) i; g4 p$ C$ Z" N2 D4-2 分词技术 (05:29)
( S$ l3 H- M* C9 {9 U* V3 u% n4-3 词性标注 (08:34)
) |. i/ S* c: N1 U0 k4-4 命名实体识别 (08:25)
3 M5 ~1 Z% V6 P2 u; ~0 ^4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
* I: ~ o' f' k1 g# z4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)# G; x0 S- f i- t4 i
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37), [ s6 k7 a9 _, D
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37). p/ F% f1 }( a3 m/ g
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
2 Z+ @5 j! w& D0 J7 z/ G) K) Q4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)3 q7 ]! F9 C( o5 b: L
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)( O" l/ E, Z7 K: j; T
3 z2 u& u* [1 A2 N第5章 文本处理方法& J+ H( J( e# `, M# n; b/ U% J% z. n
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
, M+ R: L9 b7 e5-2 NLP中的语言模型 (03:47)* i e8 u9 }5 ~; y! F8 F
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
, J4 W9 x# |. H- C" v4 E5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
6 v) o7 r- N7 t5 N7 g: F( g' K a5-5 词向量与Word2vec (07:26). |, x% S. d! B5 P# e* H
5-6 文本处理方法 (11:39), \& N2 ~: g: V! g2 J8 ?& w
$ ^% Y: Q0 P9 S9 P6 p第6章 实战之聊天语料处理
6 @: D' r7 ]# N9 b4 V8 q$ Q H6 l6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
9 y" O/ t) m6 X. T6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
2 g2 D# g* t0 ]6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
# O5 @; a0 |% T6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)1 O" o& n5 ~# N6 a- ]9 a5 W' |' q3 @
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)# A! m0 m9 p9 r l. a6 k3 ~
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)" i4 M6 r& \1 L4 ?1 ?' {
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)+ w- n* K( k* ^3 I* V g @
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
1 d5 z( I: w( s9 @4 p' Z6 L/ Z6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
- B& F+ u4 n/ | ~6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
8 j. m. K1 L) P1 ?8 _1 a( {1 z6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)) Y4 U+ @: a2 A& S# u" X
6-12 语料处理实战小结 (11:36); l& h; |8 d/ d. l4 q; W b
, }3 e5 S8 H1 C4 t0 q( b& g7 H
第7章 聊天机器人原理8 k* o6 Y; j2 V+ S7 b1 J) p
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)1 p+ n; y9 j) v" I k$ o
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
2 k3 t% Z1 d; E q+ T, L' |7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
" b/ A6 g+ E' A9 r0 q7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
9 u" O5 u1 x8 _* F$ V5 q, r9 {8 A0 L+ ^+ U5 D2 B; N7 M) E" J+ q
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理5 N7 P# W Y3 A4 g$ T
8-1 线程处理（1） (09:15)
( t4 M/ f6 n+ N; \: H) y/ {8-2 线程处理（2） (10:10)7 S' \! h0 K8 \& k
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
0 M# C, G4 B( p% N& P1 m7 o8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
6 y+ [% h+ ?3 I* D' T8-5 数据操作 转换长度 (07:39)3 U C# F2 W+ B) q/ ^
8-6 batch_flow（1） (07:28)2 |% n$ E4 A( u" }3 Z8 ]
8-7 batch_flow（2） (05:49)
) F& D9 X' G8 u% [8-8 batch_flow（3） (14:43)
4 o- U$ ]* ~8 l' H0 E4 `. I) ~" W. V8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
0 v9 R: j6 m% Y' d+ n* {8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
! ]6 j3 B1 u+ p8 c/ c8 Y8 ?8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
! B9 a1 B" C8 b) g6 N8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)2 K' o7 U4 W$ u. x1 q- d1 k7 u
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)- ]& e! \8 w" b" Z" ^
" D) ^- j" z D( @$ a s第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写0 ~, h! r* f) k( c+ y3 A
9-1 基本流程介绍 (10:37)% {" ?* U7 I" M4 Y% w
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59). k6 Z+ u0 Y+ V0 B& {" A7 [
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)8 c; }2 p( j: | ~ O; r
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)9 E6 ^/ ~0 [/ z
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)+ Q5 U& E) t3 }( {$ `5 {4 K. G
9-6 构建模型（1） (06:43), B0 r) y, i& H. I u) r
9-7 构建模型（2） (08:38)
" ?- q1 z$ V! `* |3 Q# r6 o9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)0 i) l9 ^4 b, v6 i# i7 }
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)3 R8 k, I! C: s5 i
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)$ \# B( C k4 C0 p5 [. M$ d; C# w
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)3 h, |8 y4 J# p7 y0 ]4 V
9-12 构建解码器（1） (08:28)* J% t0 W8 P' W5 J# Y) @
9-13 构建解码器（2） (09:22)
+ V9 V1 @# r2 U) m* G! b8 B+ L9-14 构建解码器（3） (07:36): z8 Q9 w+ E5 @% ?# `* Z& @
9-15 构建解码器（4） (09:19)8 @, o, t$ O4 y+ J0 t
9-16 构建解码器（5） (10:59)
2 X3 U' x1 L5 v {! e9-17 构建解码器（6） (09:28), m4 l3 p& L# t( i9 x
9-18 构建解码器（7） (14:52)
; s! C3 a5 @: X9 {3 x9-19 构建解码器（8） (17:02)6 e$ X# ]' v, x# S* Q7 P) R1 V
9-20 构建优化器（1） (09:56)
6 ~' o" n' O: `0 w9-21 构建优化器（2） (08:48)
9 n) N, B* d0 M# J7 @, H8 B9-22 构建优化器（3） (06:01)9 { \; B; l" _0 U# a$ @) c
9-23 输入检查 (11:51)- l1 F/ H3 `$ j, `! U( ?) }& m
9-24 训练模型 (11:59)
- V0 C8 R4 L1 C) y9 [9-25 预测模型 (07:22)4 I9 \9 c) l$ M* g6 h
1 D& ?4 X* w8 `! y+ p3 `第10章 聊天机器人模型的训练和验证8 D% E1 d' N" N$ X' Z
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
* ~) t2 N9 x" k5 T8 m4 A10-2 第一种模型训练（2） (13:28)3 j6 c. y6 i) o
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
$ [" O$ z+ q$ n; Q: X10-4 第一种模型训练（4） (14:49). b- p6 C+ S `, d q
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
/ e. b- W) W' ~* R4 U* q. c- [, A' k10-6 第二种模型训练（1） (11:52)5 e! X0 `+ b) r; B5 r% L) k9 X: R
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
, r$ h5 w2 v5 L+ v2 Y10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
9 [# v7 R1 z+ I, t, N2 T10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45). x- O% C o9 X4 A6 W2 c N) g4 Y
s1 m0 g) S0 g% }; h第11章 Android的打包与发布
5 `3 `2 M4 }( r9 o0 h+ A# p11-1 新建项目 (07:49)- }8 I+ g4 _, f" o' G9 I: l; a
11-2 代码结构讲解 (17:15)
( K' _: s0 c5 y8 ^1 @1 x11-3 私有变量的定义 (12:25)
# H( R( i2 J6 a7 |1 d/ g: S$ ~11-4 参数初始化 (11:54)
W3 f! V3 Q/ w- T11-5 听写UI监听器 (19:18)+ s* q' h. {1 V5 o: {
11-6 合成回调监听器 (05:58), J4 P% V* B' A5 E! }0 O/ F
11-7 听写监听器 (27:14)
( {- E5 k. B# m0 @11-8 语音合成参数设置 (08:59)
: f- n% `1 @ F4 _# @7 U8 L2 J11-9 完善项目 (21:32). g( l! n6 x% ]1 P \* B
11-10 打包发布 (07:15), N% F& M: {! c
* |0 d" F2 [6 h/ H! K
〖下载地址〗' t1 B7 K g* A' p9 B" P
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