3 e# `- h* S9 x: w9 V- b$ |
3 V+ |, j) d7 U* h, \1 O+ X6 H〖课程介绍〗! U- ?, M n: J$ u- a+ w0 d
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。
" N. p- D6 o: U9 z, n. H' w4 [0 N- J; t( K; e& t
〖课程目录〗4 u b \, @( u2 E7 w8 b
第1章 课程导学2 J( `5 ]3 [$ r) C' b5 `. J
1-1 课程导学 (12:34)
1 d9 c) F. U2 b- R( A. V( I. r1 J) O, J6 v- \) l
第2章 基础知识
4 n2 d+ d' o, j/ \/ R8 _2-1 什么是TensorFlow (10:24)
$ Q0 }- |1 g) P$ Y( c$ n8 ?6 K2-2 张量、图、会话 (06:17)# [/ d7 ~* E4 f
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
% z1 G2 z% a! t7 i2-4 Android操作系统 (16:19)' W& m0 N t/ I/ z; O
2-5 Java安装 (10:15)8 ~' \+ b% ~( s$ _& v+ R$ I( i$ Q
2-6 Java环境搭建 (02:40)
. U, t: C" R$ h3 n5 _" v, f2-7 Android安装及运行 (10:39)
& o* k3 O% y8 i( s/ p/ \1 J2-8 第一个Android程序 (05:34)
# v" ]! t2 ~5 x' g- J! U$ I1 Y$ b& C. Y
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）# q% @5 k, ]$ D
3-1 常用模型 (10:15)
. w/ _3 U9 Y# j' L2 B- Y3-2 BP神经网络 (10:53)
4 X% ^) C: P9 v3 F& g, Z2 e3-3 循环神经网络（1） (06:58)0 ~* a$ D( A6 r, |/ {
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
; V8 c8 K3 L2 ~3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
. r- {8 W8 L, Y3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)3 i. t6 e$ t9 O" u
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)) a) _# ~( r0 n% h6 A
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)5 u' X" g& p% q w
$ O4 p& P! F( x6 H/ Y第4章 NLP基础0 Q/ c/ r9 S4 ?
4-1 NLP基础 (04:19)6 h( I6 m7 ~! w) r
4-2 分词技术 (05:29)) C; g4 o4 b: C! |" W
4-3 词性标注 (08:34)
p; t3 A* u7 Q4-4 命名实体识别 (08:25)
9 t; m6 s$ L! e. W2 [4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54), @, P' T5 T. i. n7 x/ z
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)5 z# f* f! v [
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)' L9 Q3 a, I! O1 P4 G/ Q& v
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
+ b9 R3 v- B+ [4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
! c7 s5 ^. ^+ v1 W& ~& E- w. T4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
$ }# ^0 F, T- K4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)& q6 R4 A+ i8 ], p
! [) q! J2 F7 T' d6 n# z3 w
第5章 文本处理方法
/ m" `' n: L0 e5-1 语料的获取与处理 (15:19)+ c7 J6 d0 M$ H) o; B6 W
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
% s: W# i# C: I- R4 p( V1 ^5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
7 C$ `# l* _( R7 ~! j5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
- i' S0 u! x( C% Q5-5 词向量与Word2vec (07:26)
0 {( U+ @7 C |+ c5-6 文本处理方法 (11:39)- v! N, E/ @ k: g$ D9 u0 C2 @
/ J2 }( q3 T' W/ |2 a
第6章 实战之聊天语料处理, @4 }- H7 |. Q4 W: D7 L; Q
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40), ~& y, y0 O' |9 [7 ] I* T$ H
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
, K% I9 ]# S6 z, B6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
5 U- i( z- |7 r7 H$ j( b! H6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
a2 Z- S4 l4 C2 A6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
, `0 a7 [0 Q H9 V7 [6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
^( R+ H4 P& c( F6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
! d$ w( O9 t, s6 r" I$ p M$ @6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)- K3 T6 I4 G3 T7 s" J. r. E
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)- w; d$ q$ F6 {8 |' m
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
" J* M4 L- a0 \6 Y6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50), X' v1 `' U; }# l5 C9 E
6-12 语料处理实战小结 (11:36)& |3 A: ~) t! r9 ]
$ ]! J* b8 O, z第7章 聊天机器人原理
7 r4 e* A2 G1 Z( g+ ~5 \7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
V! M6 B: v% X4 p7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
5 d+ Z3 Z0 M7 i/ e" {6 I7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)- A$ c/ e5 z; T' x# F5 W8 A
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
$ I% G" K, o1 S' p/ p& \4 v0 \+ q7 v$ ~/ E
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理0 C' j/ {! i# C- l
8-1 线程处理（1） (09:15)
9 {2 W. R; L; ?7 t, b8-2 线程处理（2） (10:10)
- d3 }3 V! N. r+ D4 F! q* e+ U$ }8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)8 b/ e& U" r- B1 ]
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)6 a' |* M4 _- i& o, z) j3 s
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
. V( v, G i# @ y+ t+ C( H2 w8-6 batch_flow（1） (07:28)/ _! t0 ]$ {* I0 k+ c% Q. K
8-7 batch_flow（2） (05:49)& I7 O7 H$ K% Z! z5 k3 Y
8-8 batch_flow（3） (14:43)
& X8 c ?0 F" S8 \/ J* e5 Z8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)6 B" r! G8 i1 ]
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
1 B; K- m( K" ?/ a, f. a7 S8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
" k+ q- S( {+ w! ]( ^; c7 g8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
' B2 M$ J* ~6 U* [9 G) }" g. y. D8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
" N0 U! d* N5 ~$ M% }1 l- C7 \" F2 ], a7 ^7 c1 k! y: t
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
$ D% q- `' \0 Y2 U2 d ?9-1 基本流程介绍 (10:37)- E9 i/ X; W9 F1 {( [# K" W
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
' V5 l8 o) V4 ~6 @3 D8 H9 @9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28), p) R; ^& a0 H1 v& z: V
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
* x7 S; }7 Y5 ]8 h. J9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15) y8 \6 ^, `1 V& f. A/ T6 ^. a& ~
9-6 构建模型（1） (06:43)
7 p: }$ z1 w# }. \3 [& S9-7 构建模型（2） (08:38)
8 p) y5 y" K I1 o( u8 _6 W% x9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
5 ]% m0 ]2 I3 V, T/ K r. g6 y9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)1 R. U# ^6 p: [3 N4 a9 s
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)% d' s; d4 g' X+ B2 C8 |+ O
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
$ Y4 i2 G7 u* [& P) m3 H# d9-12 构建解码器（1） (08:28)# `& e+ }/ Z4 ~& W
9-13 构建解码器（2） (09:22)8 z, k% a9 k5 h8 ] k
9-14 构建解码器（3） (07:36)
# K2 l$ D! q3 m; P1 }' }$ d: p9-15 构建解码器（4） (09:19)# E0 T1 j' k0 r, g# K* q ^. E; d+ T
9-16 构建解码器（5） (10:59)
6 O9 j( D5 A9 z! ?2 R9-17 构建解码器（6） (09:28)( c. b/ q9 I+ Z7 y8 `# ?* p
9-18 构建解码器（7） (14:52)
; g( H. a3 x& D' f9-19 构建解码器（8） (17:02)
* Z" ]# v- ~8 ~8 w' x2 U% E+ C9 ^9-20 构建优化器（1） (09:56)
; c& _# v8 q* C* J i9 D! j( z/ y9-21 构建优化器（2） (08:48)
. s1 _) G4 d' ^2 E( L' m9-22 构建优化器（3） (06:01)4 M1 Y" t0 D. l6 H' @# z
9-23 输入检查 (11:51)9 g0 O8 e* a: X$ \2 n2 a! u
9-24 训练模型 (11:59). H7 s' F3 V; }- C9 p1 f$ z
9-25 预测模型 (07:22)
# K" k% r- C2 C6 S) u
1 \ n3 a' x4 i" u: _第10章 聊天机器人模型的训练和验证! p! D/ H& T7 o) H$ n) j
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)# O* f- a: L; w7 j, w1 K9 j
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)6 C) ^. m3 G1 K5 p5 c6 @! v
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)4 s# \6 |* X2 k0 \7 |: q
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
C! `6 @) |) l2 R7 _10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
( I0 W2 _) F% }' b6 j' `+ B10-6 第二种模型训练（1） (11:52)' E( B1 V1 _0 \7 _9 W
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)/ S& ^) J+ j& D2 J' g _4 J2 ^. V' S
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)* o$ u- }: ^. n9 N0 m
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)$ g$ y6 R' y* Y1 G
- ^- {% a' E. T第11章 Android的打包与发布
G7 j9 z: H7 [" h6 ?11-1 新建项目 (07:49)! q9 L" {- P8 q$ ^( U/ M
11-2 代码结构讲解 (17:15)6 c6 [+ |* U4 }" a& T
11-3 私有变量的定义 (12:25)
+ ?% {: `4 _6 y! q" t0 h' v11-4 参数初始化 (11:54)
* r6 c7 g! S5 L3 u! _11-5 听写UI监听器 (19:18)2 K- o/ V6 Z, I
11-6 合成回调监听器 (05:58)
4 C1 l% K# G' R11-7 听写监听器 (27:14)" c) l5 h5 q7 `) [* y5 `! U
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
5 M$ T. D+ V o, q7 `11-9 完善项目 (21:32)# m" k) ?6 |4 p6 R3 C
11-10 打包发布 (07:15)
q* v+ S- V* v7 P. b7 x+ A- ~+ m8 W$ R# t
〖下载地址〗% X$ I! N8 X- J0 h$ l1 C U
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