8 [1 m9 u$ A m& U e6 T7 K
4 l' S7 H% x: A$ d) h- L
〖课程介绍〗
' h( s3 j& J8 V K/ j- K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。7 }& I( |# [* {3 I: Q
' ~' K$ Q% f- x- U〖课程目录〗
. e( |, q% c4 q第1章 课程导学. d" L" ? ?6 I0 D( D
1-1 课程导学 (12:34). e/ N X3 l+ P0 k1 s+ \
# p) \4 M7 R( h! K" R第2章 基础知识
+ x# L1 o' h9 x2-1 什么是TensorFlow (10:24)
- |7 g2 c% U4 ^# k! ?+ f2-2 张量、图、会话 (06:17)9 S1 U. `# M% S6 H2 Z ?" D
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37). |5 N0 E( E2 Y. n9 c
2-4 Android操作系统 (16:19)
! p# G: V/ g/ ?, n1 N( ?2-5 Java安装 (10:15)
8 I" G5 ~4 N4 k8 Q2-6 Java环境搭建 (02:40)" X! b! ~5 z4 z" E/ G$ |2 r. N
2-7 Android安装及运行 (10:39)1 o3 M) t* {6 Z# M5 t9 |
2-8 第一个Android程序 (05:34)5 v* Y" L. Y2 b) z+ e9 R4 X# W
+ L' N: i7 g; S, l% ]第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
& B9 T. `# P( U# b! R( s) `' \1 D* W2 K3-1 常用模型 (10:15)
4 i \9 n2 M ]! ]3-2 BP神经网络 (10:53) C" s, T7 I& C; F! e+ c" h/ b
3-3 循环神经网络（1） (06:58)! X! w3 U, [" R; |( \; m- S
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
3 ] J/ N2 z3 C4 ?) d0 {3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23); S5 M% j- t5 M1 \4 q) w. c; i
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)) I# w ]4 z' M8 |
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
9 n Z$ a. C2 e4 f; U" D. e& {4 b# }3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)- {2 A7 @! p% Y: o* W8 ^
! i5 o& Q2 o' y% E5 J1 i$ [
第4章 NLP基础
* `$ y8 W0 V* _( d4-1 NLP基础 (04:19)% y1 k9 H. _0 U" r9 z) k
4-2 分词技术 (05:29)
( S- X! m) q, n% D% J3 O4-3 词性标注 (08:34)
5 |! u. z$ R2 c# Z4-4 命名实体识别 (08:25)& a( v/ Z- C- H6 j9 ~6 b; d2 s8 T; X
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
9 ?' X% K+ q, t8 q4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)1 Y& m& B7 ?6 Q/ D4 m
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)4 g! |$ i- p. n
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
! k9 h$ ~/ S- Y6 C' R* I6 U7 @% P2 m( R4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)7 y4 Y- C3 Q+ Z
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
, Q6 q9 p6 W1 o4 s: I- s4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)" `6 |! R0 J3 m
r( s9 W7 r2 l第5章 文本处理方法
+ W% ]+ @8 S* w7 f5-1 语料的获取与处理 (15:19)
5 V6 i' R$ p' _& L/ a5 y, L+ \+ L5-2 NLP中的语言模型 (03:47), Z4 b! B, O3 z J
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)0 L; P! O* x. j# [5 ~( N6 v' ], W
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
- e" v G$ x* {3 y4 }9 Q2 K5-5 词向量与Word2vec (07:26)3 y, [: Y: h! J ?8 Q
5-6 文本处理方法 (11:39)2 P3 z+ B1 z) q
) h! [* m9 F. V% q" ^# |8 A1 }第6章 实战之聊天语料处理" M( u: b) Y. w! ]; ~/ Z9 `
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)2 n" ]0 c1 R- l+ N7 H- A
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)+ o. D4 \5 _; E% f3 i* {
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)4 k- c) j/ S- h; _3 X
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
. x/ V6 v! Q' ]- I; I3 t G0 ?6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)% i# X- V& u2 S& O3 T7 m
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
! Q* P$ K1 k( o/ {. |6 Q; }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)
9 o, C& w9 [/ p4 k# K9 @6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)- f! t. ]$ v R3 J/ {) {; \
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
! ~7 \: r# h' b3 D1 w- u( I% I; K6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
+ ]2 b, Y p$ _$ {, J% v- O) A6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)* ^' t! I: ~' P
6-12 语料处理实战小结 (11:36)" u. s$ R" k9 E8 I3 u* w
2 R4 X+ T8 t: s* \2 u& X3 z2 j* S6 x
第7章 聊天机器人原理
8 e$ w3 g& L2 R2 z& X$ d. G7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
5 b; R0 n; v' V3 k6 Z7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)5 D j: h/ v2 O
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)+ f, S0 E+ B( {# `/ E4 r
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42) i1 _* T- H2 r% C* @- R
( T( A4 x% c: I2 G第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
) _( h7 A6 Z7 C' \8-1 线程处理（1） (09:15)' f4 r& G; f/ s _' h' J
8-2 线程处理（2） (10:10)) X) N4 m( \5 x
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
|. I% i' h$ E9 ^- y8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50): E5 i1 S! I$ O% W4 ?
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)' y- E& p0 U1 ^; ]1 P9 s: T/ J
8-6 batch_flow（1） (07:28)
; z5 K$ U# _ s8 e3 a1 ]- |8-7 batch_flow（2） (05:49)+ r) a- y) S7 c! P8 j5 A) ^
8-8 batch_flow（3） (14:43)- X6 q9 T. o+ D$ D9 l) w
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
7 G% u% Y8 `8 J$ g; D' n; _( ^) [8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
; F# H+ @8 J" G0 k8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)' `8 B- I2 x6 ?) n; ]1 _3 B* N' g# I
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
" k5 }# v5 r9 R5 W K8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
* `1 z6 R% Q( V7 l$ T/ n7 i' v" H' `" f8 D
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
# U# p6 \% d9 y& k) N. A$ M9 Y9-1 基本流程介绍 (10:37)
, o) c" e$ a! R& X ?: y7 ~9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)3 w2 m. a" h1 |& X; x9 ], K- d2 {
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
; }% e. ]% N- T3 v P' {9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
* F4 `; c& X5 o3 j6 u! d6 g0 E9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
- q3 {- A" @8 I. h+ t' i: J9-6 构建模型（1） (06:43)2 Q+ {3 j/ o ]3 }! @8 v; N# b/ H" \
9-7 构建模型（2） (08:38)
5 Z" Y2 s. P0 H' [" S2 C i0 ?. I4 B& F8 k9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)1 M, ~' F; X' j
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)' H L& _. v3 Q
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)+ N1 }+ X9 U, j5 @- w; C7 B& L
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
8 E1 o; P e4 F& _9-12 构建解码器（1） (08:28); r3 v7 T: [9 J( R L6 X$ R% j
9-13 构建解码器（2） (09:22)& h: g% V2 S) X" d( T( _
9-14 构建解码器（3） (07:36)
3 D0 w7 ?/ k7 d4 c" ^& ~( \! A9-15 构建解码器（4） (09:19)
|7 s3 g+ W: T9-16 构建解码器（5） (10:59) p0 _3 u5 g4 n# V( d$ e
9-17 构建解码器（6） (09:28)1 U. t" {0 p& o/ C
9-18 构建解码器（7） (14:52)' G! q6 F$ k1 ~
9-19 构建解码器（8） (17:02)
9 V X+ A* k8 v9-20 构建优化器（1） (09:56)
% `* A5 }$ X' A9-21 构建优化器（2） (08:48)
$ F. v/ X# M( H( {4 K; I% v9-22 构建优化器（3） (06:01) {% l; f7 O+ Y0 X" Z! A
9-23 输入检查 (11:51) b% T9 w" J' M6 b' t: @! |
9-24 训练模型 (11:59)
& J" b8 d9 d3 u9-25 预测模型 (07:22)
( Z) y7 b5 o& N: J7 r2 F' r6 k& T9 F* x( B3 r
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
3 q3 v- B: h; B10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
3 r6 j, V' Y$ q. P0 O10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
: f- D; W" ~! C2 ], O10-3 第一种模型训练（3） (12:10)' E# V( Y! u6 H, `/ L0 ]0 b
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)6 w) d2 f' @8 g+ o G5 w. E
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
* E" \+ V" E; c0 E4 O' y2 J9 \10-6 第二种模型训练（1） (11:52), z+ w4 q: h/ H# u+ b# }) }9 c
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
! A- Q0 S3 B9 }: ~& b* J8 k4 _3 D10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
0 P3 f+ `$ v- |7 k5 h10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
; O% L! Z0 O5 s" p- i/ M ]9 S% A2 d7 e4 L" \% a
第11章 Android的打包与发布
: @' t7 F6 ~5 ~11-1 新建项目 (07:49)
8 p; _1 i4 @% V9 W11-2 代码结构讲解 (17:15); u$ _1 r, k7 \& M1 i
11-3 私有变量的定义 (12:25)$ m( k! E4 e4 ~) ?* p6 F6 [2 n. r0 w
11-4 参数初始化 (11:54)7 `( D' T- T$ K: v& N
11-5 听写UI监听器 (19:18), i$ l! \ M& h# B- O! y5 P& K
11-6 合成回调监听器 (05:58)
+ P" w$ @3 l5 D! y11-7 听写监听器 (27:14)+ E$ @, e5 o* M1 N ^
11-8 语音合成参数设置 (08:59). j: j( F6 s0 ^# L7 G& s2 o& ]
11-9 完善项目 (21:32)
2 o8 N r$ S5 Y7 R; j# R' Q8 j11-10 打包发布 (07:15)
9 _$ `/ Y6 H* Q0 m# V& q# C) Q/ Q) n8 v; C/ g2 _9 ^
〖下载地址〗
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