9 j; I1 r+ [; w; Z, J7 m% C
' I$ C* T( P \8 m# |, J〖课程介绍〗) K+ }" u4 Q* |3 o6 U0 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。
8 @2 R2 p9 F; |8 j4 P& j
' W ^, n* k8 v- }6 M: v〖课程目录〗1 E* V* R4 K2 G' V! Q0 u
第1章 课程导学% B. n$ P5 c7 [# A$ Q
1-1 课程导学 (12:34)
( A( @1 L% U$ J/ Y% o9 Q% X5 `0 J* ^. h9 \' y7 a! W9 s# Y/ g
第2章 基础知识
5 M/ m4 {1 {4 K2-1 什么是TensorFlow (10:24)
( V/ M+ s8 @8 k5 h; w# d2-2 张量、图、会话 (06:17)
; l$ x8 t+ s1 @, }* k2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)/ j6 M/ C" ?" I0 h$ S2 `
2-4 Android操作系统 (16:19)! v6 ?3 g/ C V! _& M/ i8 A
2-5 Java安装 (10:15)$ a5 `7 x& N0 ?
2-6 Java环境搭建 (02:40)/ ]" y4 u% ^, Y3 R! G' B$ F4 i- l% I
2-7 Android安装及运行 (10:39)
6 G5 Y) p0 o( P9 Y$ {! d8 X8 R2-8 第一个Android程序 (05:34)
! h6 ?$ Z# B9 G% N1 H% `7 F/ R. \2 W1 R1 D7 ^
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
; E2 V, u# r+ n4 E" e3-1 常用模型 (10:15)
+ j" r0 f' f& e- B, S& w, H. g7 |3-2 BP神经网络 (10:53)9 M2 v n) e1 b% n& l* M
3-3 循环神经网络（1） (06:58)) z1 R6 d, Q4 j' x* Z# v4 f
3-4 循环神经网络（2） (06:07)# H, L! N ^8 n7 e
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)* G# S- D( U C3 t' [8 F/ Y9 A
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
1 R9 B- @* X' q- w3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
7 K. Z% w6 e4 _/ `3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)( k5 B( d" m; e+ M: p: L' Q4 k/ I
. p0 |! w6 O: G% L" t第4章 NLP基础
+ T% K1 R$ A; L4-1 NLP基础 (04:19)
" |8 Z; B, F' }( W/ U4-2 分词技术 (05:29)' @; Z" X5 J0 J6 R
4-3 词性标注 (08:34)
) u# A$ a, R) |( k3 a4-4 命名实体识别 (08:25) Q$ p" ~7 F7 K) D1 \: z4 v
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)4 _% } t6 D! A* [ m& U
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)5 ?2 p* ^- r) Z @% x% a
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
+ D9 q2 a6 S2 R* a$ ~+ M2 H& K% s% c4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
6 W8 _+ y' A/ j! w7 _: R# f4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
* F2 [4 a# p6 z& U' H2 O! k( }" N4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
7 X9 d/ _4 A( ?$ I1 P! j0 O4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
" p0 @* f& C. o$ D+ p8 i
) c% I' |4 p0 b1 l第5章 文本处理方法7 G( s K' m0 l4 z
5-1 语料的获取与处理 (15:19)* i1 R& [+ m) I$ x5 J
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
: i+ x+ o* J' Z5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
7 J5 S; B3 }8 w2 R5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)& i/ X: `4 T f3 @' @
5-5 词向量与Word2vec (07:26)0 f; n; T9 ]1 h& r
5-6 文本处理方法 (11:39)& t) @/ m! P. M; G% g
6 m( `6 S( @% o& ?3 r0 g0 J/ j第6章 实战之聊天语料处理
7 M7 U; \3 G( P4 C5 h. K. X6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
" D) W' R* I3 t* }) N6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
8 Z8 H$ w) V; |, J1 N6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)2 E6 Z: ^) D- p9 x' u1 @
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)8 u& x/ F+ }1 `& m4 `; ~
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
7 }1 c; [0 k% z, B7 z$ ~% M6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)" I& [9 z4 t5 L& d5 ^
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)
6 W+ Z0 ~9 G! k( @6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)% q7 s& o6 D4 d. {3 e1 A) o
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)+ _8 X4 \# r4 m" u/ r, h& N
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
8 t" W' V0 s+ p- ^' [6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
; H+ X$ G* G( w" @! K6-12 语料处理实战小结 (11:36)& U7 R0 U7 ^8 a1 @( y
1 y) J! P$ C0 \第7章 聊天机器人原理
/ f7 K5 \% I, Q! I3 y7-1 Seq2Seq模型 (10:37): Y$ I, @+ r2 @: i
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
7 V" q# |) j( [" ~7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
9 E6 \" |1 e0 }. |* ~) A! e7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)5 n# _" o+ z& |- x8 N
( w O- q) p! a3 [* O
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
! w# }% g- [: w9 l8-1 线程处理（1） (09:15)6 e* g4 g- j' l- |! y6 y0 L
8-2 线程处理（2） (10:10)
$ n* w2 N2 S% } @3 X8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)$ I3 G% p2 N" d' D
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
% C' d- K: z5 W( R/ ]( G; A5 x8-5 数据操作 转换长度 (07:39)* o! v3 a5 a6 d# W" \, Q
8-6 batch_flow（1） (07:28)
: g2 ]9 R" R" q7 ~2 u8-7 batch_flow（2） (05:49)
; d5 ]1 j [& N, n# v5 d8-8 batch_flow（3） (14:43)
( f: z/ } v5 ^1 ^, A9 h7 T8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)/ A/ m: r' F7 T* R1 T
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
5 \$ U* b: O7 N8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)9 u+ ]; c: q" t, ?, O
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
2 a4 m6 [ ^# n( W( r8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)+ ~3 j& v6 y0 f: q, l u# p' H
' v4 Y) |5 _ l+ S- e! j& n第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
6 M, y) ~* y. J1 Z/ N& l3 b9-1 基本流程介绍 (10:37)
: |. X4 X0 u8 R! y3 T2 e- V% J9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
2 Z4 N& I4 o, y# }9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)5 N# X/ _5 B! U. h. d2 a
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)" p/ }7 ^, s: `. N
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15), c8 J6 o* N: J6 F8 r" l) \
9-6 构建模型（1） (06:43)0 A5 T+ L4 c4 A( l4 M6 a& t
9-7 构建模型（2） (08:38)# l) |; M! k; K7 ]; j% L) I% P
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)' b6 p* Q v; O2 n5 ^$ l: R5 {
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)) M4 b' E* E" S
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05). i1 _; O6 [' n! B4 q* W
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)" X4 c/ ?! P4 e% s( \8 u9 r( ?
9-12 构建解码器（1） (08:28)
# h; i$ M9 V/ s( G9-13 构建解码器（2） (09:22)
/ K, O" |- q& M+ f9-14 构建解码器（3） (07:36)7 a! v9 P7 e* |, I- Z. v
9-15 构建解码器（4） (09:19)7 V. @5 b6 x$ \" e7 W
9-16 构建解码器（5） (10:59)
- V" U" [( X. _- z. _9-17 构建解码器（6） (09:28)
' Z' `% R) ~7 O9-18 构建解码器（7） (14:52)5 ^/ b4 R( U( {/ e- Y3 @8 G- T
9-19 构建解码器（8） (17:02)5 O$ k, } J5 a, p5 R( }& r
9-20 构建优化器（1） (09:56)! }* ] L% D. ~' q) }
9-21 构建优化器（2） (08:48)5 u( m& _! v& u3 t5 x0 l* d( Q
9-22 构建优化器（3） (06:01)( v5 S4 y' b9 u+ y6 f
9-23 输入检查 (11:51)
3 M7 Z H: x4 l$ J {9-24 训练模型 (11:59)) J# G; F2 r" V, V9 _$ _6 f4 m
9-25 预测模型 (07:22); e* R: H7 ]4 P5 M4 h
3 e) Y, n( F( \9 M. C2 Z, l& X8 `" r第10章 聊天机器人模型的训练和验证
) m% D8 q: G' w q1 y10-1 第一种模型训练（1） (06:17)* [" Z. y5 R$ ~) P6 u- E
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
* t: Z, u) e% Q1 j- _. e10-3 第一种模型训练（3） (12:10)+ H2 t, W2 s& D8 ^% M
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)2 ~2 ?0 m! |, j6 K% a& P
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)$ M" q' H0 S! v/ f) F5 p9 {2 f
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)# w& y4 Z: x! V3 V6 l" i4 {8 g6 y
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
`" [6 Q) p! i9 k2 B10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
9 ?3 l* _ ^% u. D4 p10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
( k" V! ^9 ]# ^5 e8 b1 V, c
: f @) y' Q8 Q* Z( r8 m$ N第11章 Android的打包与发布
4 @" [# T, p; `2 i% M! ?11-1 新建项目 (07:49)5 m% u' W/ [8 ]% [, \0 R4 ^
11-2 代码结构讲解 (17:15). j; K/ b2 R! {, r( ]
11-3 私有变量的定义 (12:25); h- k$ D! L/ d: A" n+ a
11-4 参数初始化 (11:54)" a8 O1 _9 h& Q7 J$ D1 ? p
11-5 听写UI监听器 (19:18)
6 {4 i( w7 k8 [' N11-6 合成回调监听器 (05:58)* }; N# `, w8 m n1 v& F: M
11-7 听写监听器 (27:14)
9 [: @- U: G. c0 s& \1 ^11-8 语音合成参数设置 (08:59)! R; ?+ v8 U! Z- x) z
11-9 完善项目 (21:32)5 R# n& \: @; \) h4 D3 v
11-10 打包发布 (07:15)7 w A5 G$ m( k' ~5 H! A
% Z1 r+ u& E; m7 N% E$ _〖下载地址〗6 K. |' I+ x/ L' V( _
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