/ g; j; a. f3 T! l! k1 U# P
: T2 h0 k' k2 L% N- e: N6 J〖课程介绍〗3 [% _8 u& W! C- c+ B4 ~3 v6 g 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。: F' x# H) E3 ~& @3 v0 ?' M8 N- R
9 t- w" T4 b" R
〖课程目录〗
( S# ?5 p' M* o4 }5 M3 }第1章 课程导学
. T/ y9 t" P; \& k" w" E1-1 课程导学 (12:34)
* ]# @! o8 h# `
8 @- U. I4 T- b第2章 基础知识
( b: o2 W G$ T! U0 o$ S/ j# D s: Z2-1 什么是TensorFlow (10:24)0 q% e- X; {( I. R9 r
2-2 张量、图、会话 (06:17)
: Q& \4 M* ]- t8 P2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)5 G' y- [6 O9 l5 h( A
2-4 Android操作系统 (16:19): x' i* J8 r# W T0 Q0 y% P0 `
2-5 Java安装 (10:15)6 u" w d7 J# H+ j( ^# X8 a
2-6 Java环境搭建 (02:40)
: @6 ~; L0 J: L- D. K+ P* `2-7 Android安装及运行 (10:39)
' B( x# h t1 S' C M( a U2-8 第一个Android程序 (05:34)* O0 L$ G" H- S: ]7 B8 M
/ R% L7 q2 E8 f4 c h8 _2 Z6 a
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）0 J' a: h. E* N2 a
3-1 常用模型 (10:15)
1 H3 j8 h9 o# N6 E- H3-2 BP神经网络 (10:53)' o6 T9 M9 C1 D ?& R$ }
3-3 循环神经网络（1） (06:58), K. }0 C' O7 f
3-4 循环神经网络（2） (06:07), l9 n1 e3 ]6 _7 E# G; r0 c$ @, B" _
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
+ h( [0 ~' @2 t, r3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)) ?! \' {) X& }- n9 e
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)2 K A8 V- Z; W- x. r
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
# x. A: b8 L7 `
5 b& f0 U# @9 E第4章 NLP基础
% G/ {+ A0 Q t' n: r" d9 {% H: n4-1 NLP基础 (04:19): l: P5 W/ e$ o& y1 F0 T
4-2 分词技术 (05:29)
' N0 A% S2 t' V4-3 词性标注 (08:34)
, F" N; T# ]0 q, {3 l; r4-4 命名实体识别 (08:25)
3 C" G2 q& ~; M J6 R ^$ `: [8 X9 M4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)& o1 Q! x/ g, P# m( g3 f/ O
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)4 f; w8 b; Z/ H- x! U
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)* C) f. l8 G% R3 B
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
/ Q ^% \; q% F' j& X4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
) g: S Y. N" y. M( y# T+ D- e4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)0 l* d" C& s4 Q
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)9 q% L" |" y/ ~! u- y' _: ^; O1 i! i
$ t* L* [+ s. O! z; E1 ?0 b第5章 文本处理方法
3 ?* N3 x( x4 E. X5-1 语料的获取与处理 (15:19)
: J2 i8 c# d3 s4 i! ^5-2 NLP中的语言模型 (03:47)+ l) Y& d1 y" B) N7 H0 N( R& p0 [' P
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43): b; x( [& O5 Y9 u7 H
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
* ?5 \2 X) l) N( W/ \! e5-5 词向量与Word2vec (07:26)+ b) [' a. g( Q3 c' [2 ^
5-6 文本处理方法 (11:39)+ ~/ z- E. w) B' a
0 Q/ C0 Y2 A ~0 H第6章 实战之聊天语料处理, F! r9 h+ C7 g- ~7 o' ^1 d# w
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
g& e2 Z( K4 Q2 _$ R: J, I6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)" K: d+ }6 e( `% ~- ^1 ?, X$ o
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
! H: q) L/ [8 G0 m7 L6-4 数据处理-正则表达式 (07:04); S5 p, K( }3 h7 V( {5 E
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29): n+ @9 h2 q( [$ u4 @6 E
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)- c( M6 {' e5 g( n& ?% l
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)# D) L9 X( M$ J2 `3 `3 \/ y0 D
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
! U& t! S* J7 R( D \1 R1 H! n6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
) W @6 s, h7 v0 s$ P& m6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)) j# P4 U7 {) K4 ` n
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)1 E6 D5 Y6 E0 r% K" c4 v/ {
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
2 w' U) w' X: S t: N1 d/ i
, Y6 G4 v, b3 L2 b2 G第7章 聊天机器人原理
+ R' h$ v; d0 o) `7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
; A7 x# o( x5 W6 E- m7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
" U( J8 c! `) O" O( z+ ?7 i7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
6 Q( x+ I4 O2 c" j& _7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
; ]- _6 f& }5 B n
# a2 j `+ a! R第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
! l* c8 v, s" Q& k0 _8-1 线程处理（1） (09:15)
6 W9 H! C6 t4 A' C! o2 e& J/ |8-2 线程处理（2） (10:10)
5 M; T, X ~2 p4 G, d: T$ O7 p; d' V: e8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)* a$ Y4 L2 L' c4 h1 a; D# `
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)( p" t2 M1 G# ?! U
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
4 Q3 p1 z. K ^6 N. @' x) v8-6 batch_flow（1） (07:28)' F6 X9 x5 A4 B: G# M* y
8-7 batch_flow（2） (05:49)/ J# @9 _5 h2 t# e) P4 y
8-8 batch_flow（3） (14:43)
! @* F X2 v' S$ K1 ]8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
2 E5 L+ w2 u' k8 w' D8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15): f# Y9 W2 `, y, R: L1 Z
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
# n* h( d7 M# Z4 D, {8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)9 K% C& w* S! b, |& o. D5 x
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
: V( C0 Y7 i Z& @+ `# G
2 G+ k Q& P& y) x! h2 t$ G4 `第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
& h' K( V% @- Y9-1 基本流程介绍 (10:37)
, Q [9 i. O1 B9 C! P$ @0 T9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
; h4 ?) v8 J) x9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)2 O3 q; {0 I/ H6 c! |
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)9 I4 s' ?" \8 w' O7 U, [1 K
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
: R* u7 {: J1 v# R" e4 V8 T' \9-6 构建模型（1） (06:43)7 V5 M- P- H( v" j
9-7 构建模型（2） (08:38)9 i! y9 P7 _+ R+ R, k/ Q
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
, A9 _7 ^" D! T9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)8 N& Q9 c5 H+ ^# b7 ?
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05) ]8 t) Y2 Z5 k+ G9 `$ a
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)6 s$ q, B- |6 K# z/ n: J/ d% |
9-12 构建解码器（1） (08:28)+ M: _) R& s5 y+ x; l2 e! t
9-13 构建解码器（2） (09:22)
) B" C! [# U$ {9-14 构建解码器（3） (07:36)
. X8 c% {) I) o9 k9-15 构建解码器（4） (09:19); _# L* p; N& B! T' b
9-16 构建解码器（5） (10:59)! ^1 c8 m! m( V! i+ ^/ \
9-17 构建解码器（6） (09:28)
9 t, x6 s0 }4 b! }% g& v R1 r9-18 构建解码器（7） (14:52)* k6 _" y } S+ `. R$ R
9-19 构建解码器（8） (17:02)& X m* q) P/ o! a4 ^' E
9-20 构建优化器（1） (09:56)
9 A) Z2 m7 }* \* X9-21 构建优化器（2） (08:48)
- I& \, b/ I, L! G. `5 i {9-22 构建优化器（3） (06:01)5 K% g4 F7 x+ M& k$ _, G* b- W+ F
9-23 输入检查 (11:51)
; S0 l2 o: B; o. k: C! ^( e9-24 训练模型 (11:59)
) U# H8 o3 P$ d8 q9 t9-25 预测模型 (07:22)5 V' D( S5 h3 B* R
& y' @7 o2 X# S1 H& A& d
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
3 I. @3 R: _( K: d; F10-1 第一种模型训练（1） (06:17)3 ]! v8 D/ ^, Z5 K4 E m$ [- D% z- y
10-2 第一种模型训练（2） (13:28). Q$ {9 q* ]5 }& c
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
5 ^( {: s$ L# v/ _% G; i! b0 H b10-4 第一种模型训练（4） (14:49)% r1 O/ G, {$ A4 R* `
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
5 j) l# T0 {/ K) V" A; s3 J+ z' n10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
: E' ]4 Y- t; C2 G10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
. q* i/ n" q% c: v10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
* D/ P8 W* Z4 ~5 @ a. J. c10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
" a% c# z J8 M( j2 r1 s4 W
& A! u: H2 }# [第11章 Android的打包与发布3 J0 h% X( d7 s$ K! t; t
11-1 新建项目 (07:49)$ j) ?7 |: Z, e, @9 F5 w( p
11-2 代码结构讲解 (17:15)
/ ]$ I! ^* F8 g11-3 私有变量的定义 (12:25)/ `3 i7 o, I: I# l* s5 H- A' P
11-4 参数初始化 (11:54)4 f) j8 }* z4 K, L& f& M. D) [
11-5 听写UI监听器 (19:18)9 W) j( V( m% q9 T1 l, ]
11-6 合成回调监听器 (05:58)
( j! S7 I! C7 w" o7 T/ [9 f11-7 听写监听器 (27:14)! c1 x2 t9 M; ]
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
) U$ j) @2 S% I, i; M* W11-9 完善项目 (21:32)
, w1 ]* w3 [! a: k6 v, S, c) f11-10 打包发布 (07:15)/ {- e9 m( ?. B$ ~# o5 O3 \$ a+ Z
- p, g* q) t: ]4 l2 {
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