+ ~, F3 S% W4 C$ e$ [ w
8 u2 t9 N9 ?2 l+ `% H) j4 Y; t〖课程介绍〗
' v+ v. l- `: [* S+ z; q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。
0 ~. ^% V! K5 @6 x) ~) ?' n) T+ Y5 W) ~, V) v b0 A
〖课程目录〗! p, w. x) c$ k3 O, j
第1章 课程导学- D& S4 v( M. l
1-1 课程导学 (12:34)
7 s4 B/ Y2 W8 F, K* [% S: o% p: C& `1 x% g: F! k4 C/ \
第2章 基础知识
; x+ b7 U. k1 `4 U0 s* C( C2-1 什么是TensorFlow (10:24)
% b# B4 ~& e. d$ }' l4 w% `6 M2-2 张量、图、会话 (06:17)7 A6 \0 r" q; P- X3 L* J
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)& [% }. w& Y! X8 {
2-4 Android操作系统 (16:19)7 g' U% j0 o# q" ?" m8 D
2-5 Java安装 (10:15)
% A8 E F$ H4 {. O$ ?* r6 d/ v2-6 Java环境搭建 (02:40)
/ Z! N1 B7 d8 V6 R7 q4 w2-7 Android安装及运行 (10:39); ~1 w9 u9 D+ H
2-8 第一个Android程序 (05:34)
! c+ }- c: w2 t; O9 N* T# A% {( B+ e2 G- A! x0 l7 i2 i
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
' _0 O4 H2 v( b# t7 P* c3-1 常用模型 (10:15)
6 P0 C' j* M; g, B& r3-2 BP神经网络 (10:53)
4 A* G1 X' m& L. [3-3 循环神经网络（1） (06:58)
0 W4 g0 `6 {9 }; @0 o3-4 循环神经网络（2） (06:07)
5 o% a+ h8 W6 N/ e9 t3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
, P( B: O' _6 w- \& P' w3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
9 X' |6 S* M9 U3 v. z& @) U, g: P3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)# z7 _7 ]7 U+ L+ N
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)* S. r7 B5 Y: G( M) T( K
* u5 ^7 T Q" r第4章 NLP基础0 u3 o9 [) M g N- [) r( |9 w/ n
4-1 NLP基础 (04:19)
% ?1 Q g/ F0 O/ r' \% K4-2 分词技术 (05:29)
1 m( y$ H+ |( Z2 _( ?) F4-3 词性标注 (08:34)
) t7 f; D( Y+ r% U% n4-4 命名实体识别 (08:25)$ _( s8 i$ W6 d0 \6 m! [& [4 N
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)0 O8 y- }) J) e" e
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)3 a. f- S7 n: b- s2 I6 K0 {6 C
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
+ T# D- U! }' _& h& _4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)+ ?+ m7 {& n1 b- \1 p2 L
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
% m9 \* C# O. I. r" `4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
! @$ q$ t$ C5 ]+ F+ @4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
" M, |% u* x* `* r1 z( o1 R- O# }0 C5 x( D$ ^9 q
第5章 文本处理方法
( t0 l1 Y/ m# c5-1 语料的获取与处理 (15:19)( B3 H" i- L: m, w: o' b+ j
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
4 w2 w# }2 n% J7 Q5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
- p, v9 ^. _5 d+ s. |4 P5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
# ?- f% l$ L6 f; X" c- t+ ]- T5-5 词向量与Word2vec (07:26)
) M2 d( l( o: i9 ]' C5-6 文本处理方法 (11:39)& Y' \8 s: ?+ I& j0 t' g, b& S
/ W5 ^8 w+ Y4 m第6章 实战之聊天语料处理
9 v+ Z. b; T4 f- N; f: N6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
8 i- _$ ~1 C" b. @! F0 n6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
1 @ F1 j5 B, e7 _- |9 H' _6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
+ i+ h# K! f3 `# G8 y; V1 k& O6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)% w" |8 e0 `5 g5 i: S. K8 M& j
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
, W! S% g/ C5 |3 v# W% O8 ]9 H6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
: n& r1 R; M7 p& Q* c6 X J q4 U5 s6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
2 m9 ~( \" b; `8 m' l0 x/ S5 [; b6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)# T$ S3 a7 L2 d5 |
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
/ l6 U+ L! N. W* D6 [6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)$ u& }( ?. H( _! {3 {8 p* B
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
! {1 D4 S! p+ n' J: _$ D6-12 语料处理实战小结 (11:36)" D% d# p6 W7 I3 c4 |4 F T
) {$ d$ k8 H2 |6 d$ W q第7章 聊天机器人原理
; L2 ^1 e, F" K3 \8 s* k& i8 G; _7-1 Seq2Seq模型 (10:37)$ z4 M3 I% o/ t
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
2 p% F; Q- }" z5 b$ K9 w7 t' A7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)# G q3 _# v9 q3 x& h* P
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)4 h& A& L% c: i$ [/ r3 W7 C6 @, t" M
0 u8 ^+ I- B; z; \6 v
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理3 F! T) [6 Q" c2 \7 v
8-1 线程处理（1） (09:15)3 @- g% x7 i8 g
8-2 线程处理（2） (10:10)
5 c" `6 D' p$ l" K% m1 R8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
- ^& {( `, ]) r& `7 ?8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)% v2 h; L" b3 h5 O; e- J: Y
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
8 y# R5 b) }1 a% y" S, q8-6 batch_flow（1） (07:28)
. n4 N+ p5 b) _7 b# }8-7 batch_flow（2） (05:49)
) U$ N0 E& x, p8 s8-8 batch_flow（3） (14:43)2 r1 ?. a7 l% X& h3 |
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)# F( R& g3 {7 B9 l. K0 a2 t
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
6 W- ~4 u2 M ^; k! h9 ?2 G8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
5 T7 T; V( |2 ?8 T4 [5 b( L8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
# I3 O l$ Q# s8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
3 K- m( F1 e$ I+ s% U: p \2 s3 m! f3 T- E3 W
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写% P& y- T( q/ a3 [2 }4 I2 v7 @
9-1 基本流程介绍 (10:37)
0 p' R: l! W0 O7 e! L2 e8 d, G# t* c9 g9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)- c- h0 y+ ^2 ~9 i: _
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)& L" q) y5 K( h& P5 A* f. j5 h; W
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35), Q* E: p. o( _/ S8 ~7 U
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
9 j8 Y8 r" E! J7 M9 |5 T* M8 U9-6 构建模型（1） (06:43)" m3 B) H" q& O
9-7 构建模型（2） (08:38)
; T; q% l C% ^, Q9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
8 O" s3 L4 f0 G9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)! J* @5 x$ P: l+ R5 a6 n0 p+ a
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
) Z$ [3 T7 y1 v% W+ |1 z9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)/ A! {) l8 W; S8 S
9-12 构建解码器（1） (08:28)
, h. x! G& y6 z+ M' M9-13 构建解码器（2） (09:22)
$ x0 ^: b: k! v9 R# x4 J c8 T9-14 构建解码器（3） (07:36). a* i" m' R8 \, c% E: U
9-15 构建解码器（4） (09:19)2 c7 V' A# N5 f i2 o
9-16 构建解码器（5） (10:59)) n4 k: l- b, M: b- ^
9-17 构建解码器（6） (09:28)! G7 V7 q" Y" n$ i$ P
9-18 构建解码器（7） (14:52), [( x: k8 p) n5 W7 M
9-19 构建解码器（8） (17:02)
; N! D$ `% B1 i( \8 ~7 v9-20 构建优化器（1） (09:56)+ Q8 Q/ m& O9 O$ [0 w1 n& B
9-21 构建优化器（2） (08:48)/ P- {' n& Z4 d# E& d: I/ o C; u
9-22 构建优化器（3） (06:01). ^" |4 w" V, F7 b4 [+ d
9-23 输入检查 (11:51)
W$ \( R# V: m. q( D9-24 训练模型 (11:59)
* P2 {6 ?$ M% \4 N9-25 预测模型 (07:22)
" Q: N" X( G Q* L, d* a; j$ s; f2 y
第10章 聊天机器人模型的训练和验证; u9 \0 @6 V5 n% g1 f
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
9 B# T- T$ Q; q10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
5 Y' |- I2 O! a4 X10-3 第一种模型训练（3） (12:10)% K, J3 N4 [3 v _; W
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
( s) O' G* s6 n- b8 W10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
) I% ~; W% Q2 E10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
; w' S% X6 ?6 M1 h# v10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
) `( `! L1 n6 {10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
. p, G+ e* n. d Q5 d$ i10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
+ O9 u! r; \' q& K+ @2 |; Z
. [3 W+ m# k+ ~. L$ ?( ]0 g0 o第11章 Android的打包与发布
{0 A, V3 f: A( ?2 Z" c11-1 新建项目 (07:49)
# L) F: H/ y( q. g11-2 代码结构讲解 (17:15)
9 w( @4 A9 H( Z; N9 f11-3 私有变量的定义 (12:25)
& y" h1 t+ u s& W. z! q$ z11-4 参数初始化 (11:54)
5 F i, w. d0 k% N11-5 听写UI监听器 (19:18)
' o3 H5 b3 ^9 t4 `: u, w% t11-6 合成回调监听器 (05:58)
" Z5 Y& S2 N1 s) j11-7 听写监听器 (27:14)) u7 s6 A9 i/ L* V- Z4 j& V
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
6 X' ^! s0 b* j$ o/ t11-9 完善项目 (21:32)
% }* U4 t/ }: k ~ K' g+ K11-10 打包发布 (07:15)
' B, v k( K; ~/ l( v8 |) U9 |' w" o. d& s8 Y& x
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