! ~. v% p: q) a' M2 \/ z& D" `
9 N4 s0 h% o' @5 m〖课程介绍〗
+ S) | E; d0 E( m- Y3 r2 R7 y5 y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 N& I }7 E( i | _
4 |2 A1 G3 u3 R; E〖课程目录〗; U3 @( ~4 A; B# w+ k
第1章 课程导学1 q2 }6 m- n4 a
1-1 课程导学 (12:34)
- Y& H3 W. f# h; c: v% L3 u* U0 @2 \. a8 F7 j+ T- d" j8 K o; Z3 ^; _" x
第2章 基础知识' {1 p+ H/ Y5 f- F8 H* u
2-1 什么是TensorFlow (10:24)1 U+ ?5 M5 ~7 H" e8 u
2-2 张量、图、会话 (06:17)
: d. R/ _+ b0 g% o, ?9 f( `+ o2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
: F6 r* N. S6 }) h- z, T+ y- E4 c4 I2-4 Android操作系统 (16:19)8 ~. t6 e; R$ N6 }) [& n' Z( U4 s$ I
2-5 Java安装 (10:15)6 v; ~4 A/ t+ }, k# \" @5 {$ y
2-6 Java环境搭建 (02:40)
; D6 u% L/ f& g4 C; f2 b, p9 W2-7 Android安装及运行 (10:39)
' i4 G9 v8 C/ a' v4 z7 I( i7 }$ w2-8 第一个Android程序 (05:34)3 R/ M$ P n( i
0 F6 Z2 k7 F. _0 }- V9 `' Y6 N第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
7 @3 |+ k7 d( J2 z% @6 W) V b3-1 常用模型 (10:15)
' p2 G3 M/ V! ?2 _! w) m3-2 BP神经网络 (10:53)& ?+ g8 e Y9 }# q4 ]
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
! }! X3 J! O0 c1 o6 S3-4 循环神经网络（2） (06:07)2 I5 K" c# U$ A
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
* h# d: v# H @, e7 X/ H) m. t9 n. H3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
+ f0 g9 v- c* S8 [; [$ z3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
R5 v7 K6 Y( E. i3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)" x$ G* @. A3 w$ i; ]6 g0 x
4 `5 L; V. o; X第4章 NLP基础
5 V P$ a6 R) f: m5 i4-1 NLP基础 (04:19)* c' M z* A/ l& Y$ W
4-2 分词技术 (05:29), N- X& j& E6 d+ `1 t$ l
4-3 词性标注 (08:34)
0 ]3 p* n$ p/ ? {7 s$ w4-4 命名实体识别 (08:25)
8 E+ J' y- d$ N$ ?, f1 H+ l6 R4 ?4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
+ f- d) `/ k' O. `0 D: F# @4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)) m( E/ R" g) C" R: d( H
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
) `6 z0 J! k5 y1 _& G# s5 ] v4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
6 ~: T j6 K. |# u3 T# U' `4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)& F' _! M; X! q; X% p
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)3 d" ~4 G: I8 b8 A9 ]" H, o: l
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)6 j' r _! j7 k3 n! E H9 N9 g" R3 z2 N
) t. E. a- j% `7 {% \% f$ v3 v第5章 文本处理方法
, @4 ~: a" \, a% N+ X) c$ C+ x5-1 语料的获取与处理 (15:19)
8 c/ ]- F6 X+ ^- [ O" z5-2 NLP中的语言模型 (03:47)+ X; b/ k* v. a0 P$ C' O7 {
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
6 |% h: @+ s3 H1 b0 ]# t F' p5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)8 n) F4 ~0 c3 D. [3 k2 S
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
) v) H6 b2 I _9 Y2 e# R5-6 文本处理方法 (11:39)
" [4 }) y3 n8 P8 n: d5 p" n
9 @9 ^/ ]/ n& J* ?# k! c1 [第6章 实战之聊天语料处理
0 \! N' Y2 e$ K: v+ m4 r6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
1 r+ x; u! M& M _" v6 {! W4 y6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)- H$ s+ z" l- d( g* P
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
9 @2 v: x5 n% m. b8 x" c# s6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
' d% p9 E4 I5 g' J8 a* @1 d% A/ M6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
- X/ |9 W. X1 r$ q6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)* R7 u) c) o. B0 r1 E% b3 k9 u( ^
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)
, Q+ A6 ~& o, s' B* ^0 _6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)* s& v" ?1 i; W6 F) E
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)* h& Q) a& `5 z& k$ M" H* D l
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
. x k; U# E, ]6 \! S1 m9 Z6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)( ~# T8 O1 u$ m9 k4 y+ s5 _
6-12 语料处理实战小结 (11:36)+ L# }1 _! Y6 f0 |, L6 l [
O, K- K* `- \8 n: U
第7章 聊天机器人原理
^+ N& d: ?* k7-1 Seq2Seq模型 (10:37)' C% k* \2 L/ I
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
2 B$ g0 ?! n4 c2 z) {: D% {7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
' _3 u# ^* b1 d, w7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
) z8 ~1 D0 y! m& d7 T- i2 _) W) R4 @# {- H
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
9 I6 m, |* j' w' d; G" G% ?8-1 线程处理（1） (09:15)' o( W$ v8 {8 ^: r& j' m# a% q& J: B" V" G
8-2 线程处理（2） (10:10)! p8 K( n" j2 l- A* N
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)7 F' C; Q R4 @6 C! ~4 ~* C
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)+ N, `: w7 q( E2 a2 d; s$ _! h8 m
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
& M, i9 t$ A3 n/ |8-6 batch_flow（1） (07:28)' B, V# r. j) i1 L: {* P
8-7 batch_flow（2） (05:49)
4 N; \. u8 \4 U8-8 batch_flow（3） (14:43)/ w6 r* g$ u2 M8 A8 n
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58), s4 _/ W$ X3 t% }8 x, B( f. X' g5 q+ X
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)5 }8 E+ {, C* ^
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54): P0 ~" _8 }' ?* a- z4 n4 m* k
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
/ j" X9 T5 k( {$ z* r+ G; b8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)1 c9 @ M, X$ y& }5 J9 b
. Y5 J; ^1 y) o h( r
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写; v c2 w H- d) }1 e# z
9-1 基本流程介绍 (10:37)
e3 p5 A" l# A! ]' ?9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)+ Y3 q Q! O! m' x+ ^' X
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)4 `- x' v4 U9 v! z
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
- k ]9 v% u2 h) d% S% T8 h( q9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
" D1 a5 p7 y$ U1 a9-6 构建模型（1） (06:43) ~( w0 {. J' G! S0 w
9-7 构建模型（2） (08:38), ^/ l4 O4 A* a% C( N s2 C
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)0 h c! o* A( b
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38), A9 S+ _4 Q1 d& k0 Z
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
: e0 k6 z: Y& C! u9 m1 e% E9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
/ n$ e% j3 M' e; B+ K9 Z9-12 构建解码器（1） (08:28)
0 k8 i1 {, z' ]* Q6 i9 [: H9-13 构建解码器（2） (09:22)% g1 s0 l2 y3 N; v4 s
9-14 构建解码器（3） (07:36), U9 @7 A R% I T
9-15 构建解码器（4） (09:19)
. r, G0 G5 O T! p) @& s) G9-16 构建解码器（5） (10:59)
. _0 B' P3 B8 X+ ?9-17 构建解码器（6） (09:28)
, ^& r; Q/ e6 |/ B( j0 I9-18 构建解码器（7） (14:52)2 \- K: L& l. \- I$ \: m
9-19 构建解码器（8） (17:02). O. E- l, t$ M: i" `
9-20 构建优化器（1） (09:56)$ Q4 `/ n( j' j2 S- i7 T
9-21 构建优化器（2） (08:48): u7 k& T0 Y: o
9-22 构建优化器（3） (06:01)
6 [* U5 K F8 P; j, ~5 O5 I9-23 输入检查 (11:51)0 w0 A6 c0 [. Q! S: ?. d
9-24 训练模型 (11:59)
* P! `- |4 M7 B9-25 预测模型 (07:22)
, N$ x) l2 _! n, S! T/ q- Y
+ l$ [9 Q+ x& g+ b: Q第10章 聊天机器人模型的训练和验证
* G5 m! I/ U9 [1 ~4 a7 H9 G- P8 T9 Q4 o10-1 第一种模型训练（1） (06:17)4 H" n$ r: |% ~' W3 H
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
0 Y( J/ W; T$ H" x C* a10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
5 |0 v! B* f3 t8 P# q9 j6 k( T6 G/ X10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
! f o, [% m! `- w10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
, x6 z5 B2 Y: ~+ f2 ~% p10-6 第二种模型训练（1） (11:52)4 H: Y9 N% A) ^; \! v- ~# H
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)( A# {$ V& L+ E2 M7 n) Z
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
^! Q; L( a/ }/ w# N% z10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)* S# Z/ z) B# Q% h1 l
$ ~8 `# `3 n# G" v6 w2 a S# s
第11章 Android的打包与发布
8 `5 B. {- c4 G$ p" n2 l" c% d8 o0 t11-1 新建项目 (07:49)
/ O6 t; p7 w z" d* o9 n/ F* v: D11-2 代码结构讲解 (17:15)
; x8 Z" ^ W2 A* r/ g0 K" @; Z6 c4 x11-3 私有变量的定义 (12:25)" x8 V" A" E) G
11-4 参数初始化 (11:54)
6 B3 t6 M4 c+ @% p11-5 听写UI监听器 (19:18)7 A9 g+ h4 _' M6 U
11-6 合成回调监听器 (05:58)! p6 E6 r% Q% z% w- B7 } l7 [
11-7 听写监听器 (27:14)6 ?$ r5 c' Z6 q |
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
# R% |3 M' P& v! g11-9 完善项目 (21:32)2 q7 Z" g+ H9 V4 i1 O
11-10 打包发布 (07:15)
! ^5 P: o% u' l# B' Z6 W# i1 X1 ?; I# @
〖下载地址〗
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