) @5 _+ D' f, @* q. ~0 p$ ~: Y$ a5 W# J ]
〖课程介绍〗2 W' D) P+ j' @$ c& @. A, w
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。
: k; \9 l1 l* I0 o8 \5 k
! n& Q( B6 C h〖课程目录〗
, ~) @" `) Z! g9 J$ Z+ d1 @第1章 课程导学+ e1 K8 ~6 R8 v9 X4 O
1-1 课程导学 (12:34)
/ `: Z, i! a; U W, [. S4 X. n4 K: ^; I+ @& N v' v+ k8 P6 H: L
第2章 基础知识
" L' N' {; _: g3 `4 H/ A2-1 什么是TensorFlow (10:24)) Z, n) y) ?, q- V: P5 a
2-2 张量、图、会话 (06:17)
0 t& g0 N+ \8 G) o+ D( S* }' F2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)- N9 E r+ o V* t. h
2-4 Android操作系统 (16:19)) U/ \* b# x, E7 U9 f6 h
2-5 Java安装 (10:15); M: B4 _9 q' J, k" \; A
2-6 Java环境搭建 (02:40)
/ O3 O3 N: I* V6 z4 S/ h. v0 i2-7 Android安装及运行 (10:39)& j9 v: a7 T, s, n5 j5 n
2-8 第一个Android程序 (05:34)
2 v3 z- B5 V0 L" T$ O# o3 f' o' L* o* n7 s
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）5 e1 Y- E& d) p/ F
3-1 常用模型 (10:15)
' S& D: G! O; s/ l! X3-2 BP神经网络 (10:53)
Z4 a' l, c, w3-3 循环神经网络（1） (06:58)
; F2 |3 f9 t' U: ]3-4 循环神经网络（2） (06:07)
( o) g$ @9 B8 _: m5 K4 y% F3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
, l4 }2 \4 g2 I% U0 j" U! m' J3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44), M( H4 p2 e& B. l; j1 A% a
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
3 D1 Q. i) y2 T( x$ ^, G6 }& `+ Z$ ?3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12); T9 U/ u: w( s! v+ s) {8 T8 G
$ A: l: P9 m9 f+ e第4章 NLP基础( A+ w, s$ A; b- o4 e9 X( }
4-1 NLP基础 (04:19)
7 v! c/ p4 T+ K2 z& l! v4-2 分词技术 (05:29)" s% j3 Q0 L" m1 Z, `6 b
4-3 词性标注 (08:34)- s/ A$ M/ s/ [9 U6 Z2 T
4-4 命名实体识别 (08:25)
$ H6 ?7 e% B7 i% w4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)! \. n, @4 T; ]# {
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)# x u& U/ m i% W
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
' Y; D( D5 I4 D* q& z3 D, z j4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)6 r: W' B9 F% q2 u3 _
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)3 I6 G: c1 w: _% \
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)" B' y# H# ~0 Y) O! y$ i
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
# k" S+ X: s: f9 O, p3 B& f: ~$ c' x# H1 _$ v. X' h
第5章 文本处理方法
$ I9 T+ r& \+ K8 x, c- b- N( Q5-1 语料的获取与处理 (15:19). v d& {, i) e% i
5-2 NLP中的语言模型 (03:47), ?( H5 F2 r' S$ V" t0 g+ X# x' u
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)5 ?7 P! `2 M: m6 @5 ^9 f
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)8 C, H9 Z0 O# Y8 I4 ^8 Z" _
5-5 词向量与Word2vec (07:26); X5 @$ l+ K4 S; b. E
5-6 文本处理方法 (11:39)/ ?. e4 x( x5 a' }; t
0 [9 M& a5 G! ?) e2 n& u# b第6章 实战之聊天语料处理
, M$ o% \9 g5 ~/ b6 d! M5 q1 M6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
* K1 R1 [: H; @6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53). {* {9 h6 a% l, v. F# M' }7 ^4 J3 B; R
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
2 r) @# R0 n: f) i1 s' B9 G6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
) v R: j" U3 k5 K% ^" Q6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
+ @0 ~/ j m8 G0 R! y# W6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
" x) p+ Y) s) G7 f+ G; B6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
. u' f6 R+ j8 w/ }$ P6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44): @, C+ ?: i* R( K8 ?4 y
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
( e- S# n( |& g6 s' D; @6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)/ G5 `7 h9 t/ C
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
3 `& F i; Z" t- O) |6-12 语料处理实战小结 (11:36)7 F: c2 }* ]% X' ^6 J. _( X
) c" o3 S' V0 e+ b: i
第7章 聊天机器人原理
/ V1 P: |- F) H Z7 I, Q7-1 Seq2Seq模型 (10:37)3 U$ n- y6 h9 z, A2 }( q; ]8 p
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
+ _: r# f* Z% }) H7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
- @1 B9 F- T. U% e0 h) h7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)# }6 Y2 l! ?/ I8 S
5 q0 K/ V3 }0 _+ w. S1 G' c第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
- X& M9 F! e$ ^$ D8-1 线程处理（1） (09:15), G& ]4 W: l: A; y
8-2 线程处理（2） (10:10)8 Y5 F/ H5 q8 G* M7 K
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
4 X! Z& @- \( i3 l$ z4 u4 E, T' p7 H( \8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
& t3 w! ?- P8 C3 \, v$ O* Y' a8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
3 \. J& E, \: o8-6 batch_flow（1） (07:28)( K1 s- k- A. j
8-7 batch_flow（2） (05:49)
# a* c/ e" y) G% T9 P8-8 batch_flow（3） (14:43)3 r8 U. v5 o( _/ U) K1 T
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
6 f2 }& U- L+ f, ?5 Y7 A) u8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)% P' n; E( W% t
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)* S+ m6 _- x1 ?. q. E' f
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50), _& N% A J' K+ r' ~
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
' x: A0 v; A& k! Z u7 u' V3 P! e1 V' k/ F
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
7 i1 e: w# O! M" ?3 g4 {0 t9-1 基本流程介绍 (10:37)
+ `; W% k$ Q: Y9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)# X3 {& P S( W' d( R0 o( u& r
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)7 t% V% u( E1 M9 e# g
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
/ S: D. {3 R5 x4 @9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)2 z" t0 V. {. T7 \- A& r: O0 _
9-6 构建模型（1） (06:43)
$ \5 s9 a+ q* \& T5 |9-7 构建模型（2） (08:38)+ v: s% h8 v1 Z" z7 o
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33), e+ U# @4 ]) \8 L1 K9 t
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)1 E& T& x$ g6 w) b
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05); C9 q- r, ?+ P# Q2 L
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
+ o1 B$ r4 M5 J4 [6 y9-12 构建解码器（1） (08:28), V5 K; M7 A' V/ T7 E0 f
9-13 构建解码器（2） (09:22)3 @# ~0 I# A0 T
9-14 构建解码器（3） (07:36)2 G6 R8 h h9 |( N8 q# p8 J( Z
9-15 构建解码器（4） (09:19) ]9 U$ I9 p& k& T3 ~; @/ `/ X5 q0 x& B
9-16 构建解码器（5） (10:59)
: J% L* O1 A+ v9-17 构建解码器（6） (09:28)
4 D: L1 E1 C" l6 V0 A* R0 T9-18 构建解码器（7） (14:52): {9 ~1 O9 S- Y) }8 U1 s
9-19 构建解码器（8） (17:02)
g+ O! k K1 Q. I9-20 构建优化器（1） (09:56)4 {) o$ @2 E/ M/ l
9-21 构建优化器（2） (08:48)# g8 L5 y+ l, H
9-22 构建优化器（3） (06:01)! n6 Y1 I+ w7 j$ B2 l
9-23 输入检查 (11:51)
2 l- `( M! [" q6 a' ?- S7 Y9-24 训练模型 (11:59)2 g: I+ N1 _6 S
9-25 预测模型 (07:22)
" ?9 h2 Z3 |/ `- l6 ]& D4 B' P& y9 f
, |- V U" o" c. a" `& _6 B5 u7 R' o第10章 聊天机器人模型的训练和验证
- n, m5 X, f# i6 T5 j b10-1 第一种模型训练（1） (06:17)$ V7 I; G2 g9 N7 L
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)+ m6 D& z3 H4 [5 A* ?
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)* z: x" D/ p! K# J+ r
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
: D2 ?6 @# Z! [3 q, ^1 o$ U1 e# \10-5 第一种模型训练（5） (25:35)4 |( y" j2 X1 J
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
; [% t2 ~% L" B; Z+ Y5 c" s% Y10-7 第二种模型训练（2） (12:06): C! j5 I$ a% w9 z# b
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
1 U% u9 M) r' ]. v. F; r# `10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)9 l, m* x$ ] u1 Q4 f
, ~' _+ K$ U1 {第11章 Android的打包与发布
3 l, v: w6 W/ p$ O5 X( E) }6 S& F11-1 新建项目 (07:49)
2 V3 N# X, k( `3 V( u1 u; K11-2 代码结构讲解 (17:15)
4 J7 I9 ~ v w- y1 t' |) C11-3 私有变量的定义 (12:25)
' R: U$ \, G( [0 _' X3 D11-4 参数初始化 (11:54)
8 r0 g% c$ B/ T4 i- L11-5 听写UI监听器 (19:18)- p: H: [0 l$ Q, C" P/ Y
11-6 合成回调监听器 (05:58)1 o' @9 ~( H8 \* Y
11-7 听写监听器 (27:14)# r& Z! B& Z2 `! `, U. g/ h
11-8 语音合成参数设置 (08:59), _3 r. f. J i) K
11-9 完善项目 (21:32)0 o, j! |3 B1 c. e) N( M- I: Y
11-10 打包发布 (07:15)
1 C3 P" o6 C' q
7 L! E5 `6 o8 K! }1 e" R J/ B8 m& p〖下载地址〗
; p6 y1 z# H6 u+ j
1 V) u6 T$ I* J0 T- h# V+ T〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗4 ^8 y% h, s: F
全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html0 y, Q7 Z+ S( Y
|
[复制链接]
