5 `. o% s9 W" G0 O8 r: R$ }
3 O# S" V0 @! q; q8 K0 O. b, ?% \0 U〖课程介绍〗2 m- h+ d7 V8 S# {/ X a- e
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。
2 A1 S: W; \; T4 e- _4 F) d' e- K; \. n
〖课程目录〗* T0 k6 m$ z; [) S4 X3 v; V
第1章 课程导学6 l3 V0 f6 H, z% N
1-1 课程导学 (12:34)
" l" l7 x% f: e& q P9 i$ j: W. [4 a+ t q$ A R
第2章 基础知识7 I6 o7 ? f' }0 U$ D& i" _
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
6 r8 Z2 B. L- N2-2 张量、图、会话 (06:17)1 @1 D) i8 H7 w4 R
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
+ R) V* H: S4 Q3 D* ^* H2-4 Android操作系统 (16:19)
& l, z; n, s) v4 ]0 H4 _. s8 _2-5 Java安装 (10:15)# ? P. a2 i7 l- e4 J
2-6 Java环境搭建 (02:40)
; o3 D$ x8 ^! T2-7 Android安装及运行 (10:39)
" V Q1 w4 C1 w# B! i$ S$ L) y* \2-8 第一个Android程序 (05:34)4 B. m7 z/ j+ Q9 a) M
h% J. ^7 d; x
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
' w# r1 h. P1 |! @" E3-1 常用模型 (10:15)3 W" \5 C4 U: m1 x
3-2 BP神经网络 (10:53)' W0 {4 i2 D2 h$ v8 l: a
3-3 循环神经网络（1） (06:58)) z8 X( x3 v% f+ T: u" _) t7 p w
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
; O2 z. D8 H5 k: ^' Y( }2 _3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)0 T( c, S7 i3 ?0 r- U" O
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)3 @' ?7 D' N( f0 c5 X m
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
" U% t6 ] G# l3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)- w" ~, J9 U+ J3 E3 u" d/ V
1 @* i! f. r7 d: I9 C0 l& I3 ~
第4章 NLP基础! p. d: y9 m5 e/ g
4-1 NLP基础 (04:19)
) h Y2 w8 i' D. Q0 j |. ~3 B4-2 分词技术 (05:29)9 v, \! j- a6 L- o
4-3 词性标注 (08:34)
+ ^# D5 C0 k% L! u4-4 命名实体识别 (08:25)
. Z: M6 j. w2 U) \/ `4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
" @- l+ G7 t- H( k/ t/ G8 U: X5 t4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
6 Q; }1 H8 u. I. B' _4 J% a% j4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
* L2 e0 _ c" b3 ^+ @& R9 E4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
. S2 w5 Z* S5 Y3 S) n4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)% \( }$ Y& y; V2 P( T
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
( a: X' i8 s, ~2 u' g# P! t4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)7 H u& n/ _1 r, Y. g
/ n$ ~+ q% q* ~4 V
第5章 文本处理方法
7 i: V5 p# Z$ f% p7 w/ k$ J5-1 语料的获取与处理 (15:19)/ e) i N C- J. b) l9 r. P8 a
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)# T7 f7 J% {3 \0 Y: v0 Y, {/ @
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)$ S3 s3 u A) {* l' O
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)* g! }4 u: [3 F2 \3 G6 S
5-5 词向量与Word2vec (07:26)$ \0 O Q2 `; l) @$ u8 u
5-6 文本处理方法 (11:39)
+ D* |( e/ M! Z$ B6 c& k0 x6 w0 J& I1 g
第6章 实战之聊天语料处理
! D( b* S- J3 Q' [2 n$ s6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
, M# q. f% `; a" q6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)2 D- b8 I3 w$ W5 N+ K+ t
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)" V( d4 l7 G1 c9 }% ]. G
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
! a( [3 ~; d9 D0 u. ?1 B" n8 L6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
; X2 Q- _3 M% V, Q$ ^& i6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
" Q$ m/ s$ _& i0 {, L5 `5 j: T6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
7 |- |- `! ?& z! e+ L6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44), a6 H4 x5 m, \& k; H/ _
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)% D" |8 Y7 n' b
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
! I2 G, z2 j. |0 p6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
# n0 Z6 H+ F2 y6-12 语料处理实战小结 (11:36)
$ g- s7 H; J9 U4 G) h7 Q, g& a. K: C
第7章 聊天机器人原理
* o8 R& P- n$ }5 q: z+ e7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
+ a5 N% T$ v" y, {. ]5 O8 F7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
0 V$ P' P+ E2 B: a* ^; C9 {$ ?7-3 聊天机器人模型（1） (09:46); R5 x$ U F3 E9 h5 _
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
4 T- E' e; [* J3 B! Q8 u/ H4 Q/ Q# i# } ~$ Q/ x: Z
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
$ v4 L T$ t! ]5 r- _6 m: d" G: k8-1 线程处理（1） (09:15)
5 r6 u) n" ~8 |" Q C _- W8-2 线程处理（2） (10:10)6 x/ [( f+ [" q4 D% K
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
& O, u) I1 J! }) x! L; l6 [0 [8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
4 P L3 i4 W' w# n4 o8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
& V4 Q/ M4 d6 L h3 u0 k7 ?* }$ q8-6 batch_flow（1） (07:28)
) H/ R# j) m! [2 e( @ \8-7 batch_flow（2） (05:49)# f. c9 @ T: [. q, @. R% C
8-8 batch_flow（3） (14:43)
2 C3 o0 g" l8 g, `8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)% Q; Q" I$ z: u1 i) s3 L
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)* I+ n5 C: @* _
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)+ _6 b% @( e/ C2 @
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)! g% ~9 c" F; s$ }3 H: p
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)3 A8 r& @3 i- s6 m
! r- w* ~9 H) h* f0 P$ [第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写$ h y$ h) ]: i
9-1 基本流程介绍 (10:37)# V) r; S' I+ d
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
* D6 A5 S Y/ a& M5 a9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)# L' Z9 l+ K9 y& u4 [
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
- Z% b' V( }' y. p9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)3 t/ \6 K1 [3 T' m. @: \
9-6 构建模型（1） (06:43)+ S1 h1 g7 u1 }6 ~2 _0 }
9-7 构建模型（2） (08:38)3 o9 Y- d' R! ] }; i6 n7 E
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
: B) f( }$ H, @8 w& s9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
* F6 N* w z- L. I9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
. }5 o* ~ S( m1 P7 t6 l5 U+ H# Y. R# X9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
3 Q f% {, h: Y7 f9-12 构建解码器（1） (08:28)
2 E8 L3 ?3 r, C9-13 构建解码器（2） (09:22)
0 Z, f, _/ u+ T" h1 b/ v" {9-14 构建解码器（3） (07:36)
) x: D# N& U1 Z) Y+ |% _- W+ E4 C9-15 构建解码器（4） (09:19)3 ]$ W) O0 d) m# |3 S2 `2 }# {; t
9-16 构建解码器（5） (10:59)
v; V2 U6 L$ B7 R7 ^! g9-17 构建解码器（6） (09:28)
5 a! z7 c b" }+ |9-18 构建解码器（7） (14:52); B. @4 z- _% D8 K) J& m7 g
9-19 构建解码器（8） (17:02)
; c) L4 o! |5 A# A9-20 构建优化器（1） (09:56)
0 V8 m2 W1 t9 [9-21 构建优化器（2） (08:48)/ L( A$ q0 ^+ D; b U- A: Z
9-22 构建优化器（3） (06:01)
9 k5 b4 A1 G; V; u: n9-23 输入检查 (11:51)
, w7 o7 m9 Q8 O9-24 训练模型 (11:59)
) g2 O1 y. x' [/ o5 K4 y6 E9-25 预测模型 (07:22)
3 R6 ]$ ^* @) T) U
$ }9 ]4 v- k+ g& Q. V1 c5 ~第10章 聊天机器人模型的训练和验证
: W7 ~. V `" x" ]8 ?" L+ z10-1 第一种模型训练（1） (06:17)' d8 d- e% F2 j1 A2 C' P# M. p& B& j
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
' |: }' V5 B3 D. y: t+ |4 n" o10-3 第一种模型训练（3） (12:10): G6 D3 h. f5 |# w8 f
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)) S s2 B; k% v. K1 _
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
7 l/ W0 [$ V/ Q( O% Q! k/ u10-6 第二种模型训练（1） (11:52)! j+ V/ ]2 O$ s5 l8 I4 K
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
. n8 {& ]/ S& \' x8 X10-8 第二种模型训练（3） (05:34)+ n8 c5 k, s& r6 X+ B
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
% G I* a i4 a! u5 p' v5 B2 y
第11章 Android的打包与发布" G1 n' _1 m5 P6 U
11-1 新建项目 (07:49)8 M/ N3 h/ L9 `& S' @0 H5 f0 }$ Y
11-2 代码结构讲解 (17:15)
k) z/ Q" d' [! p T! C( c+ A11-3 私有变量的定义 (12:25)
4 X% U5 R" P' b7 K11-4 参数初始化 (11:54). A2 O) x0 T* S! W
11-5 听写UI监听器 (19:18)' |# b" D2 p2 c8 O7 R7 E; J8 B5 _
11-6 合成回调监听器 (05:58)
& a8 A8 B2 l! t4 p" L11-7 听写监听器 (27:14): P. }" b E1 `9 s8 t4 R
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
3 [& }4 B8 F( U9 T6 ?+ F+ W' {! D11-9 完善项目 (21:32)# l9 b' Y4 B4 X7 P) d- s
11-10 打包发布 (07:15)* f4 O. U C9 `* a' @6 z
5 Z6 g& h, Y) d" h. g
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