* X. m2 ]! l; c0 Q1 {; z
( ~" {% d! D5 B4 L5 u, t
〖课程介绍〗; |: O4 Y& Q5 k7 ], B4 Z( ^' p" a
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 F: N$ w, |* q$ E0 d3 E6 [) Y! C1 ]0 c7 Z
〖课程目录〗
- f8 Q9 Z, N+ R; u第1章 课程导学
* Q+ V& c5 C. C; t" X1-1 课程导学 (12:34)
3 Z# B$ I, \0 M$ F8 `& @
6 x1 j3 j) B A3 Z3 P. p第2章 基础知识
$ i+ r5 W+ A- o$ F6 f: M' y6 v4 ]2-1 什么是TensorFlow (10:24)
" r( l) x3 r" |. i0 \4 }/ S5 S1 O$ v3 @2-2 张量、图、会话 (06:17)
7 [) h7 X5 _6 S" J W2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)$ |8 k# Q, J# ^& t
2-4 Android操作系统 (16:19)- N$ q& d6 t% H6 V' D/ o0 q& }
2-5 Java安装 (10:15)
" S* |5 o/ i A9 i1 n: f2-6 Java环境搭建 (02:40)
; Q3 z( ]0 ], }5 \2-7 Android安装及运行 (10:39)6 ]$ G+ W7 g9 l, D; X% n \$ X' f2 G
2-8 第一个Android程序 (05:34)
3 ~6 ?- [+ f+ f3 d6 D2 g
+ I0 s ^5 X# l! A第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）" W; v, C! C, y( u+ L& P
3-1 常用模型 (10:15)
- Y! u$ X; K) [3 o. F" ]3-2 BP神经网络 (10:53)
/ \& Q6 p4 u3 _) h3-3 循环神经网络（1） (06:58)
4 Z$ r! {8 m* k, n; A' D F. u3-4 循环神经网络（2） (06:07)
$ G5 x7 h; p8 X# i; c, a3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
3 I* A8 l4 e5 x1 z3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)" U- W. f# o5 t
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)1 V! t* r. P6 T8 G' J% ~
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)9 k5 v {4 p% g
" e+ ~, R/ A- X! {2 O' \( T( S( o第4章 NLP基础 S/ M, M2 e" ^; y* I4 j4 ^' l
4-1 NLP基础 (04:19)
% \0 u# C) G: E& D0 N. R# g4-2 分词技术 (05:29)
# x( p- i4 g k |% ~4-3 词性标注 (08:34)
* `0 w' ]# W) [' F6 Q. O" A( m4-4 命名实体识别 (08:25)/ }9 }% x4 o- I& L
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
$ V% M5 h0 s3 S: ^4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)' d% G2 {* u7 {0 C7 e# {
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)% [' \# k1 S, @+ z, t; O
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
! n- I) |2 a9 z7 v' Z4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)# q3 r0 c* @: X0 K% z7 b7 K
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
$ b: j2 p. o* n5 R' s" ~! p' N4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
; c, M/ x% k# q1 L1 W2 P4 t6 P- q6 f) j0 x9 Q
第5章 文本处理方法6 a0 d' V3 b3 B4 z( C4 U
5-1 语料的获取与处理 (15:19)2 Q: u6 l/ f: Y* U: R7 D1 P
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)! i; |# s* Q8 I' v
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
" G; K1 e9 I4 g6 d) C6 N5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
3 C* @7 K8 v, }. z$ ^% ?5-5 词向量与Word2vec (07:26)) M: o+ @9 {0 V# x
5-6 文本处理方法 (11:39)
; N5 {8 D' l6 B5 i
4 B: I- x1 m0 I7 a1 b8 Z; {第6章 实战之聊天语料处理
# Z+ d, ~/ w& n/ Q8 O6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
9 M- U# V, M C! k Y7 B, F3 W, B' S6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
|! N% f: r" M8 X7 t$ ~- `6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
2 Z6 D5 ^: ^9 h5 i6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
& b/ J2 k* _! F5 A4 P; d6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)9 ^; H9 o* o+ o2 Y; K: M+ A# y9 \
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
6 x: T! S6 w6 X6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)' o% l9 f% ]# L+ X( h
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)% l" ~- ?+ U5 i9 R+ t6 j
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
, o9 c$ U- o7 ]) b6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
- m1 O" ]; g2 ~% m; A) T" G/ {6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)8 [1 @( t- ~- S% y& @% b! C1 j
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
3 g8 l+ q0 b% z
' m7 y. }' Y6 T9 y' X; H+ C( T第7章 聊天机器人原理$ b. m n7 ]: {7 K |- j" G4 j
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
) ^* H& q# y8 E1 _7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)1 F Y1 E( H z
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)' R& {- Z6 D6 L9 m- w' j5 M8 f# U; q
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
" c! _" j6 u7 u/ t% b, u; v" d4 y& L' S2 i
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
; y, D( N7 d# J& H8-1 线程处理（1） (09:15)6 ^/ D. \. T: D
8-2 线程处理（2） (10:10)
, I* {$ i6 V* N* m X; W8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)& Y+ v, }' t# Y+ m$ {* D+ R
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
5 l" W7 c& N2 x+ Y! ~% K: v8-5 数据操作 转换长度 (07:39)8 R. e& g( z) n& g7 a
8-6 batch_flow（1） (07:28) F+ {% E$ |. y! k4 M9 ~
8-7 batch_flow（2） (05:49)
{: X; \. ?! V- p8-8 batch_flow（3） (14:43); D/ k1 }0 h1 L. n
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)* d, r" W. i0 C3 Z4 l( F
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)- o# f" j( r2 H- j
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54), Q7 n _( D, C* {
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)3 e5 f: M8 [! S2 F& r! i' K
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
) u& n1 g" j$ O j3 F: M/ r: n3 p; E/ _& z# U
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
4 m* [/ d' i* Z9-1 基本流程介绍 (10:37)
& l+ L d, j6 K3 D1 D v9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
6 i5 {* t3 K) ~9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
+ j- X& O( Z0 z) s" y1 p& }9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
$ I% u5 z0 K6 G' F* q0 x9 e9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
" h e8 D; |9 L& D& |. |4 X% c9-6 构建模型（1） (06:43)
2 P8 V1 o: G1 b3 t2 v8 w9-7 构建模型（2） (08:38)$ ~* i( Y& Z, r3 s; S; d2 g
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33), _% I) W7 ~ g9 c. B
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38); a# R4 r) l8 |$ h9 G+ S- T6 o
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
* ]2 D0 T" c1 I& c; f- o! H9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)# r# K1 w/ P2 v3 |
9-12 构建解码器（1） (08:28)* i, Y! l# T0 f4 G" C
9-13 构建解码器（2） (09:22)# I9 R% B9 _$ G
9-14 构建解码器（3） (07:36)2 D* J/ Q8 i2 w3 R( o4 R
9-15 构建解码器（4） (09:19): B3 i" [9 P' M' N# w+ x _
9-16 构建解码器（5） (10:59)# U. l# B7 h5 H- q% a- t7 z
9-17 构建解码器（6） (09:28)9 {3 T2 G2 c2 O/ j
9-18 构建解码器（7） (14:52)( N. Z( ?, b) F! q2 L' v: m, E i
9-19 构建解码器（8） (17:02)1 v7 o {) h% u b
9-20 构建优化器（1） (09:56): m) a+ w' y) E8 a
9-21 构建优化器（2） (08:48)( B1 N/ L, b4 j
9-22 构建优化器（3） (06:01)6 x: X5 G& }. k1 G( F, ^
9-23 输入检查 (11:51)
0 [7 f& |. d, |) f2 m+ z9-24 训练模型 (11:59)& A* k( }' G' g
9-25 预测模型 (07:22)
4 h; ?; e! f6 R' z6 b# w" B/ l- G
第10章 聊天机器人模型的训练和验证* _& I/ b+ C" q, D2 O# F$ p8 ?
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
) J# Y8 _/ S& l( j4 j0 M; k10-2 第一种模型训练（2） (13:28)7 g8 G9 U2 o# e6 }/ c: _
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
, c2 F& i; _4 Q* e, w8 B Y10-4 第一种模型训练（4） (14:49)6 Z5 e$ r1 e2 j5 M9 p
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)' [* s, D) A( O/ K% U! ?+ e
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
) H ], v% h; _; P# _10-7 第二种模型训练（2） (12:06)6 R% W' y9 w2 O% s7 v: P" I( w; F
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
' W/ _, t9 g5 x# p+ c10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
2 ]1 M# a/ Q( f+ ~
) C* y a6 |& I) n r第11章 Android的打包与发布1 ^. \7 y3 H. }
11-1 新建项目 (07:49)
2 a+ N, a' z6 o- R0 d3 }- c$ {- z11-2 代码结构讲解 (17:15)
8 I/ o m! ?! K! W& D# e' E# ~11-3 私有变量的定义 (12:25)
. v3 V" [* j4 ?) B1 x. [; P" p11-4 参数初始化 (11:54)
9 B1 [; ^' k4 `' x11-5 听写UI监听器 (19:18)& Y! q; j# x; ]* }% s4 Q
11-6 合成回调监听器 (05:58)
7 O/ w8 Z7 @, L" p6 H11-7 听写监听器 (27:14)5 `) @6 [ W& o1 W7 A, P& {/ {% R
11-8 语音合成参数设置 (08:59)" C# a6 c# U, c# ^) s( d* r2 l4 d
11-9 完善项目 (21:32): p/ x1 h" D+ x. A% ^
11-10 打包发布 (07:15)' F+ G5 H+ Y9 E8 E
* r6 m0 y" U( ?6 L: i1 ~2 M
〖下载地址〗
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