2 o( |4 X! _3 K. n+ L
2 z, n2 E: e E1 n* M) @〖课程介绍〗6 D- c* T: f' X# @; g/ 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。
% B/ R% a B6 m6 I* x2 Z* w4 w
〖课程目录〗
6 Y* k* f6 W1 ^' s7 t5 y- ~第1章 课程导学
% W! D) I# I. }6 ?$ O* v1-1 课程导学 (12:34)8 ~$ a& E1 a; I+ U5 Q! M
- B; }/ W8 U& h" V3 R8 L第2章 基础知识
) _2 P% U& J' J; k4 p7 b2-1 什么是TensorFlow (10:24)
7 M6 R2 b* |. k l W2-2 张量、图、会话 (06:17)
# k8 d; Q' P V9 p9 \+ q9 e4 J+ W2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
0 W8 H( k6 n* [0 }3 Y# d2-4 Android操作系统 (16:19), I( o% c. _+ Z. G3 A6 M
2-5 Java安装 (10:15)
8 }* {# V" ]% m, @: r7 S2-6 Java环境搭建 (02:40)
1 [ T8 c1 S; t1 ?2-7 Android安装及运行 (10:39)8 P3 p. z& M; X& e' N+ W
2-8 第一个Android程序 (05:34)
d/ D8 M6 h8 }& \; n* `, ?; v# {+ a; P! i- c% v+ }5 Y" s; Q$ f
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
! L, `) f4 n9 p1 I# `3-1 常用模型 (10:15)& m i) V) ^6 K4 Q- T
3-2 BP神经网络 (10:53)
' `( m' U2 ` y. A' h8 f3-3 循环神经网络（1） (06:58)2 g2 l4 N" K$ ^
3-4 循环神经网络（2） (06:07)% y' Q- B5 R* }5 D) u3 K
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23): [$ V) O1 ~2 A: I9 L
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
. {+ q* T, z! B3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
- t6 `/ c- w2 I9 I# X0 P1 L4 U2 j3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)) P/ Q, ~& Y7 k e
, }3 I. F. r# n% }7 N6 t5 ]4 U第4章 NLP基础8 T! t. H/ G/ a9 n, h
4-1 NLP基础 (04:19)
4 |) n- ~% J* `' D. j4-2 分词技术 (05:29)& h! e' v. r1 f0 {
4-3 词性标注 (08:34)
: f6 N; @6 s' ~& b4-4 命名实体识别 (08:25)
- ~ ~- K; `, M6 y( _+ _% \4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)1 k" B: R/ ~; O- R3 ^& \
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
) X/ Y r" y3 N/ _" O' Y8 g' g& _4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
& u; ^3 I* D x# b D4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)+ V5 }. J6 P' I! w5 w, C
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)6 }8 |, V$ a2 N( y5 j6 }- d& y0 Z: v
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)3 E3 J8 n% j! Q$ Z! a& g/ C$ _
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
6 m9 r- |3 I7 n" e
5 c# F. D5 O* `8 r第5章 文本处理方法+ Z/ V7 a* j3 R- r
5-1 语料的获取与处理 (15:19)& ?5 u7 Q3 S9 ]3 m. t# U- l% o
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)5 r$ _# k4 C, a* `. q
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
) u Q. r2 v" e, {$ X/ q9 q0 ?6 ?5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
( l& p' G% F) D+ o% [% q/ t5-5 词向量与Word2vec (07:26); {- X, X$ S9 v. a; m
5-6 文本处理方法 (11:39)
# j j+ l% v$ Y; @7 _! H% v! h; {! ]0 }' N) r5 K
第6章 实战之聊天语料处理
* P- R' l; j% n/ }) w9 \8 e6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
! N! `* X2 d1 _4 A- \6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)$ `# |6 E/ G- J
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52); }1 Q" H4 f3 G" g9 Y* `7 u5 i
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)5 b7 Z+ A3 K! ?! }
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)' r; D% ^# s/ ~) Q W2 t
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
5 x, l" k3 \' ^6 l1 F6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)0 d- _6 H3 {% r1 N! A3 S/ j4 A5 w
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)) `# l* A# e" Z3 T
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37); y+ a1 o8 A* x; z( |+ A& R0 V9 L
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)" _) T# M# i" X3 G5 c' W. X
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
6 Y" Z% K: T) E# Y6-12 语料处理实战小结 (11:36)# s' i9 ~( @5 C, W/ s) B" \& {1 i
7 K4 ?) L& L9 C) G: M
第7章 聊天机器人原理
- j6 V( g7 u# B/ ~$ J) m, ^7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
5 T8 j1 X; Z$ r" ` f! y4 i7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35); K5 K( n* F, h: L( i+ g+ i4 W
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
; T7 R$ I: w' @% j3 u7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)1 k/ m7 o% a- N0 W" F* s# f
2 Y# v: I' ~. L& A; ]# l6 o/ K
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理. v& c0 h$ U, p
8-1 线程处理（1） (09:15)
; _% I' ~, Y6 e! L) o8 n8-2 线程处理（2） (10:10)
" |3 X+ A% R9 k8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)7 `) E. w" E/ F- h, b- {- x6 k1 O
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50): O$ L6 \3 y3 y8 y
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)0 I7 n& F1 q0 k. s
8-6 batch_flow（1） (07:28)
9 `" A* T! [9 `0 F8-7 batch_flow（2） (05:49)
# H1 M. j# N! v; [% v- g8-8 batch_flow（3） (14:43)9 F# p' c* Z- c& O/ P
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)( P) L6 |5 | [* m
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
: h; s7 I u: p8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)" h* `! I; x1 Q
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
9 |# i/ M$ b/ U. l* M* g; _! f8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)- [* E* T% h* j, f
8 z3 N9 a9 ]) T1 Z i第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写! c+ t" x% x) ]! K
9-1 基本流程介绍 (10:37)
2 |4 E- Q$ ~) \$ i9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
% ~$ ?* h1 q: a# k9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
( r/ E; Z, `; P/ }. ^9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
! g) `/ o" q ~5 W9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
$ F( h4 z) V" O x: {0 V$ y* g2 \& Q9-6 构建模型（1） (06:43)+ G$ B, G/ d7 \% Z4 D- I, j
9-7 构建模型（2） (08:38), I. V% E* l& J
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)" @: o2 b, \# {, E& a3 E5 t
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)2 K* s* V* H7 J( Y0 _2 ^8 ~
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
9 s. g$ P& U4 Z2 I9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)8 o* e1 F9 u* y: M8 e/ n$ @
9-12 构建解码器（1） (08:28)
/ k$ ~) w" m& ?9 w# x9-13 构建解码器（2） (09:22)
5 W q+ V- G$ E. A9-14 构建解码器（3） (07:36)) \+ L# ^$ J- Z$ N4 L
9-15 构建解码器（4） (09:19)/ l: q, W% X; Q7 t' t( D- D5 d
9-16 构建解码器（5） (10:59)
5 G0 |3 v |& Q: E/ A* _9-17 构建解码器（6） (09:28)
, u4 T- {3 S6 ~( E0 ?% p# I9-18 构建解码器（7） (14:52)* L5 W7 ], O9 ^* q% t# o, s1 M/ K9 l
9-19 构建解码器（8） (17:02)& }& p1 X" H6 k3 j- [
9-20 构建优化器（1） (09:56)* J/ @) K8 ~0 u7 u, Q0 U
9-21 构建优化器（2） (08:48) w( \- j4 o! y' j" V5 t1 b6 c4 x e
9-22 构建优化器（3） (06:01)8 N3 H7 a! p' H8 O. n
9-23 输入检查 (11:51)
/ r" n8 e2 C/ {( H1 o, Y s! Z, t9-24 训练模型 (11:59)
7 t& k/ [0 ]% F+ e8 P: G& L' U4 H# E0 a9-25 预测模型 (07:22), B: \6 k. W6 y% ~- ]" z+ n
1 l) |1 t: E% m# c4 M
第10章 聊天机器人模型的训练和验证% `! H3 t& L |
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
, O X' T1 M6 f1 ^, e% G1 b0 E U10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
" H+ _( U5 D! z9 j% Z, A5 W% K! j0 H10-3 第一种模型训练（3） (12:10)4 t# h) _- @* X, O5 A" X8 o
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
0 h; m9 e/ b; W10-5 第一种模型训练（5） (25:35)1 G; Z3 p) L( k- w5 S, t9 s) s) z
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
8 j! m) G0 e8 C- Y4 c+ B, z! ?10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
' p) {& g( F0 q0 V% B5 g10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
) g2 D: j9 G; W# s2 B10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
, \! v+ |" C5 T: a& ^* _2 }" k+ L, S
第11章 Android的打包与发布! r1 Y2 v; f+ F% V X6 d
11-1 新建项目 (07:49)
1 B% k% _% [: I: P5 ^! F3 Z11-2 代码结构讲解 (17:15)
. o$ Y. i v# C; J11-3 私有变量的定义 (12:25)
: k& G3 y. F: n$ V11-4 参数初始化 (11:54)+ Y& \/ }/ z$ U5 C# x6 D6 b% C% T
11-5 听写UI监听器 (19:18)* P( G* z. [! p- l) `8 [$ G" Z
11-6 合成回调监听器 (05:58)
1 x& c. r3 K' Y: H5 K: f11-7 听写监听器 (27:14)
" W- |; F- U% A& w" I# m11-8 语音合成参数设置 (08:59)
G/ y4 _ s" w8 ]8 Q! e+ ~11-9 完善项目 (21:32)2 o) ]; J4 Y+ X( o
11-10 打包发布 (07:15)$ H# C* a9 Y, D# |( p' e
; V Z. A |" Q8 v" S3 i
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