7 R, A4 s% @/ i, ?. i6 f/ c% z6 z6 ?! Y% a& Q# h8 B
〖课程介绍〗
2 @( [6 L/ r8 { B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。1 u0 l" Q1 H( m, J( b5 ~
. {2 V% |" C* d+ J
〖课程目录〗6 @" B; e* @7 r9 d
第1章 课程导学
1 ]0 G! f4 c+ l: Y0 y8 z% {# V t1-1 课程导学 (12:34)
9 p& U; H+ g3 G+ W+ R* ~3 L$ J
! p! q/ L) l( S3 ?: s第2章 基础知识- T( B7 m0 M( p: v* e
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
7 M4 `$ {) t2 R, }6 j8 w* E& D2-2 张量、图、会话 (06:17)
; R0 {+ ?3 G* J6 S2 |: O2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
5 A4 [$ n1 ?% t2-4 Android操作系统 (16:19)# C5 O3 G' U0 D6 K0 z) p
2-5 Java安装 (10:15). V! x$ _9 q' X+ x) L
2-6 Java环境搭建 (02:40)
/ b9 W0 M3 \4 g2 B2-7 Android安装及运行 (10:39)
) Z5 W3 k, @! _+ X4 m& p2-8 第一个Android程序 (05:34)
9 P, ? c8 k: Y/ f2 r5 `3 b& h: F& z3 P
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）! \& A- \9 B0 m/ C4 v8 L3 Q8 t" h5 C
3-1 常用模型 (10:15); ^% }4 U0 ~: r, X/ l2 p
3-2 BP神经网络 (10:53)
1 T" [' K# u$ V: Y. Q. R3-3 循环神经网络（1） (06:58)
. E7 F* I+ \/ ^4 }: m3-4 循环神经网络（2） (06:07)
2 V5 V; v! f0 v& s3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23), V% v4 P! J: }5 N: d9 C4 M
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)9 a- |$ Q1 ?' e I) Z6 C% v
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)" _: B- M5 j6 R ]
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)3 E' d- Z$ y" K
: F3 ?( ]4 A7 |, ?* l7 f第4章 NLP基础, |8 P; t" S V' ^
4-1 NLP基础 (04:19); U) c. U2 x) x% T4 ~5 s+ [/ m$ O
4-2 分词技术 (05:29)
% N% {0 o3 H6 } `: E# `! M$ Y O3 d4-3 词性标注 (08:34)- X r% A* S2 x2 a- ^( a# l9 Z
4-4 命名实体识别 (08:25)5 q7 t" D' F7 i* r2 s z
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)+ E! e& O$ ?: g, x( I) l
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
8 T& q1 S J6 b. A2 I% L, \4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
! N2 G" |) w) q3 K) d ]0 ^) M. V! w4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
! ]9 z. [2 I" k/ J4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
% n, w6 ^0 _4 G# p* u" L; V4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
2 Y& u- X) [1 z) x( W& t4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)3 N- D& u! ]. H0 g( {
; y6 Z+ v m* F
第5章 文本处理方法5 |9 }2 S. I+ V) X Y
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
# J7 W1 |# s8 ~+ I- ]+ x5-2 NLP中的语言模型 (03:47), [+ s/ k R c
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
0 R1 B9 K& h E8 y6 O5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
$ H/ ?- X0 e3 k% f4 B$ S, K5-5 词向量与Word2vec (07:26)+ I, {; _. M8 ?+ V! ?9 W
5-6 文本处理方法 (11:39)7 }, q0 S3 a; K3 l2 V6 {/ k L- f
+ e1 E3 k* C+ G- J第6章 实战之聊天语料处理
% h* _) [- Q/ A* {8 t6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
. _0 G- t/ ~) @7 |8 s3 p$ L3 z6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
& a4 G' @8 m& C; g' j. _" r6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
. f) \. Y" Q5 G+ {# F0 b7 O5 ]4 f6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)7 y# S' T6 n2 B; ?; I* _
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)8 `' N h0 M8 A" Y: A
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)" O% W9 Y8 K' N& d, m; P
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)- s c$ P1 Z! }4 S
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
( m' J$ Z, g: w$ _1 X) u$ }5 W6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
% @9 c$ U' q7 \& r$ e$ Z, P. [6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)' f8 }! n5 \. ~6 u
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)5 p6 U3 O9 H/ o; h# t3 m; N
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
7 i4 ^' M0 a. M5 F8 {
5 H- P( F. O& o# H第7章 聊天机器人原理
- x5 T5 M( W1 }1 v# q/ h8 b7-1 Seq2Seq模型 (10:37) K$ s$ {% N7 n( ?" W$ T7 v
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)/ U7 K0 r+ C2 O: G+ d
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)4 X$ C1 i' v M" S- j& q3 \
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)' W- h B- q8 c9 r/ d/ k
: ?. W# S9 x, }1 I$ v$ ~
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理3 E% C. A+ ]' S, a
8-1 线程处理（1） (09:15)
; I9 t5 N, r2 [# H" K; B* I8-2 线程处理（2） (10:10)
/ R+ j! x) g+ }) @% H3 f8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
% \7 u4 g& @0 T9 \( u. C/ s8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)& m& p! F8 x/ ?$ T
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)' O! }2 `1 Z% z J
8-6 batch_flow（1） (07:28): k. @' A& u5 ]% I
8-7 batch_flow（2） (05:49)6 X& C' y& K6 ~6 t
8-8 batch_flow（3） (14:43)$ P9 g* O; C. L( U6 R
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
1 z1 c7 O& _, W) g. C* e8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)/ b( v6 B0 ` f' c7 { K& Q
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
- p( b: `" m i7 K9 M, n f4 J8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
3 N8 Y( n9 L% f# \" F8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)' P' z* k1 d3 T% l4 I
7 z9 R" Q9 [# H) F" X5 w$ G0 ^第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写 x: J6 m. D) _3 {3 Z/ C8 y; I# x/ o& J
9-1 基本流程介绍 (10:37): \1 ?" S8 n6 h& g. |0 q* a: i. c
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)# S1 `& V7 C. Z/ W8 x0 m
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)6 e+ r: I* T+ n z% @ I. g1 P( y
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35). F7 y/ S' s* M6 [+ [( F4 H$ y4 i
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
) J0 K( y9 K$ D9 A0 @9-6 构建模型（1） (06:43)* L( w+ @- m( l$ ^/ d. M
9-7 构建模型（2） (08:38)
# \! L) H/ y4 k6 ]9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)$ d: m( w4 ?; ~; r. o
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
& S8 n8 S9 u5 Q T9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
9 n% c5 a6 v$ ?5 z" }* w4 k! O9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
* {. G8 k3 o3 r9-12 构建解码器（1） (08:28)
) ]9 G: Q. M( s9-13 构建解码器（2） (09:22)( N& {- q" P$ M* T7 B
9-14 构建解码器（3） (07:36)4 B. P' }, ~* K$ t+ S A+ v
9-15 构建解码器（4） (09:19)
* ^: q1 N9 @( ^0 u8 E3 h9-16 构建解码器（5） (10:59)
8 E C; K, b' M2 t' ^9-17 构建解码器（6） (09:28)
3 h1 w( r5 v6 f# j4 i9-18 构建解码器（7） (14:52)
* F8 `1 [6 f* S' I9-19 构建解码器（8） (17:02): M! v+ q( ~! R7 @3 p% u% g
9-20 构建优化器（1） (09:56)" t; X: D: C& E8 _; n9 b- Q$ Z
9-21 构建优化器（2） (08:48)
U, R5 M& G# b; v9-22 构建优化器（3） (06:01)
F1 }% W2 W2 e4 y8 F5 |9-23 输入检查 (11:51)
+ M0 w- A5 _" d+ L" p, _( r9-24 训练模型 (11:59)
9 ~2 a* y3 P! C Y8 e) ~! u9-25 预测模型 (07:22)
9 c* `& W7 f$ X! [
G' _9 Y) \. R, ]第10章 聊天机器人模型的训练和验证
Z) F9 V- ^( c) A10-1 第一种模型训练（1） (06:17)' m( \% ^& p, [" p4 a
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)" O' q( p3 B% X9 n7 e8 v
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
! p0 [6 y% K& {3 h10-4 第一种模型训练（4） (14:49)9 x4 r+ V) g; Z
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
c$ O/ w& e O8 L3 H% ], d10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
u" v( }4 H8 B8 a0 M8 ^. D( S10-7 第二种模型训练（2） (12:06)1 x% d. @' a$ r, g9 U7 Z
10-8 第二种模型训练（3） (05:34); Z. ~7 N/ E1 o# ]9 I
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)6 t- A( `2 A; T5 M, w7 G2 g/ U
' P6 R: t& @' C& M0 A, D k
第11章 Android的打包与发布% W- }! m) u- s* z2 K
11-1 新建项目 (07:49): i2 z2 h# b6 s7 C. E+ T
11-2 代码结构讲解 (17:15); Q" \# v; P1 F0 C2 G" f
11-3 私有变量的定义 (12:25)3 P' P& Y" F2 a, Y. C7 N4 w9 G
11-4 参数初始化 (11:54)3 R/ U4 M8 l$ F7 @/ J* S
11-5 听写UI监听器 (19:18)
7 n( r/ W: d7 \11-6 合成回调监听器 (05:58)9 t% c, P: I( b: j* D p
11-7 听写监听器 (27:14)
; b. O( t' x8 u V11-8 语音合成参数设置 (08:59)
' Q6 j% N5 O/ Y' v( \8 B" x11-9 完善项目 (21:32)
8 K A$ V* _2 u1 A) G8 Q11-10 打包发布 (07:15)
! S5 j; C1 A9 j( e' q) z
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