. x6 r6 M0 B. P$ R1 I( u! f
$ w! X! W0 v, V' c' K5 o〖课程介绍〗9 H9 V% _# s/ _% m A. d
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。
. I+ x& u! M# ^
& F; h8 N C9 r6 r) R〖课程目录〗# B& x' J- M/ _1 l5 i
第1章 课程导学. P7 N, P% q# [9 ?; p0 n; N- P
1-1 课程导学 (12:34)
* L! _: I) M! {3 d) N0 A
; R- f" U. R1 L: `% G* F第2章 基础知识8 v4 G7 R; L7 ^7 w
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
$ r! E1 L: z# R i- Z0 ?) I& i2-2 张量、图、会话 (06:17)4 A( L) Y2 u6 f- u; l3 y
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)2 Z& @1 `/ v8 H3 a# ]3 }
2-4 Android操作系统 (16:19)
, N' D5 J2 q9 t# B' ?2-5 Java安装 (10:15)3 Y8 y) p$ a* B8 A o U. n
2-6 Java环境搭建 (02:40)
( s5 Q$ U: K! z9 H. N! u2-7 Android安装及运行 (10:39)
# A0 J; F3 Q+ `% X; f* R4 E2-8 第一个Android程序 (05:34)* l2 \0 M! I6 @9 m( h c, }2 k! o
7 ?! l: b9 c/ a8 r! m, L% g& e第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）2 E9 o" o& `8 b! f+ h4 R5 M
3-1 常用模型 (10:15)5 F0 Z- C- S4 C( g, [2 L I
3-2 BP神经网络 (10:53)
# D7 K2 G3 e o) P% R! E: z3-3 循环神经网络（1） (06:58)1 B2 N3 |" q% ~+ U v8 V
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
4 x: a# y+ U* o% ~3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
* T9 z9 l _6 v5 \3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)8 O( v* S* G& ^- z) x+ o
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
. L* @. z) b/ a( L# m3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)8 `7 p0 N" @8 Q. e2 C
( {- l' M* }: A1 V# y0 E5 E+ B第4章 NLP基础% T$ L7 R/ Y" j/ n" W
4-1 NLP基础 (04:19)
+ \2 I$ i6 n& x" p5 e; I4-2 分词技术 (05:29)
( w' g! C. E) @' A4-3 词性标注 (08:34)
d; B( ?' w/ f5 u4-4 命名实体识别 (08:25)
, _1 T6 H2 v N4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54). m8 Q1 a9 h; \/ }3 Z6 C
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)' R9 l. M5 o- M8 u- l
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)5 g# l/ W; @: a7 z$ y; ^
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
2 N6 G3 X/ c! o2 \4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)- F0 J1 @& T4 d
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
* n$ h7 N; a) y8 {- e6 a( e- b S0 m4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
8 X5 V+ Z8 e) A% |8 i, B7 A1 ]. R, w; V
第5章 文本处理方法8 F! i( z% R! y& o2 N% S
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
1 S2 K+ p- G* X( [! X5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
( K: ]' f4 M% v# V4 w5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)( V. z! P; ^2 `( A
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)6 ]9 n( P$ V* | ^: W) O' `6 d
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
$ [" q# A. A" P, r4 _2 \5-6 文本处理方法 (11:39)/ Y6 B. j6 O* B3 b1 @5 h
" `+ S2 R! |+ ~8 [4 Q
第6章 实战之聊天语料处理7 m& z$ I5 r) A& q
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)- H. O; {* X! K5 K2 ^
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)# \" r1 f0 n: q$ c' M% o
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)) I' Z# \( o$ F7 T ^% |) R T0 J/ j
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)5 G/ q$ z/ I Y" m% \) l) G
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
1 J$ N- {7 \7 c6 ?6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)* F7 W9 b) V9 E8 K, t6 w
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)4 j4 O z" b, y
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
! e1 P7 u! r5 a4 `7 \6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)0 t; v i2 E- u% E/ F8 m" W- @
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
3 ]1 l+ k& k; g' D4 U/ {6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)- K% z6 T; q' v
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
# O' b" |/ a2 S- K
5 b/ \. d6 W$ d2 B1 e& S第7章 聊天机器人原理
! u$ E2 Q0 L4 j# G( T/ W& o7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
: J# f' U" p$ @5 C& a7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
% T% E& F/ ~) ?. I. x) [' n1 z# C- X7 f7-3 聊天机器人模型（1） (09:46); N$ z) C: V% s
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
: {8 ^. b! s3 z& i
- A: U& m8 _9 A+ |2 B- R3 @# j0 Y; u/ O第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理# P5 n( n. v0 c5 r. T9 v6 Y
8-1 线程处理（1） (09:15)* d, @! T6 V$ i5 n& S
8-2 线程处理（2） (10:10)+ u8 r: s9 h+ I. c
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
3 ?, Q1 ^6 Y: k5 \0 S+ f8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50); a5 z4 w( {1 m5 [% G3 h0 S
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
1 [! f* l& U+ i* X* \2 C8-6 batch_flow（1） (07:28)
' Z1 x* W7 g# z2 q: c! I" C8-7 batch_flow（2） (05:49)
, q. F6 v7 Y" z) T. m8-8 batch_flow（3） (14:43)9 E- R) z8 u- R4 w# j" `( ]
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
9 l4 x& @6 k% v9 B8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15). H$ E* R4 i/ p) X9 E1 [2 ^1 d0 |
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
7 ?4 d: X! U6 w& e$ t8 A o8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
( e6 N9 N# V) }* D3 e% j D4 v. U. F8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
+ r! v; k1 M9 g
+ Z5 l& E+ P' f: e& }" ?第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写! b+ t. G1 s" E' C, p
9-1 基本流程介绍 (10:37)( P- _4 c, W i/ h. r* h/ i7 m
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
" f$ {( r: F7 Y9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)8 ^8 z9 ~# X, d
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35), [1 u- Z* e2 d+ \! @& }. s
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)- M2 H/ |6 R+ Z# {
9-6 构建模型（1） (06:43)
0 j5 u/ g R) D2 W! _9-7 构建模型（2） (08:38) K" }! L8 {0 m* [# s0 M+ c
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
( l0 L2 R& @- `( C9 i4 |. Y9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)3 b5 w& {! ^2 ]( o) K9 d
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)7 p4 Z2 f N6 r u$ n/ }/ t' I
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)8 S2 c( j+ f0 y' h
9-12 构建解码器（1） (08:28)
9 }9 s( T, F9 e$ }9-13 构建解码器（2） (09:22)! p n" ^; }: u5 U- v2 w' e% ?
9-14 构建解码器（3） (07:36)
) z- O) ~ d1 i9-15 构建解码器（4） (09:19) l' G# N1 i* \& U0 D8 ^) |' z
9-16 构建解码器（5） (10:59)
2 V( F* J) o& }$ `7 m- {9-17 构建解码器（6） (09:28)
4 S" F$ b! ]/ _) D9-18 构建解码器（7） (14:52)
2 V. ], L! z& b5 S# A9-19 构建解码器（8） (17:02)
9 C- d5 h( ]/ C! o9 @* p o' X. {: j9-20 构建优化器（1） (09:56)
: J) U' o8 C" r) ? W9-21 构建优化器（2） (08:48); K; W Y, s8 C' g. w
9-22 构建优化器（3） (06:01)
7 X3 U: Q$ n0 r$ `9-23 输入检查 (11:51)
% D8 X0 ^, O8 P. u. s* q: ^. |9-24 训练模型 (11:59)' |. I( K8 g" T# Z' x3 K4 K2 k5 i
9-25 预测模型 (07:22)
$ d2 w: M/ D5 H3 A, {* D
7 C0 M" z5 A, u: ], f; K4 S+ s第10章 聊天机器人模型的训练和验证8 R/ g) ?! E) a' i+ j# O% D2 W$ X
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)4 s' W, n6 u2 e5 m
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)9 I# M- |* i0 c0 P: s' d- r
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)/ C" L2 s! |* E$ W7 L U
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
% M, r- {6 g0 @4 c10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
: ?( n6 C( H# _6 \10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
1 J8 i5 F! b! V4 g& P10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
" l8 {. r( H% z7 m10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
% J; G( J+ f, O& q, `: q10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
! Y+ T( k; x z
: f8 C+ d9 V- [! }& ]$ e: L2 Q7 G1 F% {第11章 Android的打包与发布# [6 K5 H0 M3 q# W1 V/ O
11-1 新建项目 (07:49)" E3 m2 S: l4 m* K- Q$ L
11-2 代码结构讲解 (17:15)
* @! `/ Q1 m/ {3 a11-3 私有变量的定义 (12:25)
$ L6 I( `9 `$ j+ ^' G11-4 参数初始化 (11:54)9 s5 u: ]0 i6 h9 s% v
11-5 听写UI监听器 (19:18)
$ u) O0 ?8 o8 N8 J- N11-6 合成回调监听器 (05:58)! a8 n2 r; J4 q1 ]3 H0 k1 F" \0 P
11-7 听写监听器 (27:14)
7 k2 W& F- a& j: r/ u" [11-8 语音合成参数设置 (08:59)
5 N! `, Z( c2 k, o0 w# F, H11-9 完善项目 (21:32)
6 s+ q- V& T/ ?: p3 g11-10 打包发布 (07:15)6 D( g+ k. G7 A
& N# i! Z3 W+ ^8 w4 z* p, O5 T〖下载地址〗
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