( {% r1 k* p5 L8 m2 `
- T. A- y7 \* U4 _5 L; s) M〖课程介绍〗4 \, q$ d# C I6 Q8 r+ p
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。
# o* j) a* u, d$ S& ^
$ t. v% d( {1 c/ t8 S〖课程目录〗
5 ] Y$ A, G$ e- A0 P! [第1章 课程导学
: |& \# x' ^* ?: [: K1-1 课程导学 (12:34)
% \2 E) \/ Q6 W0 S* F; d
( r' g2 \# w8 x* [" A第2章 基础知识
. m* K& f* d' J6 J% C! j: T# q2-1 什么是TensorFlow (10:24)
" o* x& e! ?. ~- G( W3 _2-2 张量、图、会话 (06:17); [! S# n# p' S" S' I) s
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)8 \2 N) i: ?' q$ k8 r+ J5 r
2-4 Android操作系统 (16:19)9 C! I- s# z: B8 s; W/ @
2-5 Java安装 (10:15)
; J$ x a% p: w2-6 Java环境搭建 (02:40)
0 A* }* L8 M4 K( }+ g2 X. m Q2-7 Android安装及运行 (10:39)3 b; J/ ~3 W1 F8 V
2-8 第一个Android程序 (05:34): k0 K6 t& X; L: S! p
, t# I; W4 F4 }* J( j( n7 S
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
# N. a( u" ~; P8 K5 d. A% T* q3-1 常用模型 (10:15)' S# ~$ Q# @! [, v$ M8 @; X
3-2 BP神经网络 (10:53)
q- M$ X2 |9 [% Y# S3-3 循环神经网络（1） (06:58)
8 [( m. m) a( B) Z3-4 循环神经网络（2） (06:07)
, b1 y# a0 \+ q3 B# D0 i+ e8 n3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
4 K# g1 y7 s* \# n' J9 `/ J0 W1 ?3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)) y) R/ u4 V H, {( ~
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)1 \$ Y% X+ u& n9 Z: T4 l( e3 ]# t
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)# ?) q1 y0 u* P/ G& K: Y4 ]
# m# [6 j4 s( O& @第4章 NLP基础+ g8 e, v6 `, d
4-1 NLP基础 (04:19)
5 W# D$ q1 _! ?* _3 [6 `3 Z4-2 分词技术 (05:29)8 f) X. \( u; x$ Y: @5 p+ o6 m
4-3 词性标注 (08:34)
- y% S; }7 a2 q3 v4-4 命名实体识别 (08:25)& W! A8 T: z7 Y" y; O" ]
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
: `! s3 U+ f/ a& A) X! `, H4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)1 N' w* U. X7 m. x# T
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
: ~# b! E9 Q+ A% T# \" q1 O4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)3 y, o* ^6 K0 H! K, Z3 w- S6 Q9 o
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
0 e+ }2 Z4 ]+ e9 z4 R& n H4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)7 p/ o p* ]6 x. k
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)/ d0 Z+ ]9 B0 m
( v4 L# S8 f- o& e
第5章 文本处理方法
% ~2 D! r/ ?5 t F# h5-1 语料的获取与处理 (15:19)0 N/ `. |+ j! _% q
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
+ c" C7 j( z" l4 `2 L+ ^5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43). y( F) a, Z* F! }! v. a: T
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
* @. a' P8 p& d: R5-5 词向量与Word2vec (07:26)2 b, C2 A- F% h& [
5-6 文本处理方法 (11:39)4 J1 n9 T/ u1 x4 p
+ Q2 P; e$ e4 m: F
第6章 实战之聊天语料处理; l2 \* @* y; A+ [4 a/ Q
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
! k1 n* s6 Z+ e# ?1 f. j# n& I6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
/ D# E$ ~9 t9 L6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
9 C, z) @7 L P& y3 q4 @- I! z6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
* s" c6 X& Y: m/ d( K0 P6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)2 a* n6 ]% g* ^& i) O2 D
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
+ \9 n3 N- {3 N6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
% Q A4 w" o! J2 K& g! v6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
. t( T0 a* {% @, w) J+ f2 [6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)2 M( q2 r) c6 [# {9 K1 @* r
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20): |% J8 b. y- d1 A; U/ H: J
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50); V$ ^ b$ N7 \( _% o X; G* d) S
6-12 语料处理实战小结 (11:36)/ k" \5 _5 m$ O
7 _0 a2 A7 `7 _0 G' U8 ?5 [+ ^
第7章 聊天机器人原理$ ~7 \* r, p8 E
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
( E" _) x$ _4 r0 n+ j7 D7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
' R, C& K7 t# q9 m' _7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
( v: u8 Q* C! B: d* _3 K/ b7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)5 x3 B5 K/ L, ^+ e3 m3 Z" C2 e+ H$ C
* {0 X: n+ q2 a; l' T
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理; `" ~# D! M8 ]' a- x( A
8-1 线程处理（1） (09:15)" U2 x6 }$ z; ~8 Z$ N, Z6 E
8-2 线程处理（2） (10:10)7 P X7 C: w* @: A6 z; C$ w+ z# m- @
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41) F' [9 J$ \; x8 l3 e0 H" ]
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)5 |/ E$ F$ j2 z" v8 q
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)6 F( o5 g: _' e, U, A' N
8-6 batch_flow（1） (07:28)7 Q9 u9 X# S; ?: {- B" f
8-7 batch_flow（2） (05:49)! O6 P% j6 U+ b8 l# X5 \0 `
8-8 batch_flow（3） (14:43)) M l. }+ l7 z
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
! v3 }* J0 q$ C4 W8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15). k0 o2 I V5 H4 ]
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
' Y( z3 R5 O, _8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)5 n' q& v$ B+ b2 V7 D. d( w
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)) @+ F6 i" [) l( E
: B' L; C: ^4 Y W/ A2 p
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
! @: x2 j, i' ~/ r; S3 C+ |6 @- `9-1 基本流程介绍 (10:37)
' I$ {9 k% ]1 P" Q9 f( s9 R9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
7 P& T* B; D# o2 c- t9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
* w# }1 m. V9 B/ p, J4 X9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
. s8 |3 ?4 K( G9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)1 | o" o- m) A- r+ a N" N* w
9-6 构建模型（1） (06:43)
& Q5 u+ `( B. I5 N6 U4 i9-7 构建模型（2） (08:38)' O2 P: I @5 X% A
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33), X" g9 n3 Z. N& N
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)+ C- t8 n& T- j
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
; h8 q' {/ f+ T0 a& q w- Y( O9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)- P; Z9 @, N) `8 G1 l
9-12 构建解码器（1） (08:28)
: L! f# A, ~( B3 O9 u9-13 构建解码器（2） (09:22)8 F* F; N: s( ^! r& j
9-14 构建解码器（3） (07:36)* d% s* b# H6 a9 y
9-15 构建解码器（4） (09:19)+ U' ?( u: C$ G7 G4 f; \
9-16 构建解码器（5） (10:59)
8 G9 Q- `6 R3 z: G2 u, p9-17 构建解码器（6） (09:28)! o5 j3 E1 y: |0 c# w
9-18 构建解码器（7） (14:52), u5 r0 P5 n" E& [/ X
9-19 构建解码器（8） (17:02)
* F, D% s" a1 M q1 g1 w9-20 构建优化器（1） (09:56)) F8 B L2 t6 S+ B X# Q
9-21 构建优化器（2） (08:48)
& w: ]6 U- r% `4 ]# t9-22 构建优化器（3） (06:01)
' e Z) Z+ s: ^6 ^. l9-23 输入检查 (11:51)
) N, ?& E Y. A- i+ ]6 Z9-24 训练模型 (11:59)9 b8 [. ]# [6 j! R; ^( I% o# {
9-25 预测模型 (07:22)% `- O4 v/ H+ Z6 g
' f% K' B2 t( A4 S( p7 v1 M G. C第10章 聊天机器人模型的训练和验证, l( o2 F0 u) B4 l' G
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
2 [8 ^" i/ s% H+ U10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
- J" ]8 i$ K- }- v m, \& Z10-3 第一种模型训练（3） (12:10)$ S5 g; \& T0 N, R, B3 j% z/ b
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)/ ~+ r& U) j2 n+ o2 c' @3 V' S
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
! v8 M& |4 W) N3 @ o/ ?2 g10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
8 q; F) E& @- o) i7 O3 x10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
, y# _% @+ G3 F; e5 Q8 }10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
/ \& q% Y0 d+ \* k- c8 D10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)+ j. `) C$ ~* k! V" S- d" u
2 s9 V+ |; k* F* C6 _
第11章 Android的打包与发布
0 }4 ^, |, X9 E$ E7 V! L: {8 T. }0 @11-1 新建项目 (07:49)
7 ]$ ^5 Y1 u0 \' k11-2 代码结构讲解 (17:15)
' y& \( C8 Q4 m* D$ {11-3 私有变量的定义 (12:25)' e$ @5 M& I8 m# D S/ ?
11-4 参数初始化 (11:54)" {( @4 l! {+ K s0 D3 x
11-5 听写UI监听器 (19:18)
( e: J: \7 l0 n% p11-6 合成回调监听器 (05:58)
0 a {# C; T' ~* {7 m$ k11-7 听写监听器 (27:14)
5 ~5 Q3 p, b2 e: F- u11-8 语音合成参数设置 (08:59)
" b0 ^# t, F3 R6 [8 u. a( M. o! e. [11-9 完善项目 (21:32)- Y* C& t8 W, R8 t+ P$ a0 x2 J, o1 _
11-10 打包发布 (07:15)' k$ N. o( j: Y( _
5 K4 q+ u9 K9 Q: {( C3 Q# v〖下载地址〗5 ^+ a' |9 G) u
5 a# W. ]! g7 c1 f1 k% m/ x
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