/ T i& }2 T W) R/ }* A: l# L# A
0 P: u4 @: X* e2 w$ _7 m〖课程介绍〗( i- ^) `7 q- ]; b6 A" U
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。- [: J& ~$ r8 a; x8 D
( L: Q1 L5 l; \$ O9 c5 N, [6 K. J〖课程目录〗
+ p3 H, }4 k& C* d- M第1章 课程导学
& B' G5 B O k6 G4 _3 g1-1 课程导学 (12:34)
; n1 I5 w3 ~3 I" c$ H4 k" g
+ V0 Z1 |; G1 j+ C. X第2章 基础知识
" y W; B+ o: K4 ~8 x2-1 什么是TensorFlow (10:24)* h' `5 ]2 x. {4 `% K# A$ ~( C Y0 Y0 G
2-2 张量、图、会话 (06:17)7 I% o9 o/ e0 f8 w7 l
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37), F) Y( y7 g$ N# H: p% q( z
2-4 Android操作系统 (16:19)
, |( o* h+ C H( r& B2-5 Java安装 (10:15)/ n1 g& M5 T3 M: v6 I6 ?* D
2-6 Java环境搭建 (02:40)' P0 P$ b m. M
2-7 Android安装及运行 (10:39)# j8 N* }- {2 p0 s5 l
2-8 第一个Android程序 (05:34)
0 q( s8 |( d; W
. ~4 v- o8 o1 ^. m第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）# l0 \* X: |7 D4 {6 F
3-1 常用模型 (10:15)
' Y8 ]) l* p' s9 q0 F0 Y6 j! K3-2 BP神经网络 (10:53)
0 z+ A3 |& O8 z* x8 g% `4 ^3-3 循环神经网络（1） (06:58)
, G; i* k2 o& P* P3 Q3-4 循环神经网络（2） (06:07)
0 x- d5 m) m$ b( _% k3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)5 [$ @& g k9 |( q. R) C" g
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
: t# b" p4 [! w" Y( t3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)" t$ y l) _- q5 F
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)- G5 n* u" U6 R F4 F$ O0 T
9 h- b) j" R- i4 C. N. n第4章 NLP基础
/ K% l0 ^$ \. s4-1 NLP基础 (04:19)
/ M, ]+ ^( d0 m) G# K4-2 分词技术 (05:29)
4 U1 }; H9 o+ z0 G3 p, M4-3 词性标注 (08:34)/ I: h' ]2 B ^
4-4 命名实体识别 (08:25)
6 {, u- z% ]9 X6 v4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
- B9 h/ W$ W# l! x) f) J4 ~4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)6 d' r# R$ f; t4 F. G
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)5 M0 E* r* `+ V1 @ h
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37); C' [- _& M* v( B5 Z
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
" m7 L6 F: i5 ]# ~4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
3 H( I& D( N; ]( D0 _6 I4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
, u5 t* z! ]" A
9 _) Q8 M+ F0 E" z第5章 文本处理方法
8 x' C0 {' n% k8 ]; p, E3 z5 o2 L- B5-1 语料的获取与处理 (15:19)0 ^ X. Y! P& `& H, c+ F
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
2 u0 t: ]9 u7 ^# S: n* d; b5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
' J* U, ~% k5 L; W3 f+ t5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
, ^' v3 J: K6 Z! f4 ]0 v3 o5-5 词向量与Word2vec (07:26)" y2 ~5 l& M. h* ^% L8 e0 M
5-6 文本处理方法 (11:39)% Y- [. l8 c: P* E
0 l) {1 l+ n: Q+ W. P3 b
第6章 实战之聊天语料处理
) E" Z. ~& J# c: {! q. ~6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
$ Z/ e3 u6 Q. k' T9 _5 |6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)3 I$ p" E" a' ~, K
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
+ S1 f9 F' f. N. X s$ f3 i9 D6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
1 H: ]( I* b) B) L6 X( C( m5 I6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
/ X6 f1 d3 K6 @& K, [6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)7 }, o- a/ {% R. Y
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)
! y2 R* c T# l6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44). I$ O% w% O) `6 X7 w P
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
5 t) Z$ b/ ^; ?0 l5 \6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
& c- k% W7 z4 _2 o# A; {3 k4 u: a6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
/ L! L& D* a. j' N& Y. A& ]$ v6-12 语料处理实战小结 (11:36)
# R/ g: `' X0 h+ w9 V7 j6 j6 @' N' ?2 K/ t
第7章 聊天机器人原理
3 Z' |! P |; Z3 x5 \! I( Z7 C7-1 Seq2Seq模型 (10:37)8 E: r5 A2 I. m
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
6 G) }$ ^! S$ ]2 Q D9 B0 Y* u4 F7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)* F8 B) t6 ?3 F2 r
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
1 x: [) e, o$ n& e+ F
* s5 u* ^* Y( ~! s% x; |1 Y第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
1 ` e. `4 D4 m* M8 ? H* i8-1 线程处理（1） (09:15)7 w0 W8 U& L2 k: |2 q* H
8-2 线程处理（2） (10:10)0 j% J9 K' [- n8 U
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)0 D: J5 ]4 S- z9 p! O' H' P
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)' d( G' C# C/ ?
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
( M" r! w1 s1 b. j8-6 batch_flow（1） (07:28)
$ @. {" {; ]+ {, w2 c8 J$ [/ g8-7 batch_flow（2） (05:49)
' H" Z; ~: G9 ]5 V4 N: M4 H8-8 batch_flow（3） (14:43)
, i1 C8 M+ ^3 w2 K8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
; W5 M: w3 ~9 }( K+ I# L& b8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
9 ^, I9 F- H% j, X b8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
% o0 K7 I5 u' D0 `8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)3 g Y/ |, R9 L! i8 R4 Y6 I S
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)& \4 e4 h3 { X7 e$ \5 q
( [1 R2 b% e$ f2 I
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
K+ X& `4 I1 x0 g) ?$ O5 E& C9-1 基本流程介绍 (10:37)4 q: K/ }+ A7 U: `8 g/ _
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)9 X. W/ E% u2 m. Z2 }: A0 a
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
* A+ N# u4 f+ S9 r$ S: R9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
9 T# a' {# _/ Z9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
0 ~) h$ Z2 o; Z4 O9-6 构建模型（1） (06:43)
O2 D X& c5 ]$ N, n X+ `9-7 构建模型（2） (08:38)
* q; e; p8 w: F5 o9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
6 i+ {7 w. ]4 F& u8 R9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)$ @. w. w! q& L% w/ H
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)& w4 G3 y0 I- n! ^3 \
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)/ x3 \( P6 s; H7 I- R, s: J* O
9-12 构建解码器（1） (08:28)
7 \6 |/ v* x7 k2 N) _: M+ D9-13 构建解码器（2） (09:22)$ F& t# i3 ?8 B9 a( G
9-14 构建解码器（3） (07:36)
# i P6 L) n$ E8 [$ P9-15 构建解码器（4） (09:19)
0 X! T/ p- \4 C9 y/ n. g6 w9-16 构建解码器（5） (10:59); d$ V- f) L$ t! [" E6 _, V' N
9-17 构建解码器（6） (09:28)5 h! i. @$ ]- [( c# U: T
9-18 构建解码器（7） (14:52)
. _" x8 n( w' z5 ~9-19 构建解码器（8） (17:02)
' U$ V+ Y2 e# v! S; `" f) W. p: r9-20 构建优化器（1） (09:56)4 \: X# y9 R% \* e( M1 S2 N6 O8 R
9-21 构建优化器（2） (08:48)
5 c0 h# A: ? E% c5 @0 w9-22 构建优化器（3） (06:01)
# n4 L9 U6 l1 I/ w! P, A9 q9-23 输入检查 (11:51)
# `6 [/ {' X. A- R1 G9-24 训练模型 (11:59)
; g' l0 S% ~, u5 n9-25 预测模型 (07:22)6 c* _$ T4 ?0 A0 u) l2 x# n( z- U
6 R( p4 ]/ o9 Y/ q3 Z" k第10章 聊天机器人模型的训练和验证/ Y A& O1 @% o9 Y9 V8 C* d5 `0 d4 `2 O
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
* p v( ?$ D. H, s! L10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
5 ]* E6 p! q% }( W$ [7 G10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
2 K: B* ^* C8 |/ c2 t6 e# x; T10-4 第一种模型训练（4） (14:49)/ [+ h' F5 N4 r3 _9 W
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)- J+ o5 Y7 d3 R# D$ M
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
3 o5 X- C$ E( Z# Q% v$ k10-7 第二种模型训练（2） (12:06)4 |7 ]# B) }: c4 t0 T4 J4 B
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
, @$ q6 P# u6 b# x/ e( `' V3 ~10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)+ o8 Q K' b8 B
0 _! F* n5 U5 A$ ]6 |% l: {第11章 Android的打包与发布/ S# f7 j. }. v3 B2 }
11-1 新建项目 (07:49)
. v/ X8 `& s, b8 m11-2 代码结构讲解 (17:15); }! q& p7 Q. u! N, B2 V" L6 d
11-3 私有变量的定义 (12:25)+ ~( ^' B, C$ ^' o* D
11-4 参数初始化 (11:54)! a5 c2 D$ c) q4 v" r. W9 G
11-5 听写UI监听器 (19:18), ]! X8 n$ p1 r s% ~4 Z
11-6 合成回调监听器 (05:58)
! J! z" Z; O4 e- U11-7 听写监听器 (27:14)% Y+ a z4 N7 R4 w
11-8 语音合成参数设置 (08:59)9 v0 f. N/ c6 m9 Q y
11-9 完善项目 (21:32)
5 a5 G9 l- T$ t: h) u% ]8 J& T9 T4 o11-10 打包发布 (07:15)" J. p" X9 b$ \
5 z& A3 K% N5 X: h y3 F9 r
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