, f9 `2 H% n% x6 t0 k3 I0 f
$ A1 P1 H+ n' G( A% Z6 P
〖课程介绍〗4 ~3 o4 M5 z" p$ K& I( Y7 k
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。) A% g$ X3 Z9 S+ [0 z1 G1 u4 L( [% i
+ n0 s. A0 e0 N I% q1 }〖课程目录〗7 _5 Y: D* b) C$ ?3 _3 I
第1章 课程导学
/ H; K- E4 F* @; q" m3 Q& j1-1 课程导学 (12:34)7 g& }1 P0 }$ F! v3 }0 A: l
% w w( n$ Y* B9 o
第2章 基础知识4 t7 M& I3 M# v2 j0 o, c, V, Q
2-1 什么是TensorFlow (10:24)& r5 p8 ?: ^" d: q. c* f
2-2 张量、图、会话 (06:17)! D! F. q: P1 P' S& R
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
' P( j8 W$ g% W" R, l, i2-4 Android操作系统 (16:19)3 J- C+ ^' L& j! v1 T
2-5 Java安装 (10:15)
2 U& _4 f1 |( G; n. v2-6 Java环境搭建 (02:40)$ F4 W7 ^% K' _# S5 \: c
2-7 Android安装及运行 (10:39)
~; C, P% N. V2 S4 h2-8 第一个Android程序 (05:34)
8 F3 i" V9 ?$ r |1 R% r" p$ N6 k- V5 u* {( ~3 i2 e
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）+ \, E) e* }3 N' G
3-1 常用模型 (10:15)8 ~. u3 S6 c8 R
3-2 BP神经网络 (10:53)8 B2 `1 C/ Y' t( Y; S! j) v
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
i8 G# E- {; k ?3-4 循环神经网络（2） (06:07)# @# Q% F- S; S- Z0 y
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
, }" J V0 E, ]2 k) e3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
8 [0 [6 d1 Q7 Y! @3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
5 b$ S2 l/ b4 n/ _3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
1 L) ~+ W$ m8 E
: x( u1 c7 V' l6 h% z J第4章 NLP基础
8 |9 t! ^0 X% j3 u* Y3 \# s: i4-1 NLP基础 (04:19)1 F9 Q0 D- `" Q4 f! ~
4-2 分词技术 (05:29)
, C: O% O9 Z8 A7 J4-3 词性标注 (08:34)4 c& W3 K8 ^) B
4-4 命名实体识别 (08:25), I- U4 T" G9 @! L B
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
}( c3 F$ V! l% W5 g4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)! N. A: P& ^+ `9 q' w B8 b( Y
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37), D3 V5 c. n/ C0 l
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
7 d: O7 Y# e% c$ l( F" k( t; n7 z6 Z4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42). c4 K( f7 Y! i: Z
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)4 u$ H+ {+ i# U- m
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
9 J6 g/ q5 |; C
/ v& h! @6 r V0 t' I第5章 文本处理方法4 z4 j' i4 W7 O% z
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
1 Q% o. t) {# _) G5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
7 q( E6 d. k# ?4 k& g/ q5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)1 c7 k9 N2 h1 n& Q" |, i
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
K, v6 L) o+ f5 ~& ?5-5 词向量与Word2vec (07:26)
5 t/ }& P& {& m5 m* U% k& C8 Z5-6 文本处理方法 (11:39)
% h3 |- y% o: q) y, B9 ^ k3 G9 o. X: }
4 ]2 |) V3 o- g7 a! ^5 \7 m# X第6章 实战之聊天语料处理
/ k% T7 _# d, D# \+ p3 z6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)$ d/ G: W; ? s" v5 w$ j4 @6 B
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
# o! I- i0 _' v( Y! G6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
5 E: D( n7 I1 }* X6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
' n2 S' ]2 r7 Z- m* B3 |" T9 f6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29), T8 G2 R1 y+ z0 w
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
. Z) N6 [: |0 S0 g% G6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)( R: e9 m. M' P- K8 r6 Q
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
7 }4 l# {% f" C" w- e6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
P. j2 S& o7 ^4 d) I: H$ J% s6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
! t% @1 H6 J J+ S7 @: X4 ^6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
# x: s3 f1 ^! m c6-12 语料处理实战小结 (11:36)
, C( q9 Q! @8 t# C- ^* h
+ g7 f$ o0 E1 X) B第7章 聊天机器人原理
8 \/ h! ]$ w" d# h K7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
' s$ l+ l" }' u4 G7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)* V$ P- }/ t0 p4 d: ]# g( ` z* f
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)$ S% a7 K2 A; F+ ~
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42), f2 N& y' E$ y2 u. v
) _# Z- T/ v; }: j3 l+ m; A- h
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理. u! l: M9 Q/ X% r. @6 f
8-1 线程处理（1） (09:15)) J0 L6 p* M4 J' z0 r+ Y3 k2 P
8-2 线程处理（2） (10:10)+ @# R: O& }1 Y# O9 ^% I
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
- N, X, w. ~, D+ ?8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)2 d1 y" L# V* P" O6 h' r
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)/ f/ f6 I* g% x. B, T
8-6 batch_flow（1） (07:28)/ F3 N4 O, m: Q4 N( s
8-7 batch_flow（2） (05:49)
. P! l9 }, S0 B6 H; y8-8 batch_flow（3） (14:43)
% \0 Q) ~% \; F! J3 ^8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)# K/ @* t9 g$ ]
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15): y3 V/ B( P- h
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)' q; x8 C/ j. ^% k% M, u2 [! O
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)0 n: U1 N$ i# J( ]+ q7 G
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53) `% x' x% @$ D& j- J. M* G# v
) Y8 m' C4 ?/ W! @8 M
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
4 v' K4 E5 Y' J& u. j9-1 基本流程介绍 (10:37): d1 O9 J# q+ o# r# e. |: q
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)5 @5 b9 W- u" R; c0 t$ C
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
% g1 A7 z4 Z) S; e5 R: L9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
1 D3 H7 x& U8 d3 L- z ]9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
2 ]% n) g3 Y) n: T% G9-6 构建模型（1） (06:43)
9 d/ Y& S, U& q" E+ J% b6 ]! r9-7 构建模型（2） (08:38)% o6 ]" C) t+ U6 S
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)& @% ^; w- l( J: e" s1 a
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)- @6 j" J9 ?( w0 i2 T3 g9 P' j( x
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
) L4 L; C: y; } L; |) x( _9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)! }" x4 H; j8 R* U( F- e2 t
9-12 构建解码器（1） (08:28)
5 p7 R, F/ i. V$ P0 W' \5 Q o2 C9-13 构建解码器（2） (09:22)
5 @1 G R( q' F) f( h8 A' k1 K9-14 构建解码器（3） (07:36)& l; a/ x/ E' w w
9-15 构建解码器（4） (09:19)' a: d3 A+ ?# Z H e$ Z. q
9-16 构建解码器（5） (10:59)% P1 i/ R$ @9 _
9-17 构建解码器（6） (09:28)5 N3 h* c1 F N( d: H7 K
9-18 构建解码器（7） (14:52)
0 Q! ~1 i0 h+ J- A; c9-19 构建解码器（8） (17:02)
( p/ _0 X/ p- k& u! t9-20 构建优化器（1） (09:56)
8 u, p; z- N1 `$ J- Y- N1 c$ [& Y9-21 构建优化器（2） (08:48)# G3 \1 _" J/ e0 u6 w; Z5 @
9-22 构建优化器（3） (06:01)
- k% B% Z' ]7 h7 v( V9-23 输入检查 (11:51)
; T, |1 R) S# s1 ]8 {9-24 训练模型 (11:59)
2 q% ^) o5 J; H$ r9-25 预测模型 (07:22)
! s5 n& q7 ]- R7 x3 N0 A4 ]' f! E- _- K
; ]4 N+ l) ?. [第10章 聊天机器人模型的训练和验证! @2 Z% C1 { U: G! W1 A; S7 D
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)3 L2 J2 c" Q# [5 X! P
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
, H M: c f9 _( m10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
2 S' e8 q0 `2 p/ x, A10-4 第一种模型训练（4） (14:49)7 @* U3 n& @6 y l
10-5 第一种模型训练（5） (25:35); o1 l s3 |3 Y
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)( r5 E/ Y$ m/ G
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
$ {- M: j9 J2 m- c5 G10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
/ ^8 |1 A' C9 u5 F% N10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)' O* k( u6 E9 q, r
8 ^9 L; X% C) u1 D, @4 R第11章 Android的打包与发布
& {1 K8 q; e/ |9 G; X `" k/ j11-1 新建项目 (07:49)% R8 Z; D) W m& M# ?
11-2 代码结构讲解 (17:15)6 v) g4 x* `8 e' K6 I3 d
11-3 私有变量的定义 (12:25)
) Q4 i, t# j" T, C11-4 参数初始化 (11:54)
8 H1 ?$ z. L" H$ ?, `11-5 听写UI监听器 (19:18)
. Z- Z) X8 S; P8 X4 Z, v! m8 I# B1 k, e11-6 合成回调监听器 (05:58)% I! B3 Y3 X$ `3 X
11-7 听写监听器 (27:14)
$ G& u8 z `1 {3 ~+ h9 o, j+ f11-8 语音合成参数设置 (08:59) a4 a" e$ r5 J" ?$ K5 d1 M( I
11-9 完善项目 (21:32)
1 n) [8 O0 f( @+ b# @11-10 打包发布 (07:15)4 E4 e" g6 n, k8 ~
A% p5 g g" c8 i& w
〖下载地址〗8 ^% p% b( S) j" Z
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