/ x, `6 F& u5 l- d$ L" E8 z
! y6 O5 r/ N7 X) c7 |& H; R
〖课程介绍〗
- A. t) k) I9 \" i; X `3 {5 ^1 l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。
( Q8 k% ~- Z" ~. m" Q, k
0 `4 [; U3 R! }! q/ X〖课程目录〗
2 l) w+ [ h, K5 V( T" K" S第1章 课程导学
) T+ h* V4 S; f+ Q1-1 课程导学 (12:34)% o6 k# b0 H& w" Y' P1 Q1 |9 r& x
' B8 q' v P% \8 j9 u' X
第2章 基础知识
3 R- s8 x5 Z( x3 R: ~2-1 什么是TensorFlow (10:24)8 }0 e2 G$ _1 o! R; L5 z
2-2 张量、图、会话 (06:17)4 b" g4 d# K8 z6 A2 J" H
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37); g4 C' s9 \& B
2-4 Android操作系统 (16:19)! I$ `- N' J9 s1 I1 g! F
2-5 Java安装 (10:15)
8 E% y7 K% y+ ?+ D2-6 Java环境搭建 (02:40)8 e- ?$ e' V8 A% C6 g1 X6 ?/ Q
2-7 Android安装及运行 (10:39)
% ?( h+ u* e. `: q( p9 Q2-8 第一个Android程序 (05:34)5 \, T% d# [- @) T
: ~( e' T$ R; L3 V) v/ t+ P& E) ?第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）6 J0 S% i' ?! p! _
3-1 常用模型 (10:15)4 q0 l& E4 e/ O# Z3 m' x
3-2 BP神经网络 (10:53)
) z& V+ Z& N% C2 }% X: `. R3-3 循环神经网络（1） (06:58)
" N" Q, F( f* g5 a1 E) o% `3-4 循环神经网络（2） (06:07)9 i9 F/ s* X0 `" y, O; Z
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
' C1 l( c: [# u1 |6 G0 I7 j3 V3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
0 r/ f6 j7 J; e/ A3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
9 X- u: \4 i1 T( R" J3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)) _% m4 j; n! e" g, [! r
4 C% L/ n5 f% H8 c: {2 L ?# V第4章 NLP基础3 _* G3 j" z9 V
4-1 NLP基础 (04:19)3 J x$ a$ k; X8 `" ~
4-2 分词技术 (05:29)
1 S0 p: @- V' k4-3 词性标注 (08:34)$ ]4 ?# u1 f& n2 h5 S
4-4 命名实体识别 (08:25)0 i" s; G( ~( S4 x s( g
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)! ?' @1 o }% q2 Z9 t- y
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)! _" N/ R8 Q9 F
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)5 T. R' }! Q/ K2 O! p. M& V
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)& \; W$ R0 |' K# v3 |
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
Q! a: I+ L& C! G4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
9 e* T2 U1 ~/ P/ k! A: \! I4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
6 O$ \( x6 ]: z& y. T, i( D1 J U; t: y8 ^4 d* ]- u. O
第5章 文本处理方法6 y; @ J* e) ~8 A5 D
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
) s7 r* i6 t7 t, ~% F5-2 NLP中的语言模型 (03:47)# W$ K6 }' m: P
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43): C) B |! ^9 {- K7 X, r* o
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)9 K/ z$ o# u0 m; \7 t8 z
5-5 词向量与Word2vec (07:26)) I4 @! M( ?5 \ V6 ^# f
5-6 文本处理方法 (11:39)
/ q6 e" M9 F ?- V3 S- K* @/ I2 b, M$ f B2 L# r2 j
第6章 实战之聊天语料处理: j+ v/ ]7 F) W) b3 J
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)7 a! u+ d& a9 S) Q' p: W
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)) g0 Z9 I8 o6 C$ W* A6 k
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
2 E4 K2 Y) U9 E0 t! v/ M+ ?. g6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
! r: Y# j* ]2 n W5 U6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)* @3 o& _6 P1 Q b+ H
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)9 ~3 `' y9 Y& g' u6 \
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)+ C% H! |0 ^0 ]) l" U/ C/ ~
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
1 S% i1 V. |& ^. `; e/ j$ Y, w% i6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
" o/ A0 s9 V% k4 l6 `& W, O6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
/ i' A# @" n1 u* R8 N6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
5 o' u- ~" G3 n) n' H# R/ A. x6-12 语料处理实战小结 (11:36)
e1 T' s8 m6 L, o% h/ j% H# v9 q* l( z1 ?" j; x! @
第7章 聊天机器人原理
: _! |- j9 @$ Z$ H e( J* o9 h7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
+ s: q6 q9 q* W9 r7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)4 h6 S S3 Z/ B# T1 Y
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)& ?# y U' R9 c
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
2 g2 e9 |# U' P( g# P$ n( a0 r( l) M' v
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
& x- T% P6 v3 N: v: b ?8-1 线程处理（1） (09:15)
: ]2 B) l7 A9 S7 H8-2 线程处理（2） (10:10)
; ~# g; `: O# I- n. n* o9 e2 s. w8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
) p3 [" N( l, Z; j$ {8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)4 w% G0 ]1 _1 C! t
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)# ^3 v+ Z3 n: e( F7 ]2 P
8-6 batch_flow（1） (07:28)2 w: ?) @5 G/ N* a& q
8-7 batch_flow（2） (05:49)
. U. r2 Q9 D( r) I8 z) C! k8-8 batch_flow（3） (14:43)
& j' A( z! C" A8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)8 N: e7 p* \0 V6 A4 j) F
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)2 w f% s) K* T" ~8 I( N y- ?
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)/ x/ _# z# a: G+ L& f. G
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)5 T h4 t G# a2 f* i! T( ?" A
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)0 w. m; h, Z& d: |
/ @6 y! W8 s6 N$ O1 E
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
& T# R/ X* V* P9-1 基本流程介绍 (10:37)
: P5 O9 p7 z% ^ B+ P9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
2 t7 F T" E2 R- X( Q+ F9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
% i# [! |6 U' S+ o; G9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)+ ^7 u, p3 W- u6 F) Z6 W P( z
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15), b, ?6 B! [' K [# u$ \. W
9-6 构建模型（1） (06:43)
7 Y1 N. L1 b; Q' |9-7 构建模型（2） (08:38)2 o, V& c2 P& k2 F
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
5 V2 J" y: n' v$ `, j% h9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)4 E2 y1 `, I2 W! F. H
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
& f) k' S% f' x: Q, K" s9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)) W; o' h- ]" f. m1 _" Y* W3 K3 e
9-12 构建解码器（1） (08:28)
7 B/ b. U9 C! J1 W2 _7 p9-13 构建解码器（2） (09:22)- {/ y4 ^" t8 P! _# G
9-14 构建解码器（3） (07:36)" [3 ~$ g$ n( Y# j$ h
9-15 构建解码器（4） (09:19)
6 N p/ Q; _$ ?1 S# \9-16 构建解码器（5） (10:59)7 B! g2 P* O; q) H9 M' S! G
9-17 构建解码器（6） (09:28)1 C. c; W3 j4 b! a+ M5 y
9-18 构建解码器（7） (14:52)
. E1 ^$ r, V6 ^9 g- Z% b% C9-19 构建解码器（8） (17:02). c# Y1 L; \* H
9-20 构建优化器（1） (09:56)
! t& r7 P4 R: L9-21 构建优化器（2） (08:48)2 T7 V5 k5 K3 r& d3 }/ f
9-22 构建优化器（3） (06:01)- z9 `: Z# [' ]0 N
9-23 输入检查 (11:51)
8 V) \ G% d7 j- c' @, K9-24 训练模型 (11:59)
, [ N @( h0 N/ t# E9-25 预测模型 (07:22)
/ |, a3 O, K9 k* k7 T
$ \( g0 Y7 O7 Q4 ]第10章 聊天机器人模型的训练和验证5 K; }( {2 y, E2 h
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
4 h/ h! z; {5 I5 m& T10-2 第一种模型训练（2） (13:28)3 W4 D- x/ \% T/ y" {* B
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)4 @2 I0 v) R3 {4 W( V# y0 h! B' G
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)- D9 r0 _! }; `5 K, k
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
/ x# {- K8 r5 }4 z; z8 ?8 V10-6 第二种模型训练（1） (11:52): g/ D. ]2 |, x7 x! F
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
% S; A, u+ q* X: t# {10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
v5 O4 I2 i; G# n `10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45), K. g+ d9 m% V. A, Q6 d, p
* [6 c* q: I5 y/ a: n9 E. n
第11章 Android的打包与发布
$ v$ e6 ~8 W9 @) c, S11-1 新建项目 (07:49)+ k. P# A' d5 v4 K
11-2 代码结构讲解 (17:15); `! z3 C2 x" A% {& H( _' E+ s7 b
11-3 私有变量的定义 (12:25)
+ Y; Q0 i& g6 d0 s1 p11-4 参数初始化 (11:54)
, \2 q1 T* D/ T9 W/ g11-5 听写UI监听器 (19:18)
( y% N) u8 J; I9 P8 e& D& M: ]) ~( U11-6 合成回调监听器 (05:58)5 \& e9 B: R! P7 p: i: d5 V( [; }
11-7 听写监听器 (27:14)
& Z! A" T8 M L5 T( R* F11-8 语音合成参数设置 (08:59)
& V! @3 `/ X+ B" Z" Y: m- T3 h11-9 完善项目 (21:32)0 ^) d( k3 ]/ Z4 h6 M, j# Z
11-10 打包发布 (07:15)8 V2 F" R) a1 ^: d& C
4 @ T0 e. p1 g% [6 q8 P$ J& w〖下载地址〗
) U/ X. }$ u2 [' K! t. y; C
: B& u; h) b. e; h9 R〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗3 L# g4 m+ N% p& S. d2 {
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