0 |* H3 k4 M- B; p/ O9 j2 U- S* ^) X2 b8 u% h
〖课程介绍〗$ q; W3 G) F# W
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。
' E/ W; M; {9 j1 V! ?/ J5 F
! A* `4 j, p u6 e' N9 v8 e, m〖课程目录〗 ^5 Y) R; Y6 y8 R; M
第1章 课程导学3 q1 }. V. T, R2 V5 N) m" S8 q
1-1 课程导学 (12:34)
* I0 C- Q. G* s) [/ E% D: t' M1 u% `6 X5 n
第2章 基础知识/ v$ d* t& l$ `6 K2 `6 g- r
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
; D5 F' d4 k" L0 ?4 |2-2 张量、图、会话 (06:17)
& d p1 G; q9 Y$ U% B" X* u. }2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)2 N. A3 n9 [9 b
2-4 Android操作系统 (16:19)& p0 V" O+ t- k2 a# } Z
2-5 Java安装 (10:15)7 @0 }9 s* d2 `
2-6 Java环境搭建 (02:40)
. w, Y+ H; r: \9 O5 V0 x5 e2-7 Android安装及运行 (10:39)0 |' x2 g( ]7 t. |, M4 [
2-8 第一个Android程序 (05:34)3 C7 M8 g; _. f) x) j
$ l G, c L% Q E: F' T
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
* V; {. Q2 v5 o& P* i/ P3-1 常用模型 (10:15)2 D" I( b6 E. ]. z; v
3-2 BP神经网络 (10:53)+ ~: G) S' @5 U* |
3-3 循环神经网络（1） (06:58) ^0 m0 T* @5 Q! C9 ]/ E6 X/ ] t
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
2 y* i9 e. y3 V4 Z" j- Z/ z) e8 d9 L3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
! ~6 |9 I; U% c3 u3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44), H% x* U% Z# Y. l9 i- a
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
# D" T7 @' l% p5 y3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
. f; x$ m) S8 p1 k$ U' ^: o' _6 ^, l9 y$ D
第4章 NLP基础
3 U1 s8 K$ _' R* W' p d* i8 S4-1 NLP基础 (04:19)/ S+ u9 g N' {7 R+ C/ N" R
4-2 分词技术 (05:29)
: s+ e* J5 K% m3 N( E M2 [8 T/ X" a$ p4-3 词性标注 (08:34) m% v$ L) w; Q% y
4-4 命名实体识别 (08:25)+ [3 E8 R; f3 E4 A: ]& g4 j" G
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)" t6 t" A0 \3 K# e' B
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
8 q# v; B4 s9 l! `4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
& R; p1 o1 j! y" i; \4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
0 {8 |, A1 E( u( c; R4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
. D2 q' a1 f% P4 X* N4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)$ V8 v8 W0 ]. Q7 m; o! {% R \
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)9 ], Y/ p$ J2 _- F( J
3 h' A5 y! l, `$ o& i4 ~ Z8 \* g第5章 文本处理方法9 F7 k9 v' H0 U
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
; S; u1 t: s) _2 r% |5-2 NLP中的语言模型 (03:47)% P0 m+ Y0 g% _4 y0 l) M
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)& E8 ?# C7 `3 ]9 J0 t) Y# @
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)6 F5 }3 B I6 B1 P, [, o) T
5-5 词向量与Word2vec (07:26)# L( t7 Z3 x4 n
5-6 文本处理方法 (11:39)
9 H5 J; ^. g! Y1 c7 e5 y# [% s4 ^6 X! V
第6章 实战之聊天语料处理$ ~0 F2 M Y8 o! ~) ]9 k$ u" M
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
* @' M& i8 \0 k& v3 ?6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)6 ]5 j y# D F7 Y
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)( L: `# x6 U) l% |4 a/ P. c
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)$ q* s2 g9 R# h3 i8 k$ `
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)! j& S7 F+ b, p$ X) p/ }
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
: ^( X- u: T7 ]; X, Z& H; Q6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)& b4 b( \- E0 [; d! E+ z% w2 e
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
4 X4 @5 y Q+ X( C; }6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)) _0 O+ ]* Q' D& t7 L$ v
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)+ K# A9 G- q; F6 J* D
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
9 @: k& o& s" _7 _$ D6-12 语料处理实战小结 (11:36)
' C7 V& C+ }4 t& l: y3 \5 y3 X$ H* o
第7章 聊天机器人原理# |. O- O% o8 O$ g1 u$ k4 b
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
4 E" o3 j4 v9 p! C9 Y7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
* `% c7 r* c6 |3 `0 O7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)! b! X$ p4 X) m- p$ ]0 G
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)& ^1 x" p0 M. T5 {2 ?" g* `" g
' f6 v0 F4 X) d8 A" r: c$ O* I第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理3 }7 y' r B' J6 _1 c
8-1 线程处理（1） (09:15) r+ ?8 x* f9 K- [2 J- ^. x" b
8-2 线程处理（2） (10:10)5 ^0 ]: E1 ~0 L5 h1 d! h. t( h
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)6 O5 I/ R1 Y8 {* D
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
( [+ h2 k* |9 B Z& b5 | Q, n8-5 数据操作 转换长度 (07:39)3 U4 |- m8 C' a8 ~/ y# s/ q
8-6 batch_flow（1） (07:28)9 ]- n4 I) q; m
8-7 batch_flow（2） (05:49): U" s5 [* u; z7 O
8-8 batch_flow（3） (14:43)0 Z! A3 h: k' \" K# @/ U8 Q
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
# R4 d% t* }! U% ^* X5 O9 s8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)* \6 b9 Q* s+ _, {- k$ o* o, G) b
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
, T) c5 d- ]9 g( ^- {& a. \: g8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)3 ~0 `2 V @( l+ _- `# Q/ `3 \ l* ?
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)# {0 b# M- C5 J$ Q" m" V2 Z
3 H! \3 ~4 ^5 m; T第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写$ a0 U6 t# |1 o2 T+ L. N! N
9-1 基本流程介绍 (10:37)
+ o: ^, x$ M f; Y+ @+ p9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)6 F1 V5 S: _. _; {( ]. k
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
Z5 i. R* M$ u8 t4 E0 J1 ~( M- g9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
- P0 P0 C' @! |, M: u9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)8 q9 D& w3 Y; O% r7 }
9-6 构建模型（1） (06:43)) L8 e9 u! j* {! }! i: s7 q
9-7 构建模型（2） (08:38). ~. Z. P' v! t9 M
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)4 N m1 n) _% K) K5 T* R
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)2 d; L% C0 G8 ^5 t- `0 `
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)$ P2 {) e; Z# w. j* V
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44) E8 r& M: Z6 U, z
9-12 构建解码器（1） (08:28)8 i' i* I2 k- i9 `: h7 }
9-13 构建解码器（2） (09:22)/ ]' l# [* I7 z* T
9-14 构建解码器（3） (07:36)
+ P, l3 i# Y' r9-15 构建解码器（4） (09:19)' d4 F; h' u' r* m* w9 i& w
9-16 构建解码器（5） (10:59)9 b+ {9 v+ V( A5 f/ {) r/ W
9-17 构建解码器（6） (09:28)/ B. x1 U# }0 z z5 F
9-18 构建解码器（7） (14:52)
, p, r; S Q; I- K. W& @9-19 构建解码器（8） (17:02)" w! \: @$ D5 x
9-20 构建优化器（1） (09:56)5 _) _/ e8 p2 O# D& V* l/ s
9-21 构建优化器（2） (08:48). `3 P- ^" m+ L: y
9-22 构建优化器（3） (06:01)6 d6 l, S# ?. R5 ~/ n) J; x8 O; d' j
9-23 输入检查 (11:51)
" i- ^% i: i, c5 q/ e6 t% ~9-24 训练模型 (11:59)( E3 _+ I* U- E" q' ^" p6 U1 ?
9-25 预测模型 (07:22)2 l- l: v0 T ~ I$ w! r
, c4 x4 G% X) u7 E2 x+ R7 L第10章 聊天机器人模型的训练和验证
/ |8 C7 `; t% H: z/ G10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
# a5 \& ^- X" g+ _10-2 第一种模型训练（2） (13:28)9 P! a. c. L" ~ X1 {3 E& x
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)% l8 a/ C5 a8 V! I) Q3 [; x) ^$ j
10-4 第一种模型训练（4） (14:49): k% i' f8 r+ c
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)9 \" }; `$ `' c& N o/ u7 D
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
: g7 z3 V. e3 f# m: g" ?* F10-7 第二种模型训练（2） (12:06)5 I; W- b, y5 F7 X, |% a% I6 y/ F
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
3 a7 e( L! b0 b. ~% F2 @10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
& j* {8 ^/ C u1 Z' S& v! C( o6 d3 m/ |& T2 P, h) i) t9 |
第11章 Android的打包与发布9 Z" f1 e- K8 M! E; }
11-1 新建项目 (07:49)% d8 w: C# [ z5 u; s1 \9 k! d$ L4 C
11-2 代码结构讲解 (17:15)( G m }; J. N
11-3 私有变量的定义 (12:25)1 T' I( r# |$ n7 E
11-4 参数初始化 (11:54)
) G+ ]( ^- l8 A11-5 听写UI监听器 (19:18)
8 J, i; m5 H- m( ^11-6 合成回调监听器 (05:58)+ z, N; o. k+ C2 {9 U
11-7 听写监听器 (27:14)% N+ Y2 x% j# [6 o" f9 R; S
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
0 w' c# }* z; H( @) I' f3 E11-9 完善项目 (21:32). ~4 j2 e8 s" w9 Y% R% N$ ? n
11-10 打包发布 (07:15): A' z. S) ?: @" N* [" |6 `& G7 h
; ~$ W" ], O! u% d5 p% c
〖下载地址〗
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