2 X& f2 c2 b4 `! a3 u5 S( ^$ o$ q3 C) w! m' {
〖课程介绍〗, V: b \& i+ k1 p- [/ q1 Z: p$ m
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。, @: b3 M& w) I
5 X$ I$ }0 u0 c/ t: S% S* w& {
〖课程目录〗
0 x$ ?0 u2 r+ u7 D第1章 课程导学
2 w U2 P3 L5 l$ `' s1-1 课程导学 (12:34)$ b$ J X& i& k% ]0 u; c
3 r* r( {8 X1 v; w6 O* t
第2章 基础知识
$ V. V$ `1 R7 v. R7 Z1 Y2-1 什么是TensorFlow (10:24)
6 l, f/ l w) w( {: v+ Y2-2 张量、图、会话 (06:17)' G0 _3 x/ U: g7 h
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
2 ?% q1 w4 b/ X4 a2-4 Android操作系统 (16:19)
( _9 j j3 ~7 S1 ]2-5 Java安装 (10:15)
0 K R; \; f) g4 u2-6 Java环境搭建 (02:40)- e b4 Q# @. S0 h
2-7 Android安装及运行 (10:39)2 M# L" ]4 S6 q& b z
2-8 第一个Android程序 (05:34)
) Q( r q; T; ?) e6 H1 g/ z0 I3 A' D) y
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）$ s8 c$ h! F& L5 q7 Q+ ^
3-1 常用模型 (10:15)5 o' O2 R# P( _) w
3-2 BP神经网络 (10:53)
! C/ L' R: u; F, ?3-3 循环神经网络（1） (06:58)
2 w1 E, a- \# S3-4 循环神经网络（2） (06:07)
- l' f0 e& W5 F0 g3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)4 [, b9 K0 z. W2 G
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)! @1 n. Q+ D+ Z m) z; h
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)* I/ N" E9 D# A( Y8 z6 T
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
/ Y1 T* W' o: E: w5 f
4 k- m; l" l! z" u' S! h, c第4章 NLP基础2 p* X z9 Z5 r3 T1 U' [: j2 m
4-1 NLP基础 (04:19)5 X$ T# u) _' f3 w2 i
4-2 分词技术 (05:29)
) {# k$ Y$ ~" g0 a, `4-3 词性标注 (08:34)
" W7 @7 L% M0 e- g7 z4-4 命名实体识别 (08:25)
9 {/ _* P! u0 l. s+ A# [9 J5 ?5 ]& [( A4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)# m7 |: L0 F. V9 K& `' B
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28); C7 J4 S7 m: Y! D4 L( z3 E
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37), f! K3 _: S# t' o- ]
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
8 |* S- b( J' C; r. L4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
$ D+ z% I# ~2 N6 Z9 G4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)& \5 m6 ]+ u/ k1 s& g- g. j1 v; n3 ^# c
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)3 D% ?3 F" b3 v, ~: u% E1 ^
I3 a: T) W; L. T0 n3 s" V第5章 文本处理方法( r7 r0 b& u- u! w% @9 \
5-1 语料的获取与处理 (15:19)3 d% J* q8 z7 u6 |9 b: G
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)+ y, D- ~6 f& e% s, |/ z
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
& S" {8 F- C; [; j; [7 l5 a5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)& Z9 ? }; }* L+ T
5-5 词向量与Word2vec (07:26)3 }! f* }6 P: {* ~5 W: K1 ?
5-6 文本处理方法 (11:39) y/ d4 k0 _6 L' p7 s$ j
/ J2 P0 J4 ]+ E$ F6 w
第6章 实战之聊天语料处理; E5 c* p4 t( z" }9 _
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)% l' m" \: u! @/ A8 _
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)% C% b0 h, @" C. [
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)6 u" f8 i/ |. I) H8 Z9 I$ _6 j
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
: K# t, L+ [+ [* {1 K3 B7 D6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
! `2 f% A# C& p# V' J# C* x. M8 Q% _6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)3 Z n. P) L- c, 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)1 R, j0 H. `9 g4 M8 ], q" ]
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)4 V' @; _6 u+ U( q0 V
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)$ h# q& I9 j) n4 N$ M6 M
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
+ ~6 l) w. ]0 x+ ?) q G7 J6 z6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)- o! \& b& \$ l6 m3 S
6-12 语料处理实战小结 (11:36)) n9 [) ]" v: F4 G
8 [$ @, m' O6 s7 s" N1 s第7章 聊天机器人原理
3 ~* x( l$ l) p$ J, Z, B7-1 Seq2Seq模型 (10:37)$ R1 L& b" [, n0 F3 k. ^+ D
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35): W, ~& s' z9 P$ A( d! R; p
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
( f# S2 h4 q2 j" e" Z# ~7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)6 ~/ ?5 _9 s6 e6 Z
' e) T' z k+ d2 u4 l+ J! V! [第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理: S+ F1 C8 t6 w
8-1 线程处理（1） (09:15)
' T& c; H2 d: c: i, j: F8-2 线程处理（2） (10:10). o: s( d- L( q3 j! t" @+ S8 ~1 }. M& e
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
/ ]* I' k+ ^# m6 L$ p0 _$ G8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
9 t8 h$ ^" K/ S3 A% K1 q) s8-5 数据操作 转换长度 (07:39)8 W& ?# i1 q$ G( }& [' V
8-6 batch_flow（1） (07:28)+ h# \. v1 g8 @, b
8-7 batch_flow（2） (05:49)4 B9 |& l) z( D
8-8 batch_flow（3） (14:43)
8 s, k5 Y+ c' c8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
% M, X% J3 ], C) p$ j7 ?4 J9 N8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
. ^. u( c) X1 `! }) d8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
2 {( N1 h. \8 Z' {2 f ~9 n8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
( m' I: n# V7 H* l8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)8 b4 p- g) u# I% h, X! H' X
* a- {3 U$ l9 S
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
/ G/ c% ^$ l7 j/ z9-1 基本流程介绍 (10:37)
7 g# K, ?: ?8 n- ]3 R" j$ u( R9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
% i5 R+ X+ W. A- ^8 L( Q9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
3 H. E/ C$ r* O. Z; B# m9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
/ Y9 n7 H' O+ B) M* @9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
( |* o9 F, S( F% o1 Y9-6 构建模型（1） (06:43)
3 o- F4 q1 F! C8 x" x* w9-7 构建模型（2） (08:38)
9 P- B7 y( U% k! L) }$ g9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
9 ?3 K: A) n, O& r. l9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)! B1 x! h& x3 Y, k7 Z; E1 O
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
- a! b% g3 A ^9 y; C8 @2 [. b9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
6 f0 v1 V* W( B) A# E# Q9-12 构建解码器（1） (08:28)0 f" J; A9 C5 k( z) |1 f2 J
9-13 构建解码器（2） (09:22)) D; j/ h7 r7 v
9-14 构建解码器（3） (07:36)
5 a. f: E2 ^1 r1 Q; d9 h9-15 构建解码器（4） (09:19)
5 Q v; c- e: T& h( B* _9-16 构建解码器（5） (10:59)0 m, @' Q, ~& x, P9 V
9-17 构建解码器（6） (09:28)4 E* M0 j' A( K
9-18 构建解码器（7） (14:52)! ]% N8 [/ k+ y& L) W5 j1 R
9-19 构建解码器（8） (17:02)5 h; M" ~0 R: T; p, T+ x Y. U& m8 Z
9-20 构建优化器（1） (09:56)
7 H( W$ _: H h: A# d% _* \# \, p9-21 构建优化器（2） (08:48)
3 M6 s& ^! U$ t% u9-22 构建优化器（3） (06:01)3 u7 x4 E8 r( b8 m$ w6 A) e
9-23 输入检查 (11:51)
) [' G! m! }) s# D9-24 训练模型 (11:59)' o+ r( f5 D' j+ B
9-25 预测模型 (07:22)' R; X( l( d2 }) G; d0 x0 e/ f! {0 z9 B
$ {$ K2 @3 X8 M- |: O8 u* _+ @
第10章 聊天机器人模型的训练和验证; U8 A- ~, y% Q0 t
10-1 第一种模型训练（1） (06:17); h( k- Q- v& l2 ?" i7 J8 I- Z
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)/ w9 {# T9 U4 M, V, r8 k
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
3 n, ?0 C9 p! h10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
' k: R/ R/ I. D% O10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
' S% N# v$ c9 g: @4 D/ i10-6 第二种模型训练（1） (11:52)# t) ~+ e c' K# Q8 L# d
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)- y# k4 A7 _9 b c3 P1 f) y, ?' ]
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
( u( V& w+ s$ l4 W& A _$ M/ X10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)9 n" _ K# R! E4 J4 ~
4 c1 _! u# Q7 `, `1 U* C
第11章 Android的打包与发布
! o7 ]' m1 E- @6 S) B4 F, e3 h2 @* f11-1 新建项目 (07:49)
' h& ?; n% H* E9 r7 T- i" |/ F1 Q3 [11-2 代码结构讲解 (17:15)
- R: Z1 A% B4 Y4 u5 R* Z" {11-3 私有变量的定义 (12:25)2 z X1 j& ^/ c( t& T2 }
11-4 参数初始化 (11:54)+ D; q; l5 z3 R; q0 ]" D7 I
11-5 听写UI监听器 (19:18)
" P8 N& L, G( ^7 L11-6 合成回调监听器 (05:58)1 N0 R4 W/ [7 ]0 _. @' a# \
11-7 听写监听器 (27:14)/ E/ y/ C5 i, H$ J8 i8 P. H% z% o
11-8 语音合成参数设置 (08:59)8 g. [! h. u: m# a0 }, n# I
11-9 完善项目 (21:32)( c. u# f. z5 v! ^$ f) U
11-10 打包发布 (07:15)8 d! S# V( X1 l& V
1 ~( p: t: x `, ^9 ^. W〖下载地址〗
0 C. K6 ?; m& c% M" u8 V3 J! e1 X L4 [3 q( u
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