* U( J2 i) i( m
. o5 @0 [: V& x7 u5 D
〖课程介绍〗
" `$ O8 Q7 j! ~: A& n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。
- B1 i* W) J2 K( p; t+ }: L4 i& i$ ], s5 M
〖课程目录〗
p# \ T6 w2 E7 S) j# X% C. C第1章 课程导学6 ~3 r* Y9 F0 y
1-1 课程导学 (12:34)
) ]8 A. ^( _- K( w
: o) d6 F# [0 ?$ L0 v第2章 基础知识; _3 K! |1 E" A
2-1 什么是TensorFlow (10:24); D& p& l4 F1 `& S
2-2 张量、图、会话 (06:17)
7 [: Y) i, d# c# x6 c& |2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)! A8 b! T1 x2 L9 H% h& f
2-4 Android操作系统 (16:19), o! t& x8 o: a& p
2-5 Java安装 (10:15)
" A5 W. C7 H2 w3 E* x2-6 Java环境搭建 (02:40)0 {( M' Y6 z( h/ A X6 w0 Q4 w
2-7 Android安装及运行 (10:39)
6 v+ {" \5 S) \+ c7 [2-8 第一个Android程序 (05:34)2 Q) w& I% ?5 J o5 @% W7 D* k
( D. A c9 _% D第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
( G! |/ ^" F* F, N5 [: t/ M3-1 常用模型 (10:15)
$ ~7 K& c, [4 u3-2 BP神经网络 (10:53)2 j0 D1 {. U- P% @$ w4 p
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
) ^+ y% F7 l- U$ D `- g" @3-4 循环神经网络（2） (06:07)( K q: U$ ~: V! O' A2 y5 C
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
& K( h2 ~! F9 T1 c7 L' u. N# ?+ D3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
5 f t2 }# w7 I) e& B3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)0 e* R- R! O. H5 E
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
0 t" A% j5 E/ t. O: f9 k1 ?
P9 B. A9 k/ n$ W+ d0 M' W第4章 NLP基础
. L3 |' v6 v0 N4-1 NLP基础 (04:19)
- P7 D4 m$ [" h( X4-2 分词技术 (05:29)1 x- I( v. Y( F' K N/ z
4-3 词性标注 (08:34)
0 w2 g/ ^0 B% R5 `# W' e9 P4-4 命名实体识别 (08:25)3 X# K' D8 k$ }$ f
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
; v# A0 H8 c$ E! ^' ?' o1 U- a% G4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)* H+ @" z6 @2 Y, t/ M& [
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
# X6 [5 W! P" D& j$ q9 c& n: b; `4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
& V$ g; H0 T% U" A4 J4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)0 c9 |7 x' c7 u% Q, N# X( B3 K3 n
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
4 A4 T2 Y( U: O8 r" w) p. A& ] B4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
1 ^( z- A# j, O" b4 i3 n. X$ m. w, w0 n1 _& M& J
第5章 文本处理方法
0 t6 e; a }' B: }5-1 语料的获取与处理 (15:19)
0 D+ e' h: W3 Z$ h7 K5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
; Y, Q; s/ h" b& R/ T+ r5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)$ S8 h8 H# W9 |% a; I
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
& E7 e: ^$ F2 o4 W5-5 词向量与Word2vec (07:26) e! R7 u6 [4 X/ v7 ], G8 @
5-6 文本处理方法 (11:39)
- j! g# u6 s$ d3 O0 a& Z0 _! h. R/ R/ ^/ z- B; p3 z
第6章 实战之聊天语料处理
5 Q9 C0 n* V8 ~7 M1 q6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
/ _6 I: ^1 u: g0 o q" u. r: \1 Y+ h6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)9 _5 j# h+ y, E3 O$ W/ X, m4 _5 E5 n
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
' ]9 I; m0 ^% i. g7 K7 _2 j$ K6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
3 [) w* N/ s+ m6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
7 Z2 s% K, x! q& C$ [) }6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
; K7 K/ g7 ?, e0 g! M" F6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
' B8 ]( M# f9 u) m) j6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
. W1 Z: b* }% J% {6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)( i H' ^" M- A( A5 }9 U
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20): ~- q5 {" p+ N; f1 O* ]# H
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
: A! ]3 ~, o" X& \' p6-12 语料处理实战小结 (11:36)/ A3 ?3 H9 [2 U9 `) y2 i, c1 ]
% z) @, B+ J' P! _
第7章 聊天机器人原理6 G# H' \5 T _3 H0 T, |) ^
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)* Z3 g/ g' G- N! U9 h) L
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35); I+ E3 D; m3 Z7 x/ g
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
1 V; `+ o$ s! n' `# M7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)* G. N, e) ~6 _( `& A% X! ^* j
4 z0 R \( y: i5 t( y `
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
d$ l+ V! D' G& T4 A8-1 线程处理（1） (09:15)
G6 t! N5 k/ Q7 q! @* u8-2 线程处理（2） (10:10)
8 X4 r& @" U# D+ {2 b8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)- ^% Z/ ?& s/ n' y4 S1 I/ I
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)# f* n+ h+ G: f% g+ A
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
2 `# `. k* U5 P8-6 batch_flow（1） (07:28)1 {2 _1 r% o0 c
8-7 batch_flow（2） (05:49)
" z$ S( l( x. a( ? U- V0 I8-8 batch_flow（3） (14:43)7 d: h6 `* t! z/ X
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
" s* w+ \: |: @8 B. u f7 m! n, _8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
) _5 c, j. s( n. z8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
' p( F9 b; t) P" s* L8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
7 {' B& N: A0 N$ o5 ]! f8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)! ~6 A2 K3 {3 @; d, B! v5 B; e
: k6 k7 l2 ^( x0 x) N5 H9 e* M第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写6 R# \+ o: N8 B3 _
9-1 基本流程介绍 (10:37)
5 |9 V7 l: m% v9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
* l; }0 B& W; n% U0 Q9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
, n5 O- M0 V# |- ?9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35) g5 p# g% j6 E2 t0 x" s& I
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)6 \0 v4 Q! s' z
9-6 构建模型（1） (06:43)# X* |0 ~% C7 H4 e
9-7 构建模型（2） (08:38)6 y, H7 M$ l f( Q$ \- _ Z: g
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
0 F6 _4 p# I6 s5 b! ^9 |9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
3 `1 a% Z; ?* b* u# K9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
: K+ J! A) o' q9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
Y! F2 W4 t! r* v) B* [9-12 构建解码器（1） (08:28)" X, h- @5 I! J% ^4 Y$ a7 p' C
9-13 构建解码器（2） (09:22)9 l. v/ p: k( r; I, V
9-14 构建解码器（3） (07:36), Y* H. g0 ~/ [
9-15 构建解码器（4） (09:19)
& g5 }) b6 C6 R9-16 构建解码器（5） (10:59)
4 B X# j7 ~# f, O# @9-17 构建解码器（6） (09:28)
: k5 S( c5 U9 N9 ^$ E+ K* G; m9-18 构建解码器（7） (14:52)
# T W' H: l: y8 y9-19 构建解码器（8） (17:02)$ Y* l0 `6 v$ M; q5 V' J
9-20 构建优化器（1） (09:56)
}" i; Y% n* x1 G+ V2 Q9-21 构建优化器（2） (08:48)
N0 l6 u6 F2 o8 r& g8 n9-22 构建优化器（3） (06:01)
0 f7 d' \/ M0 Z H8 C9 ^( Z9-23 输入检查 (11:51); f/ g# h" Q" m
9-24 训练模型 (11:59)' j; B9 Q9 m6 H4 P
9-25 预测模型 (07:22): a/ ?( |# K3 g# m. O. b8 u9 o8 i
) F {9 [1 f" u1 p/ k$ R第10章 聊天机器人模型的训练和验证3 E) ], ]! y& O: S, x+ v) ?
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
) i1 g* k8 j( L9 B10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
' h, s6 R; k5 M" C10-3 第一种模型训练（3） (12:10), L6 u7 I T& y- ~& I
10-4 第一种模型训练（4） (14:49): H( F! C5 u3 u5 }6 L
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)6 B5 p: H8 S" H* @5 y' ?- Y
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
& E* ^' [9 Z/ `7 v7 ?10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
6 T* t& w' ]2 \- s& z10-8 第二种模型训练（3） (05:34)9 Q) i E* @) @
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
! h% }6 h" Y/ b( m' t1 `- ?1 ~* w# g7 Q5 H
第11章 Android的打包与发布9 \# ]; E; o! t) X: {
11-1 新建项目 (07:49)( \3 x1 w0 Q7 Y
11-2 代码结构讲解 (17:15)
1 R- }- g: U' u+ k. p* l* I+ L11-3 私有变量的定义 (12:25)- b/ _+ u" k3 J) @8 \7 p# o6 b
11-4 参数初始化 (11:54)
2 M( O0 q1 ?, b% J/ ?0 b11-5 听写UI监听器 (19:18)
* n* T, L, y* w8 V11-6 合成回调监听器 (05:58)% @( n' c" U3 N4 G2 r! X$ n/ `
11-7 听写监听器 (27:14)
/ Y* C1 ^* p* J- p11-8 语音合成参数设置 (08:59)
# m$ N' q7 w, n: S( b7 d11-9 完善项目 (21:32)$ ?& X7 {$ W9 j& }+ n0 T
11-10 打包发布 (07:15)
# i; T( k* y& z1 o- m3 S" U0 t# N! I; f- l
〖下载地址〗5 Q* [: O1 {* X ]/ q
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