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〖课程介绍〗 @4 v3 z* Z* P- 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。: C( o# K4 D: I. x+ ]
/ d3 N6 C, A( {% S
〖课程目录〗
8 w( K2 x3 j" d, s第1章 课程导学" [: d- F' k4 y2 h! G/ N5 B( m6 r2 O
1-1 课程导学 (12:34)
Z* `: f$ R3 p& e" E4 W- h( t3 X+ z( I$ O; Q2 z+ g3 w: B
第2章 基础知识
0 m& b" Z7 a" Q9 Y1 l0 c5 p# h, t2-1 什么是TensorFlow (10:24)
% ]) m* `3 g( U. p2 _+ j3 d2-2 张量、图、会话 (06:17)
$ ~: A5 m/ ^( s) q6 i2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
8 Q' Z' T, _ b5 b( \2-4 Android操作系统 (16:19)
( W- U U* t" S; E, b5 s( F2-5 Java安装 (10:15)
0 y8 }: @8 o; ^7 T0 R2 \* h2-6 Java环境搭建 (02:40)
# f! G" O% x& X4 |2 P2-7 Android安装及运行 (10:39)6 j7 U3 U1 [5 I8 P/ p" c7 n
2-8 第一个Android程序 (05:34)4 v2 M3 E" G# C8 U! W; W
- F' \) |! z7 N0 \2 M2 B
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
0 r( ?5 q$ W' c: M/ P3-1 常用模型 (10:15)* n$ H% L- g( }6 R: G, e
3-2 BP神经网络 (10:53)2 [9 i. W! t% @& Q. E3 p, F
3-3 循环神经网络（1） (06:58)! d+ l2 O% T8 ?, ^0 p
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
5 w& X% m0 _7 D5 @% W3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
4 ?0 u( d( Q# E5 c. ]/ G7 l- Z* q3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)% T0 a" Q% |3 a
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)* G& x9 U) ~6 \) i) R9 u [
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12); C0 `9 c& T! |) L- O$ G
7 w( S% e. K a第4章 NLP基础
/ B/ l" F. r9 E" ^4-1 NLP基础 (04:19)
9 S/ Q$ h* U" p' n/ m) d0 v' Y4-2 分词技术 (05:29)
7 _, x! X+ c% j: t! d# @) i3 ?4 u2 M4-3 词性标注 (08:34)
% m7 u5 G1 J0 p% ?4-4 命名实体识别 (08:25)! T/ ^* A4 S- k) [: `, c: q
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)3 Z# s4 Q) ^$ J7 y9 g+ V! |( {
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
5 s, G- y" H2 e9 H: G4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)% j3 Q$ f8 C1 B1 I
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37), r" L/ z9 N: B+ P& B: z5 A/ |
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
$ E4 G- @1 ?+ d# P4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
8 O& k2 t$ Z m/ y7 x+ G4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
. b: [: f: u) `/ r$ P7 j
1 ~7 b% _ V, ^: s+ |' ]( k第5章 文本处理方法0 B. r6 V+ U" p8 T y( W
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
4 L6 w, h- i" h! B4 Q/ U5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
7 l2 B+ Y* u: ^7 n$ O/ O, L% `5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)$ @, s1 j# f9 m% P6 f! e e
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
6 k" \* ]+ `1 d! x: `5-5 词向量与Word2vec (07:26)
[; S6 s8 k5 L2 V T5-6 文本处理方法 (11:39)
. A( J3 a" E$ q# Y% Y S6 K+ B6 g& j8 W' H; Z4 e7 K2 ]
第6章 实战之聊天语料处理/ e5 ]' r$ [$ g' {+ }1 j9 D6 A
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
0 D; o5 g+ a/ y8 Y6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)' F- ~8 P2 q) {) `/ s' O
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)$ |' x% @7 L" i- O0 r, @
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04); }6 L) I |9 d h/ ~# ^
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)/ q& O+ H: L$ e5 L
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
5 \! D& v% c/ F# }4 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)
' e' ^7 q. w7 O9 R8 Q0 m( T" E2 B6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44) d) a& z f* i$ Y, l p" C* Z
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
$ `; s- n* A5 ^6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)# x# u9 f2 G! N' ]
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)+ g) b" F/ ?+ K; r! o& M( i
6-12 语料处理实战小结 (11:36)2 ` p5 Y- L2 k) S, @
: L& X2 _; J2 ^8 t第7章 聊天机器人原理
6 p1 l2 A! |/ c4 R: m' i7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
' G. ~( Z- c) D+ c7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)' \7 E1 o6 O5 R: H% P
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
! M8 S( B' j- ^4 f- `% s6 @5 U. r, ]7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)$ h! ]0 O- H; U
* l# O& C- f8 m$ S8 ~6 a
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理. e7 P4 X$ |( @
8-1 线程处理（1） (09:15)2 x3 x; |8 w( ^; T( H
8-2 线程处理（2） (10:10)
# \0 c x' F4 S* i! b4 Z$ z8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)2 y7 ~8 S) I) s8 e0 |' S) I
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)* Y) B/ S' a* o# I3 V5 [
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
% G, B& @' E% e1 u+ l/ U3 ^0 x8-6 batch_flow（1） (07:28)
$ Q, l1 j9 B+ ~/ T! H- j8-7 batch_flow（2） (05:49)% A( C2 D {9 c2 F
8-8 batch_flow（3） (14:43) {6 G) L3 E4 j6 [3 n
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)) G" Z( V9 ^( F& T4 C
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)+ k5 U9 Q& F& \ E& Q7 r" X' m' E
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
4 Q* e4 H" a& w" R' U8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
- ], U: a1 D% ?4 }; u" i: \8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
( F4 [# K8 j+ }
1 n2 p2 b) Y+ j# _! @* K3 N- D, h第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写) r+ J1 F: l0 [( f
9-1 基本流程介绍 (10:37)
, H; \' N- ?- O" G Y7 o- d9 f5 d' m9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)' B+ M0 ]0 }& W9 W' \! W
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)/ d" v0 S* M" U3 X, f+ R: X
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
) v' z @; J7 o9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15): K; S' N- C& [3 x/ Z: \
9-6 构建模型（1） (06:43)
: ~0 _/ U' l* l! o9-7 构建模型（2） (08:38) D1 A: b; e, x( N% g) Y
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)* {9 C! v3 L, H6 f6 ~ n
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
- G" N2 I$ S, `4 z% N. L, |: Y9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
7 d/ S' I, R z) d; O, v4 c! J9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
- y& M W# ]2 H. J6 {0 G4 C9-12 构建解码器（1） (08:28)$ R, Q; b$ X0 e) |
9-13 构建解码器（2） (09:22)- y" A$ X! {5 i) r/ ]6 P
9-14 构建解码器（3） (07:36). O( F/ r3 D1 M
9-15 构建解码器（4） (09:19)" p7 l1 s+ A) A6 V/ r
9-16 构建解码器（5） (10:59)
! Y/ B) a1 u L a' G' f# X. ^) v9-17 构建解码器（6） (09:28)
$ \8 J! ^- O ~) O6 G; L9-18 构建解码器（7） (14:52)
# P+ @$ f/ p8 r" t9 Z6 B9-19 构建解码器（8） (17:02)' k+ T3 P+ g$ k* W( G8 p/ l1 T: I
9-20 构建优化器（1） (09:56)
8 a- C4 |" G) Z- G3 }9-21 构建优化器（2） (08:48)
6 [+ t/ s9 @/ N" S2 G$ \9-22 构建优化器（3） (06:01)3 E* N1 U6 U; S X5 r' X+ {: Q# Y
9-23 输入检查 (11:51); `4 t+ j: N+ U( @2 Z+ }% e
9-24 训练模型 (11:59)+ f; l- e: }! c/ G1 f
9-25 预测模型 (07:22)
# P i6 y9 Q: b- o$ D* n m3 D3 |. L8 \, J a2 M1 [0 m
第10章 聊天机器人模型的训练和验证% E0 s, J& _6 W$ y' h# V8 ^) }0 U- {
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)4 @) U9 D* P! E1 k7 ^% s7 Q& ^
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)! Y& e6 ^$ |7 E' }: b1 I0 X& G3 G
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
1 |; K) |+ p* I" O10-4 第一种模型训练（4） (14:49)$ y4 V c2 c3 F2 Q1 H% f% y! z! x
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
+ j# Q) K# i4 c( i* {10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
5 x# {! N+ p" B, t, N/ y10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
) t: i9 E6 G t1 ]9 W10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
8 Q Q4 z( l0 U9 r10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
5 [& S( |: T# f' m) Z1 _; X& B ]1 I- T0 l* E8 U, U
第11章 Android的打包与发布
* |/ h; U! h7 Z11-1 新建项目 (07:49)5 s; T- {* G2 y" m! }0 z, K
11-2 代码结构讲解 (17:15)
% C0 p. i; _/ H11-3 私有变量的定义 (12:25)
3 V# h' ~' Y7 } K' h& T8 Z O11-4 参数初始化 (11:54)
. l! Q% W- r) D# `/ p- P11-5 听写UI监听器 (19:18)
) T! t4 o$ g, r8 k) D11-6 合成回调监听器 (05:58)" a- {, M4 E8 N2 T: w
11-7 听写监听器 (27:14)2 h0 L' E. x4 {) K1 C9 G
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
5 L* S8 r, c+ A0 n11-9 完善项目 (21:32)
$ d9 f3 D, u, c/ d. p& c11-10 打包发布 (07:15)2 X6 I8 S K* [
8 t, N6 K0 r+ } b$ B
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