/ ?: z2 l* e5 Z$ _, N2 e% L5 v
6 X2 j7 e0 @$ B- I# g6 o y5 N
〖课程介绍〗
9 p' ?, Z z+ q& y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。0 y4 @6 R, ~ v- y s5 A
+ [2 ~ H' P6 V9 M〖课程目录〗 g7 S- m! R% D$ T6 m
第1章 课程导学: H* I# H4 }" j1 ]$ [% B/ b
1-1 课程导学 (12:34)
6 E( k1 D$ l, z" X) f& s& k" R& H/ E; ^7 L2 l# Z2 W
第2章 基础知识
) I; R2 r; Q: g1 @4 w5 |2-1 什么是TensorFlow (10:24)
! e h* C Q& ~2 S! E" y! n2-2 张量、图、会话 (06:17)% J+ Z, S1 J5 ]9 f! q
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
4 T8 K! ~2 s( q- N j5 _2-4 Android操作系统 (16:19)
$ Z0 d$ H' Q L9 U3 u: f3 q2-5 Java安装 (10:15)
: I5 s. d/ y6 o8 t4 K# i4 [, j/ X, |2-6 Java环境搭建 (02:40), Y/ _- \+ [( D
2-7 Android安装及运行 (10:39)
- B2 V9 H4 K7 |1 q. V; A, [2-8 第一个Android程序 (05:34)
) l' Z4 [$ D5 a; H8 y) M. f
9 d/ j/ {' {0 o" a r/ @第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
" H# S" O% b- `: W( C' f" f$ s* {3-1 常用模型 (10:15)
5 @: s& Z5 W0 S. _( v+ M3-2 BP神经网络 (10:53)0 G- z5 ?) Q8 C- M4 n( a8 F
3-3 循环神经网络（1） (06:58)5 q# ]5 A J1 p
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
# A8 y& B$ a$ g: B. L( A3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)2 i6 l$ `+ c9 z
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)2 p2 d. z, B& h! s& C
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
9 J7 D. f3 E) u3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)' c! s# b- W! O
5 F; ~ z, Q+ q( _( T% L. n4 R. c0 f
第4章 NLP基础; h/ O4 Q! p* l8 d+ V
4-1 NLP基础 (04:19)
9 L$ F. {. B8 P) U- S4-2 分词技术 (05:29)* x* g* D2 J' `, g9 W
4-3 词性标注 (08:34)
+ [8 b( A$ {' d, w) U4-4 命名实体识别 (08:25). ?) A0 c6 G* I5 N% o. i& D1 C
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)3 J; n0 z$ F% L1 h" ]5 J1 x' h
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)' u( {- G1 H) C( b/ A7 a& ]; O
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37). T5 D1 q8 z6 T
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)* M0 Y A! U* w# T# u v
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
3 z8 n3 P2 A" q0 o4 X2 D( o4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)7 o+ _6 C+ V6 R9 x
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)4 n) U. \4 n) `+ H" U7 p
: z H e% w- o* o" J3 s4 f) u
第5章 文本处理方法
9 N. U; [* _& R% n- i- b. ]$ b5-1 语料的获取与处理 (15:19)- g. N" O9 t l- z, o. l' \0 Y/ F
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)$ {& s. U: l' k( _( ~
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
( \) \% y5 h( e" C8 t5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
7 T$ }8 n& h+ B5-5 词向量与Word2vec (07:26)5 V9 q" n I8 i9 H1 W" w
5-6 文本处理方法 (11:39)0 X+ r" c' Q1 ^8 l* S8 C" ~: k# M3 R. q
- W# }& w. M; U第6章 实战之聊天语料处理
5 u4 R6 B# I$ @0 N* {! z# H" i, w6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)' ]( S. f, z+ b- k: _3 j+ @
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)' }. `# n/ f' k. l) F
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)$ v* A6 v$ U8 f" L4 ?
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)% K$ ^, ]! \: s: \( b
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
5 w9 P/ z* `8 v8 B0 N" z6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
" }6 H4 l7 ~* t6 }1 ~* k6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)3 o$ L1 M7 z) i* o
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
7 {! h6 r$ v% A, ^3 g. x1 u- b6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
* B: A$ |% @; Q1 v6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)' c. C8 ~. b8 v1 P+ ^8 z$ ^ Z& o
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)( _) O% H, ]/ V p
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
% s" W4 g( I6 d9 j0 Y6 V
+ N" r" p! N; z/ N1 @第7章 聊天机器人原理
% j2 c: \& g$ O5 Y0 @8 ]0 Z; x7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
1 C' Z& b% r( k+ V8 X7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
- a f/ n) ^1 l$ j5 q1 w7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)' Q/ i N |$ r* I; b
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)3 b) v- b3 g( Y: E4 o3 c
! J8 ]9 i/ r( Z# X6 k5 _5 B
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理6 j9 l; b' C! R! y6 B
8-1 线程处理（1） (09:15)
9 b; r$ o$ \: b; V# d1 N( Q7 W& W- C8-2 线程处理（2） (10:10)3 F* I. ?+ e* D
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
! k7 m* M1 Z( h8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50): F `& B& N& r( {9 a# f# K N- D
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
6 z6 _# h$ K$ J+ n, O8-6 batch_flow（1） (07:28)
# l* r* b0 D. {6 X* P8-7 batch_flow（2） (05:49)
1 l9 B) ^- l& i0 W, v7 O8-8 batch_flow（3） (14:43)
: O9 d6 r4 v, P3 J; s4 y8 R. e8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)/ d9 x3 l9 S- j
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)9 _9 t3 p: @* `( Q
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)+ n$ d1 Y; |, `5 a, G5 T: K
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
D; `3 V% c& k; U8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
; U& A2 R+ q" X6 [; [1 `! q3 o1 E" u& K/ g$ n5 \1 Z3 y$ t0 T# ~6 c9 a
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写, D- F! P6 l# |5 ^2 ]! X8 v- { J
9-1 基本流程介绍 (10:37)) G$ \% W1 p4 H
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59); T; T' J. k5 L7 u6 ?
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)" N. b. K: D- }
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)8 n& C* a" y" c. E
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)7 E; f. d# V( H' p h; Z
9-6 构建模型（1） (06:43)
& V0 D1 e+ a& Y8 V& w; S5 V9-7 构建模型（2） (08:38)4 k6 ]) j* p0 u2 o
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
& v1 [$ \( L) I. W0 q9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
1 k4 {6 J7 x7 f+ |$ I7 a: q9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)2 T* Q9 U) r+ _4 t% g y+ y
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)" w: ?0 d- I+ u5 [1 |$ N- D( J
9-12 构建解码器（1） (08:28)8 y `: P" v7 Q: Z) w5 D9 E
9-13 构建解码器（2） (09:22)7 X1 O4 X. Q( z* y
9-14 构建解码器（3） (07:36)
# L7 o- j1 c# n; s# T9-15 构建解码器（4） (09:19)
! W& w* Z( a+ w |2 G1 O5 N9-16 构建解码器（5） (10:59)
; q. x2 ?1 b8 r3 @/ f5 U! f( J1 O" w8 A9-17 构建解码器（6） (09:28)
( Z. Z* t) f& D9-18 构建解码器（7） (14:52); J$ a1 Q& @1 I4 i4 R6 {
9-19 构建解码器（8） (17:02)
/ |# e; J5 Z7 n1 J/ J9-20 构建优化器（1） (09:56)5 g( ?- S+ x C
9-21 构建优化器（2） (08:48)( Q1 U @% I4 C0 y x B- J( j p
9-22 构建优化器（3） (06:01)
5 a7 p& t4 y4 C0 Y: S9-23 输入检查 (11:51)
& Y1 ~6 G& F+ l) p! Q9-24 训练模型 (11:59)
- O; d# w$ y: V- N' Z9-25 预测模型 (07:22)6 j) S# O8 P, o1 F8 ~6 T& v
- Y- M5 q5 |/ G$ X/ v第10章 聊天机器人模型的训练和验证* N) I: ?4 i) c
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
( _0 M! [+ n7 x$ f10-2 第一种模型训练（2） (13:28), v, v1 _/ q" Y# ?$ b `2 Y
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
0 J& k; c. w' X" t! |8 ~6 C10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
9 t; G3 V0 T8 Y' j1 q A0 \10-5 第一种模型训练（5） (25:35)* r1 Q8 R" |$ Z) S9 {) i/ i' h
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)0 T/ O3 \8 Z$ [
10-7 第二种模型训练（2） (12:06); {* a" x2 s# u4 v& O
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)- D: a' S6 E* C8 ^$ L
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)1 J; I: u) N- R5 |( q+ Z' X
% @! i: C( d/ s7 J d! E
第11章 Android的打包与发布
* A- r1 D' z1 w# g# f. x11-1 新建项目 (07:49)7 T6 R) `2 ? a1 U+ l
11-2 代码结构讲解 (17:15)
8 [+ Q* H2 t a, @* M11-3 私有变量的定义 (12:25)9 Y1 G# Z* M" x) T* {: N& O3 K
11-4 参数初始化 (11:54)
3 |4 K n/ Z( O5 _; \3 N2 c. b' ?11-5 听写UI监听器 (19:18): {: w' w9 n$ j0 {- g/ n
11-6 合成回调监听器 (05:58)
, Y5 n$ S: L& q6 G. p! o$ l11-7 听写监听器 (27:14)
9 l( T) D0 W3 p: p% X11-8 语音合成参数设置 (08:59)
. M# Z0 P( o9 Q, n; r11-9 完善项目 (21:32)
1 A* k, i9 L5 @6 b4 g11-10 打包发布 (07:15)
4 b! B+ J- R3 _# p2 f4 q2 W4 j" r) @4 t. X. K0 V$ M6 `
〖下载地址〗
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