. k9 d1 _' h" \& F" x, k
0 t! @8 j, w$ Y0 Q9 \: t8 m6 _" _
〖课程介绍〗
+ R, p8 Z3 h$ f8 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。* _, Q% N9 x6 w) U& i2 h! u! R; G" p1 _
3 v2 p) r* ^( d〖课程目录〗" L; ~8 e7 B1 J- J! e, z
第1章 课程导学
! ^4 ^/ Y& J" l$ U6 L# {1-1 课程导学 (12:34)' z% N- B% d6 D y) G0 f- }
) ` @. k& J2 D2 @" _( c# g
第2章 基础知识, h2 G0 }0 z" Y3 v9 o( z8 n3 Y
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
; T% q) [, d2 }2-2 张量、图、会话 (06:17)
6 O* T( k6 q& j# Y% X2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
; Y# E( k0 o( `2-4 Android操作系统 (16:19)
/ H3 L. W6 ^8 P" ? A9 e2-5 Java安装 (10:15)- q" q. O" Q/ a* p/ Y5 I7 R1 u
2-6 Java环境搭建 (02:40)+ p! K% _$ ^1 }
2-7 Android安装及运行 (10:39)
& H; |. B" e& @% O4 X2-8 第一个Android程序 (05:34)# i1 J8 o& v1 t: m" [+ A: y. p5 j
6 G& d1 U# i0 Q: S+ Q! T
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
; k. o# g) g8 o( \' `3-1 常用模型 (10:15)6 F' E, C$ V q9 i8 \9 p
3-2 BP神经网络 (10:53)3 {. a5 S8 T6 n1 H# O
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
8 N( a1 s O# ]5 ?3 m8 O+ q/ _( s3-4 循环神经网络（2） (06:07)( p# o+ G9 R [
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)9 Y) `3 h! g, h, O% J9 j
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
# x' t1 Y4 O0 o8 }+ N5 r3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)- q/ s. @3 U% j5 O7 p
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
) f# K7 j2 z3 x1 c5 s7 d# b# a' j# v: E j9 M# W
第4章 NLP基础
7 d) }( E; S: k5 P4-1 NLP基础 (04:19)
6 M1 p) E" F5 c {; k; B4-2 分词技术 (05:29)
) ^- q1 |/ e0 j/ b% {4-3 词性标注 (08:34)- [& t0 g- o( ~& ?
4-4 命名实体识别 (08:25)# R9 a2 R0 b! D" b* p
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)! p5 R. Y7 k( n, U
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
; B* m) y4 x- ], g: d4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
7 K# K3 J, b, A% }3 Y, C4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)% t' d* _3 T& A; B0 l8 w' A
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
" b D6 E8 ?) g; d, _. I4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
/ u7 `; Y* J% V+ X. i: N4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
, s& H$ E( ^/ T
) v3 _) C8 R* V9 x u! [第5章 文本处理方法. S; }8 j9 D; M5 |: Q
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
% i# a& p3 \, @3 x! z' K: a9 U0 Z5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
" B2 U% ]% B3 w5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)# L: J! j* x& p2 m
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
3 f8 z) d0 E; H$ t5 ?) p5 j: ~0 _) q5-5 词向量与Word2vec (07:26)& G% U' [$ M% }( R
5-6 文本处理方法 (11:39)! @; L% Z& B- A/ D' s
( r3 _0 h- U4 Y% n
第6章 实战之聊天语料处理
! A, l7 D; \* g* I: Z/ U- A6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
% V$ K1 q1 j7 u8 p4 I# e6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
' n$ b f% @* e; g6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
0 d* Z2 Y( L4 ^0 ?$ G6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)/ U, o. |* t+ D3 z$ z4 U
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)( h# l: z! |1 T9 v0 E( u! C
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15); {4 m2 L/ v# j. V! i1 a, n
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)
. g; d, y" u. ~2 n' ~( m6 B, a' q6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
# l+ | \2 R9 t+ A. k6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)6 x" E F1 P, Q( ^8 Q
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20): }# j- w. `2 E
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)$ u! T! g9 B1 g1 U9 h, B# y
6-12 语料处理实战小结 (11:36)0 c G2 L$ v5 i: q# X4 n* V
, [: b( b6 s0 \ ~第7章 聊天机器人原理
7 R$ X, a$ K" j/ Z7-1 Seq2Seq模型 (10:37)) u6 m& r+ i6 f* C. I/ a4 K
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
; i8 u) i- v. O0 W7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
# p9 m' T# E1 ~0 d& H! X7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)1 q5 e* {; N. g: v. \3 {) P
; j$ C- I+ n- J$ p第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理- T- M, M @% E
8-1 线程处理（1） (09:15)% x7 i+ R, @8 i. `
8-2 线程处理（2） (10:10)* d9 _3 h% A7 M
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
) n6 b6 w6 @' e9 ]' A! f+ ]7 |* z3 G8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
* z$ B* B1 C6 Z8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
' x7 |2 I4 M; [1 j8-6 batch_flow（1） (07:28)! j* u# n- R1 ?$ W' a1 F$ P0 y
8-7 batch_flow（2） (05:49)/ a1 T C7 ]+ g+ |2 L8 c
8-8 batch_flow（3） (14:43)3 E7 b- j3 n# t1 ~" ~1 S; E- j
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)5 u7 Z! y% ^) p6 V2 c) p2 o3 A
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
# B1 @# f2 W5 d! d" I2 _8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
) n9 f9 |5 q, [# j6 I8 N' m8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)2 F8 z- j% J/ X) {* V
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)' J* r+ M+ F8 S4 [% R
: r2 O, h) x* J' }: o) K2 W3 G7 Q第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
2 D, A/ }& a e$ @9-1 基本流程介绍 (10:37)
4 c; M+ u' A& Z, d$ i# H9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)* n- y3 Q/ _4 i/ J. }
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)% z$ m ?7 \; j8 a: ^+ x
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35), ?9 F/ l( t: f: }
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
3 q# @: W. v/ V! j: N5 D6 k9-6 构建模型（1） (06:43)2 w6 e8 l% [# ~: V
9-7 构建模型（2） (08:38)
- r. p: B; S6 I3 y! h7 O9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)7 I ^0 D5 T O0 l7 k5 G
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38) k0 r# L9 z2 v# |
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
& t+ x: {# N5 V" {6 w; h( B( t9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
0 r/ e5 W. g: J; u% D+ {; m; L" u9-12 构建解码器（1） (08:28)9 [- _( x- u+ u5 x: j3 O; }
9-13 构建解码器（2） (09:22)9 d2 A/ a& d8 F8 F e% F
9-14 构建解码器（3） (07:36)( d5 W+ b W" x/ _4 s
9-15 构建解码器（4） (09:19)4 N* x- _4 B5 N6 t2 O7 D7 s( Y# W+ v7 h
9-16 构建解码器（5） (10:59)
9 N% P3 A) J' o' \6 s9-17 构建解码器（6） (09:28)4 Q1 e6 B9 v l% Y7 ~
9-18 构建解码器（7） (14:52)2 V0 X6 C& B* }. ^9 N; f) y
9-19 构建解码器（8） (17:02)
2 a9 p% Q2 r/ G# }9 z( q! }) @% }9-20 构建优化器（1） (09:56)
$ Y8 |9 l1 h7 k9 s9-21 构建优化器（2） (08:48)5 q( O9 o4 D* m2 m/ [" ^7 _
9-22 构建优化器（3） (06:01)
* l3 y9 W9 q7 g8 k5 M9-23 输入检查 (11:51)* i) u1 H) I3 c* y) C8 a) y
9-24 训练模型 (11:59)1 M- T% a4 ^# H
9-25 预测模型 (07:22)- A/ W, _* u5 k2 b0 Z' A
$ N/ K2 B5 z- B- s第10章 聊天机器人模型的训练和验证6 i) N1 K, e3 F @0 n! \( J
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)2 M! n) }- |$ u% [
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)! L9 j. F" k: n; G$ R T8 x
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
6 T3 h' J* S( \/ R& v; W% g/ r10-4 第一种模型训练（4） (14:49)" P: p9 F2 H* B3 x4 z) l$ x, a1 _
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)3 ]6 Y2 k# R! D, X
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
' u! B) Y, ^: _+ l* U; Y% E10-7 第二种模型训练（2） (12:06)8 w* \* z0 C) K& \" ~$ y2 l& A9 J
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)/ Y+ B* J% g. H+ W% I
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
1 w/ k6 M/ B7 g( v4 J8 u1 W7 p( [
6 l( f @) Y) N: D第11章 Android的打包与发布
% K! V Z' ~( \11-1 新建项目 (07:49)
, y0 ^! x# e& p6 l$ C0 t# {11-2 代码结构讲解 (17:15)4 m: C0 ~! x3 h, X8 x, G" j) i+ q
11-3 私有变量的定义 (12:25)7 |+ ^# `+ w) s# Z0 M2 [
11-4 参数初始化 (11:54)
# B* D4 z+ i I: N% {, x11-5 听写UI监听器 (19:18)
* j' v2 o6 J' P9 I/ F# F" M11-6 合成回调监听器 (05:58)- v1 `' w% X+ z3 z
11-7 听写监听器 (27:14)
: O* r6 w4 P( L' B! i11-8 语音合成参数设置 (08:59)2 M% k$ ^! | C3 j5 Q# z1 n2 v6 B
11-9 完善项目 (21:32)
3 W2 l9 U7 Z7 v0 e* X" R11-10 打包发布 (07:15)
% p5 \# k$ h# Y2 r* L* ?" h' u1 o
〖下载地址〗5 N1 N. J l; B! u
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