1 E c+ m1 U' ]0 Z4 B& ~$ L
6 T5 j8 M4 g9 f: M# H1 w7 @
〖课程介绍〗( k2 j& |, G% u% v! o& w, E( 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。* n% W' G; ^- Z) v H+ |7 z! p' [
: b- b7 D+ [9 k, Z, w
〖课程目录〗% F3 J' w e0 b4 H' }
第1章 课程导学
- Y8 V' \" M$ ?' X3 s1-1 课程导学 (12:34)" D* @; T1 u- W& h6 h. r' g
7 O" `, ?8 H w: {第2章 基础知识, D- q& }& k/ j& K% x
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
. |1 G1 A3 G! S4 v7 J. }6 B% i2-2 张量、图、会话 (06:17)
" `' c+ H p, ]* E! g! H, `2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
! q5 g4 g3 Q! e( q! w8 v5 C. b2-4 Android操作系统 (16:19)
9 e! x B7 [: N8 R$ ?2-5 Java安装 (10:15); q& v( {/ e7 A0 \$ P9 {- v
2-6 Java环境搭建 (02:40)
9 D" E6 b9 b; x J" H# R V* Z9 C2-7 Android安装及运行 (10:39)
: e3 z3 E) U8 }2-8 第一个Android程序 (05:34)/ h9 C' H) Q; V8 W% g* G
# ~/ P1 I7 f* B4 F- v( b% x( q
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
/ c, ]* i& B! K7 r' Z f9 x3-1 常用模型 (10:15)
" q/ e* C V' y+ u5 `# q5 I3-2 BP神经网络 (10:53)* T9 [ E: R) C5 j
3-3 循环神经网络（1） (06:58); Z" \( T( |8 m& a
3-4 循环神经网络（2） (06:07)- V5 L6 F8 _0 g
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23); U4 T/ z6 F( v; v' x0 l3 y
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)% V; B6 w1 G/ M) |
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
+ h- }3 u0 a1 X, `" G$ I, V3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
; _( b5 R9 H( b7 L0 k" M
% j- B4 v6 v1 N; G( Q第4章 NLP基础$ L9 V* k& j( D/ ?, k- z
4-1 NLP基础 (04:19)4 ^7 x5 r2 O' ~3 ~- m. C
4-2 分词技术 (05:29)
" u2 v# j/ w9 S7 L2 Y K4-3 词性标注 (08:34)
! _# U( M" A. _$ L5 W) I/ P4-4 命名实体识别 (08:25)
! T5 B9 H& E/ B& Y9 l4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54): `3 p" U* l. w" S8 N! ?
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28), @+ p+ W# T* H; V3 S8 K6 f G4 f7 S* m
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
* y- g) k$ e2 x/ t) b& Q3 S4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
" }9 z) r n5 T7 c& w: G4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
3 t( |4 D) y4 C/ }4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
6 |* F! A7 n# Y4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)* e- Z! `. [2 N
$ b! W! `0 z! f* e8 |7 L6 g9 C4 Y
第5章 文本处理方法) Q6 M8 m+ X# G# {
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
. F2 e7 `' Q& X. j5 p3 T, u5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
. Y9 I6 c! ~0 K+ ^" X# r5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)6 a$ F0 _: u) L* Q+ s7 P
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)5 `2 g- k6 ^7 O$ `( c
5-5 词向量与Word2vec (07:26)- M1 @9 E0 y. D1 l B9 r: @7 l
5-6 文本处理方法 (11:39) H$ Q/ m' O3 @) t% L. m& i" n
/ Y* p- e6 s S) F第6章 实战之聊天语料处理. F, `$ u4 o8 W3 K0 {' ^1 l6 Z
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
7 T* q% T J3 i6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
- y$ v, ~4 B3 r& h) L6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
4 s; y4 C7 E6 b8 y6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
" Z! z9 g" m# j8 W& s% \6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)8 e" w4 t+ B8 b: _ s4 Q" r
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)2 g2 b2 d; F F* W: m
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)
; n+ Z0 E+ Y! x$ l' j. G# ^6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
* q. n/ e+ G$ C6 w6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
& c" z: Y: J- c6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)1 }. Y( [& D# A5 O$ Q
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)$ F' M0 }6 r# L' \$ O$ H
6-12 语料处理实战小结 (11:36)- Y s2 N. Z$ ~/ \2 J" \* D, G
4 h& W6 }% E! z( z' e4 J
第7章 聊天机器人原理
8 c4 \+ j4 r. `& p$ |. F3 H7-1 Seq2Seq模型 (10:37)$ ]( O* p, E+ l! r; Q' d
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
3 _) A; f M/ T) k& R7-3 聊天机器人模型（1） (09:46): h3 v) Q- f5 g6 r. p, U) X# _/ l4 F
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42). d; y! P0 ~- Y, H
- L G( O3 t% ]/ j C0 S6 F第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理9 c3 O6 S: L& ]* k9 p- B0 t1 M( o
8-1 线程处理（1） (09:15)
$ [7 T. S! k" r8-2 线程处理（2） (10:10)
) R) l) q. {! w) t W z6 W8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)6 @: V2 k+ Q" ~6 i- p! Q
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)5 z, L8 A5 c" N1 G. n! O2 ?
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)9 B0 k( f9 y" |: e/ Y: g/ {
8-6 batch_flow（1） (07:28)
# X5 \6 g& z& h/ ]1 c8-7 batch_flow（2） (05:49)- N& \3 `! f7 j* G! e3 `
8-8 batch_flow（3） (14:43)- R; Y% t' c$ j7 D7 y( o" e
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)3 ^: Z4 a) [, b v7 m3 n4 @& G4 ~
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)! [: J( p7 P1 u4 k& n# {9 R
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)& f3 @( E+ q. I6 X4 H9 F; l4 w; d1 p* D3 e
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)4 ]2 d3 k; V& S1 X/ r
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)8 |0 @& E" Z9 `" ?5 C
4 M G5 z* d0 O: Z" T
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
% W* n) e% @7 w4 l- s: |9-1 基本流程介绍 (10:37)6 E! p2 W$ F+ T2 o7 f( _% ^9 N) b
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)7 x e! R6 n6 G
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28); T4 ]- G, v p- O$ q$ G
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
0 Z& q, |! Z8 X9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
% i8 a; n, x3 Q( d, T9-6 构建模型（1） (06:43)
# ~- p8 I& g/ v; t6 t7 ?7 v$ s9-7 构建模型（2） (08:38)
( z S* }# `3 X3 k: H' n; r9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)5 i/ _- a" D& b) R) P
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
4 e0 s/ s2 i' \; F9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
6 p B# E1 X+ Z# S% N( D9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
# w6 l# x9 Y' x, o9-12 构建解码器（1） (08:28): A8 X7 X0 G5 v7 _
9-13 构建解码器（2） (09:22)
3 `0 u: ^! ^7 z0 R8 o- y. t9-14 构建解码器（3） (07:36)
5 M7 l* V: f2 W9-15 构建解码器（4） (09:19)
0 @7 H- G( e' P9 P9 Q& T3 |% P9-16 构建解码器（5） (10:59)' M8 P! B, m) I7 m n
9-17 构建解码器（6） (09:28)/ l. q" \0 b D- D! h+ b
9-18 构建解码器（7） (14:52)
4 i. p; U) Q N. E! c2 B, {9-19 构建解码器（8） (17:02)
7 o) T1 A) U/ i& Z+ g9-20 构建优化器（1） (09:56)
& z3 g1 h5 b1 Z9 X9-21 构建优化器（2） (08:48)
3 W4 [( \0 n; V# }9-22 构建优化器（3） (06:01)" O6 x7 \" S4 b- z
9-23 输入检查 (11:51)4 L: K: z- ?8 H
9-24 训练模型 (11:59)
. P' G# ?5 C% H: o* n9-25 预测模型 (07:22)
- k4 Z; i. |% d1 C7 h" L5 j; D9 v0 {3 o" q
第10章 聊天机器人模型的训练和验证. W3 Q; Y6 w3 s# X. }5 p
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
4 a" A2 x. A. f5 W1 o10-2 第一种模型训练（2） (13:28)7 M) g$ ~5 R( X' o/ l4 }
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)2 I3 H' Z, a* m! u" L8 ?. y" q
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)" B1 j C4 t! T3 C4 Q, l( ?
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)- p& ^! X7 _8 ?2 A- Y8 M) E7 z d# @
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)& b) P7 i2 }- C4 R4 w* w- K; d
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)) [5 M$ [& l- @8 [) {; O
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
: D1 W+ s, `, B7 U, g10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
5 P: s% `# m3 b1 R* a8 W4 F
! L4 J4 Z. `* C4 g第11章 Android的打包与发布
1 f: o3 x: M* K4 ^5 t2 I1 P! W9 J11-1 新建项目 (07:49)$ Y6 `- ^9 o! A5 s- }
11-2 代码结构讲解 (17:15)% s& d( Y+ K. \& [
11-3 私有变量的定义 (12:25)8 G1 N% G2 O+ y3 H6 W- X( _& I0 G" ^+ o
11-4 参数初始化 (11:54)
1 ?* H# W4 ]& V# A( q9 o+ h2 ~( D11-5 听写UI监听器 (19:18)9 ]3 g6 a, q. b3 e, u/ n8 B- B( x
11-6 合成回调监听器 (05:58)
% I) J( N& d, @) @7 c11-7 听写监听器 (27:14)5 T5 b9 N/ T w. c% j
11-8 语音合成参数设置 (08:59)8 B! ^6 P$ e! D3 Z/ C( @
11-9 完善项目 (21:32); o. S1 O2 e- g8 }+ Z
11-10 打包发布 (07:15)$ K# Q% q) H+ I- E% m c
' `5 a z6 K) ?! q Y8 p
〖下载地址〗
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