( w) y. Z9 P( }- L, J1 z
; ~: m) l, y6 @. d
〖课程介绍〗
+ Y% P2 r+ e/ [0 f0 A. _9 |( A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。1 J9 e+ }$ x: ~$ P" W- d5 [
# v( ?( Q& p) O- W T* o
〖课程目录〗
; r! k/ V4 i! q& {2 b/ P5 `6 M6 t7 T第1章 课程导学
: D3 v0 z. s6 |/ A' [1-1 课程导学 (12:34)
& R' I; h6 g6 E1 w9 t& y0 o9 z, y+ }- E, {5 y8 K: Q2 n
第2章 基础知识
: g- [3 g5 q9 a6 {2-1 什么是TensorFlow (10:24); B. }2 D2 I1 B$ W- ]) N
2-2 张量、图、会话 (06:17)) _. l4 x3 U" ^7 ?
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37); C1 \- i; C- n Q2 x- e
2-4 Android操作系统 (16:19)/ U( ^) }8 w5 X0 v
2-5 Java安装 (10:15)/ W- {! Z# F6 U# d
2-6 Java环境搭建 (02:40)
9 E6 O# Q' C% S" V% m& j2-7 Android安装及运行 (10:39); J) `6 |+ w, \0 y, Y
2-8 第一个Android程序 (05:34)) t$ [1 |& s1 d# C1 A
( t% a" k: x( {' C& @: x, H8 O第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
+ c& c' j: b5 y' D) ~8 `* A! k' n3-1 常用模型 (10:15)
+ c7 r, x6 n- f3-2 BP神经网络 (10:53)+ M q8 k0 f( G- D% ~& K
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
[. R5 |% ?' \5 D1 m( M3-4 循环神经网络（2） (06:07)
# v2 A8 R( k! d+ U5 C& t3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23); i H6 m- o- Y1 A1 r" b1 x- q# M
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)( ~7 L6 a% ?5 [+ D6 V
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)& r7 ]) c/ F$ S, q% ~6 }) F7 f
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
/ a; u/ F6 }; u" K* g( w! \; F1 G5 B: p& L4 a6 M# D$ {
第4章 NLP基础' C+ K; J. J0 s4 R, d4 w
4-1 NLP基础 (04:19)+ F" X8 L% e0 w
4-2 分词技术 (05:29)
( o% o# _4 l# s: I4-3 词性标注 (08:34)' u9 h3 F7 v1 q: I7 _7 e
4-4 命名实体识别 (08:25): i4 B$ n; Q! {6 ~
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)9 i4 e4 p$ p0 d7 a! ?: Q8 f
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
+ Q- E8 @$ Z; e5 `4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)- h/ i1 }/ w8 z9 Z
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
. h5 h: C. J' a7 A M4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
: A, t7 {% B& g8 H6 k3 p( p# B2 o4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)9 D: H; K$ T3 W! t" d! ]. |# \9 q" E3 V
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
# q5 O$ R; `. O1 m, y6 s% L: p+ ]* y5 g2 S+ |
第5章 文本处理方法/ \, E3 f2 F6 |5 d9 H# _
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
! |6 T# P% [4 O, I5-2 NLP中的语言模型 (03:47)! W! |/ A1 ~0 Q e
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
2 o; ~/ Y/ J* N) y% C5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
% \& q7 G) E$ Z k1 W: h' J& _. B5-5 词向量与Word2vec (07:26)* ]- Z/ q- G. `0 H! i, a8 x! w0 h
5-6 文本处理方法 (11:39)
" G2 d3 Z4 B8 r1 W" m/ _4 N! r9 J/ F- T f
第6章 实战之聊天语料处理) p5 o0 ]; s t7 D" a" G4 Z
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
2 t% |+ E Z8 Q) v6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)# T3 r/ j1 e ]$ L# U% R) k! Q4 L( \; r
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52): i( {) B+ N* [9 r7 c' _
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)1 s0 x3 h( D# k. n! @
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
5 v0 M$ D" L5 e0 R1 ^+ U6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
1 I: }( P( e# t y! p4 S1 O6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
, q4 P6 I- M' e( P T6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)4 P$ C7 r# `" e
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)5 ~) c: C1 ^( [# _! G# B3 I
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)* T K7 S6 f) m
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)/ w |2 ^0 m; E
6-12 语料处理实战小结 (11:36)# F& E# {% |2 Z P/ ~1 a8 X" j. f
2 }2 ?3 M) {' F1 K) q& Z6 m第7章 聊天机器人原理' v; o( z) G4 m) D0 _; c
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)$ ?" j. F0 V$ F4 c- f
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
% `& r/ @" N. h& X X7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)( m1 r* o+ ]* a; ]2 g7 x7 b( L
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
- c7 b5 }6 g& m6 [9 Y2 r/ k! j$ @2 _# Y6 I+ J8 P! R3 P
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
5 U3 p) ~; M, X/ a1 B1 Q# l" E8-1 线程处理（1） (09:15): X" v* ?# z$ x0 O: ]/ P$ K
8-2 线程处理（2） (10:10)9 j# ~9 c" s" y& L/ D6 L2 i3 T
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
6 t K/ W* x: o3 Q# w8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
1 L' P; y* j2 k" M- G' a$ e8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
6 [* J0 @# C9 U5 u8-6 batch_flow（1） (07:28)
5 `+ \$ `5 Y) g& ?8-7 batch_flow（2） (05:49)
0 q" e" [: c% T' i8-8 batch_flow（3） (14:43)
9 n& l- F1 T. }% G8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
$ e6 |# c- B, n" ~8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)1 C, q/ z6 ?& W8 K
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
% c& n& m/ R B4 Y. @2 L, ]8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
& b0 K+ Z) u5 j% S8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
$ C& u) d2 o0 F" ~1 {5 I5 A% M0 y, M: ?0 d) Y
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
, e' S7 \+ u. p+ p: e9-1 基本流程介绍 (10:37)
0 W# q: U! | j& t2 N3 q/ k+ N9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)7 S+ z4 U' P ]0 `$ _; Y
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
0 N7 N% N4 I, I) v9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
% L( h3 E) C/ e% i9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
" O( I# m9 `+ I, ?9 q9-6 构建模型（1） (06:43)
6 O M# h, j: H/ F; o, m9-7 构建模型（2） (08:38)2 \4 ]5 t( s. B& {
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)+ o4 n% X. a p% L
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
' M( _* ^' `0 q$ B" u$ _9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
5 J: w2 h1 Q5 J$ }/ p- J3 q9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
1 k+ w" D5 g9 m4 w( ]% J. ~) P9-12 构建解码器（1） (08:28)/ A' B4 S, R% U* y& n
9-13 构建解码器（2） (09:22). H2 \$ P! X- X4 B9 y4 p5 y
9-14 构建解码器（3） (07:36)1 [. i+ A& l, P! R5 G( `" i% A
9-15 构建解码器（4） (09:19)
* q% ~" F1 s3 M- C- ~9-16 构建解码器（5） (10:59)
$ D* W6 b6 I- E( N3 ]9 A9-17 构建解码器（6） (09:28)
9 m6 n! Y2 P! k# G9-18 构建解码器（7） (14:52)
& e8 \6 B4 b) Q5 y7 v5 i9-19 构建解码器（8） (17:02)
1 F, B( p* ~2 ?+ x5 s: U$ h! H9-20 构建优化器（1） (09:56)! E V" z, ?. k2 e
9-21 构建优化器（2） (08:48)' B$ w2 P& I1 h7 M4 L+ W
9-22 构建优化器（3） (06:01)6 x/ V- P0 _ E; ?+ I( v
9-23 输入检查 (11:51)
3 J9 q/ k# l( Z q5 \ P9-24 训练模型 (11:59)
B4 J7 L& g: L$ k* ], ^9-25 预测模型 (07:22)- f1 m/ l/ f$ F2 n8 K) V6 A' S2 ^; y
3 L8 K- |( d( c3 Z1 L! S. X @! ^: \" h
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
6 M6 f" D9 z* r+ q( k) U# \10-1 第一种模型训练（1） (06:17)% B0 C3 ?+ i7 G/ H; \& G
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
6 F6 R+ a# _2 T& c) I" S- u8 M" r10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
3 U; Y1 S" Z* E" U6 y ?# c' z% o10-4 第一种模型训练（4） (14:49)7 z/ h3 D8 i; E2 e- w1 Y0 M# S: l
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
! |% ]0 _, P- r5 Z/ ]' o! e10-6 第二种模型训练（1） (11:52)& j; ?4 K! \* e. N8 K+ O
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)9 U3 [. L- k% |/ H
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
3 J1 Z' e2 T+ W10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
' c) s D& q9 u0 F9 m
( z/ F0 @/ E/ ?2 x( ^8 c$ g7 J1 [/ O第11章 Android的打包与发布' s4 S5 S9 ~& I p2 r. M
11-1 新建项目 (07:49)0 W( |7 I, F8 q: E3 ?
11-2 代码结构讲解 (17:15)7 C- h% T& I4 N4 d- I$ v3 ^/ [
11-3 私有变量的定义 (12:25)9 N5 o; _2 `2 E0 L/ ^
11-4 参数初始化 (11:54)+ {* H7 ?8 z* I2 L) o: v
11-5 听写UI监听器 (19:18)
; c8 V/ T6 Q" e$ c- N }% X) Q11-6 合成回调监听器 (05:58)
5 @1 D/ w, p+ @11-7 听写监听器 (27:14)
3 `5 |: c' e) L$ l5 Y4 y11-8 语音合成参数设置 (08:59)6 b' h) c) |4 e6 K6 t y
11-9 完善项目 (21:32)
9 l, d) g5 F5 R8 ~+ Y- z( u# C11-10 打包发布 (07:15)
6 k4 q9 o' t& L( o/ z2 p4 m8 r, a3 s" L
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