* R& R* a9 j8 D( n* b8 ^
9 u& W1 O7 R2 n% s" M1 d: {
〖课程介绍〗5 g$ I2 B* T& \, D! [/ v/ D
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。- o+ r9 Z+ w N0 B5 l
. R7 a2 u7 F* I3 V〖课程目录〗! M& O" g7 ?& H. Y5 {0 c
第1章 课程导学- r; _4 \% u, P$ ? \; s
1-1 课程导学 (12:34)
2 B; G3 y8 j+ M; Y' }/ m9 F0 U y
, s- s- r# W \4 g- l第2章 基础知识
' r& X* n& N$ c/ {7 Y }- k2-1 什么是TensorFlow (10:24)
7 D* t4 G! A `# n2-2 张量、图、会话 (06:17)( j" K1 K2 H8 O4 K" `
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
' d, p5 j0 r% T2-4 Android操作系统 (16:19)5 F- e- w) |) X1 E" Y( J0 f
2-5 Java安装 (10:15)
9 I/ a6 l0 _# J9 T: D( W2-6 Java环境搭建 (02:40)
6 L( C( Y6 O$ u2-7 Android安装及运行 (10:39)/ L2 b b2 p; ?2 Z( n, O8 f
2-8 第一个Android程序 (05:34)6 F# ^1 t' r2 E1 l" L* w' A
% Y; Q# A0 k* b- E$ e# J; e
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
+ f+ w) I4 J# j& s; e- w/ }8 ^3-1 常用模型 (10:15)2 R) w# g3 ?% a/ |8 f$ J
3-2 BP神经网络 (10:53)% V% u+ G. x. \ f' L* ^& a' [9 a
3-3 循环神经网络（1） (06:58)3 l, s H5 g2 W5 ?. i4 y9 E
3-4 循环神经网络（2） (06:07)7 }) S" `+ Y0 ]+ a9 Q: |
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
" v8 M. E0 A! L5 y6 H3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)1 e3 h7 Y8 P/ l! [1 q( c t( u
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
J- l4 w$ N3 C& `3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)/ I0 G" L& p) W- K9 T- }
2 O; x/ ]& C/ [, V- X1 X5 ]第4章 NLP基础
" o: ?* U& k E4-1 NLP基础 (04:19)' b: }1 K( a$ g2 X! f2 r
4-2 分词技术 (05:29)
4 _ X( z9 c) l# V0 H4-3 词性标注 (08:34)
4 e: ?8 D# J/ C: J7 _; \4-4 命名实体识别 (08:25)
7 O8 M C9 O: A: ]! Q2 y) ]9 ^2 h4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)% V. v9 S1 H# m- k
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)" U8 o# w, ]4 ]2 H0 ]
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
* s' V& u' F- w+ W/ M, S4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
# [8 n @9 D! ]6 Y4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
3 n7 g- V7 S' N# i. o4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)/ }" D+ o% i) C: Z0 W5 H0 ~" M
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
$ }2 }/ \# F. v* ?7 w6 g
v, C2 q3 n# K$ e( a5 q第5章 文本处理方法
* T: q# ]3 L8 G1 @; t4 U5-1 语料的获取与处理 (15:19)
' _0 N1 i0 Y0 l2 t! k0 Z5-2 NLP中的语言模型 (03:47)" {9 }# x8 A7 Q; x
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)& z* B$ N3 n2 v9 ~$ n
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
# f8 a, p8 H. u5-5 词向量与Word2vec (07:26)
5 h- f; c0 U% j+ x% J5-6 文本处理方法 (11:39)
3 s+ Q: J% |* e5 R- n5 ]* i, A/ K8 I# M0 \; X: B# s( r2 S
第6章 实战之聊天语料处理
9 l( n2 a% J8 |& t& ?6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
( O: w3 H/ Q4 a- |5 d) n- W/ J6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53), Z5 f7 @$ F V6 h
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
, P4 U3 V. U% F2 Y6-4 数据处理-正则表达式 (07:04). c7 p2 `, i% B" h
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)7 ?1 l8 Q7 J: V
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)* k) |3 q! ~7 k2 P
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)
& c, Y' k+ j- \5 ~6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
* |6 u* l+ ]4 w8 @6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)# A: Q" V* S- W9 u. w A, [ d- B
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)0 x! f9 ~2 a) e& [
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)# |: t" |' v( y! j
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
- L9 _" H. h! v6 D3 O& v( f
8 v& _6 P: g/ y. _& H: `第7章 聊天机器人原理$ w* [" Q% q8 o0 j
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
) m+ i# T) h" t6 ` u( K9 h+ ~7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
+ A( I9 F3 i2 {! s( c J' W: w7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
- L9 F# e, N. `- _5 e7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
3 r$ @" u7 p4 k% H3 B, u. K
5 I' _* j5 O- I9 |' g1 {6 F第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理, e7 m( t9 f6 P) J- I
8-1 线程处理（1） (09:15)( V' v3 X3 m5 F! `5 C: W
8-2 线程处理（2） (10:10)
2 N4 P7 ~4 a; C7 K6 Y8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
' X* e. s& k, ]. D8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)& K F& {. x0 R& _
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
5 M+ H/ i& x' Y. p) p3 s g" I @5 b8-6 batch_flow（1） (07:28)9 r1 j$ |6 W5 N/ O/ R# Y
8-7 batch_flow（2） (05:49)8 I+ \+ o% V& d
8-8 batch_flow（3） (14:43)
( F$ O( J- `3 p& j5 O8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)2 |9 S0 Z1 l* w
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)$ ~# t8 u* c2 e I M v) f
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
( O3 v: ` a3 e$ H" |# d) ^3 S8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)5 e' F4 z0 s h/ B
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)1 L: `. z) X5 g! i
# i5 \: a, Y6 }6 O- L) t
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写" d/ N5 X' |' ~; V' T
9-1 基本流程介绍 (10:37)6 a3 v/ v* d) r' m: s' z
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)% U2 Y8 Z* B3 ]5 q- y
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)9 n0 h) b# [/ i5 L- m5 @% ]
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
8 z4 [% V/ }# ~* R* U/ v7 B9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)2 {& z" c! f5 U$ s& _
9-6 构建模型（1） (06:43); {& G4 j& z# B" u
9-7 构建模型（2） (08:38)1 |7 e. l1 R. p7 D% L' I
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
! Z c5 P5 z% l& s. X7 U" ~9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
9 n) }/ t* {* i; r1 y& v- o- L9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05): i5 w( n) s* Z _( g2 f, z. S
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)1 I$ {, M/ {- s9 O, I2 R( G) _2 |
9-12 构建解码器（1） (08:28)! E% ]: s! Z& \" F: \2 \1 w
9-13 构建解码器（2） (09:22)
8 M, e( V8 t# d% Z% t: ]- m z) K9-14 构建解码器（3） (07:36), y! l3 [7 G* B8 }/ y) q" Z
9-15 构建解码器（4） (09:19)' V8 G- n/ ]8 Q6 W( L* K r$ L
9-16 构建解码器（5） (10:59)/ w$ T7 y% t% o; d- y# @( y
9-17 构建解码器（6） (09:28)
* s& o' c6 \; z8 Y( }4 A {$ o9-18 构建解码器（7） (14:52)( O. `: x: M1 e. E: W
9-19 构建解码器（8） (17:02)
7 c; P1 }' `, f. L6 X9-20 构建优化器（1） (09:56)
% m) \8 H! [, Z+ B9-21 构建优化器（2） (08:48)5 \$ [6 X Y8 H7 Z
9-22 构建优化器（3） (06:01)
; o9 f% `; j0 F5 V" E: C7 p+ J9-23 输入检查 (11:51)
$ v' \5 Q9 f; }7 }. p9-24 训练模型 (11:59), u" M& F: J' K
9-25 预测模型 (07:22)# P( |1 V2 Y S% x) v& J" p
: P+ K& H5 q! X5 v; R3 ?
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
- x, e" s* Z, x7 p+ h% Q10-1 第一种模型训练（1） (06:17)& H1 |% b. q9 L; Z+ I( b
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
4 r8 ~ l- t0 P! g/ U/ g, X" J10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
( b- }0 |" q+ d. e+ v2 `7 H% x10-4 第一种模型训练（4） (14:49)( `' t7 g4 o) R' v* o- H9 r0 e
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
- ?) p0 Y& U! ^: ^9 s: N10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
% b H( D+ c- i3 e, X" J# X10-7 第二种模型训练（2） (12:06)) k8 h5 v& V8 J! b
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
[6 \: x- {" p3 n @" Q10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
" B; K: Y1 H5 t/ s2 m& J: l: u; @* x7 n
第11章 Android的打包与发布
9 l2 k) F, s3 c% r11-1 新建项目 (07:49)! |$ y# Q, K4 m8 H" k
11-2 代码结构讲解 (17:15)
2 |/ H5 y+ ?4 n11-3 私有变量的定义 (12:25)9 P+ u M. e& R- |- H
11-4 参数初始化 (11:54)% d" L! y3 n! a1 ]0 X+ \
11-5 听写UI监听器 (19:18)+ p$ Q+ R* ]+ ]* U! ~
11-6 合成回调监听器 (05:58)1 n/ |! L: O" P, r* g0 K
11-7 听写监听器 (27:14)
C+ J/ O9 D2 h; I11-8 语音合成参数设置 (08:59)
4 i% e& l4 Y& Q$ l) f11-9 完善项目 (21:32)
H* `8 B; H2 S9 E; D; `$ G- _* L- ^11-10 打包发布 (07:15): I! ^4 j* R: _) i3 N7 [
0 T6 |6 B4 c' m* Z+ K+ A〖下载地址〗
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