1 c6 F& K& L' |4 k! D Z
" I) U+ u- x' U; W5 S! l〖课程介绍〗
! p# _' e% Z1 |6 Y. r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。 H: x; i) {# l; C; s' u4 Q
/ s+ f+ j, x( g5 D8 x, E# R
〖课程目录〗
" m4 b: p& p' z9 p第1章 课程导学
7 @( J# r2 s8 T. D) D1-1 课程导学 (12:34)6 K% F' F' P9 D" \* v. d
! ~" G; `; J, y% P/ w4 `9 N第2章 基础知识7 O1 B( d9 y) ^& Q8 c, Y
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
, o' E8 B0 E Y9 G7 [4 w2 I2-2 张量、图、会话 (06:17)/ e2 v. q1 A; y. [
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)) ?% q6 u. X9 h9 X _5 o
2-4 Android操作系统 (16:19)) [/ u5 `" y2 W- @# ^% S* {
2-5 Java安装 (10:15)
3 W# v' T9 d8 @$ |- H! M$ n) A2-6 Java环境搭建 (02:40)
9 U0 x& K% @# n2-7 Android安装及运行 (10:39); H$ M( c0 J0 z+ D' t4 s
2-8 第一个Android程序 (05:34)
4 I. D! Q! h+ g
5 ?$ m. l/ `$ U$ ?7 [0 m1 m第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
/ c2 u$ O+ b J7 N3-1 常用模型 (10:15)
$ c* H+ q0 d, }% v" L3-2 BP神经网络 (10:53)) M. m7 d. {2 f# `0 J5 i
3-3 循环神经网络（1） (06:58)$ O: s/ q5 a4 M! T g
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
' [' }2 H% s/ ]6 G4 k3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)* A6 M" l. Z* |6 i: o' l+ F
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)4 j' a: I* J, N* i
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)& \: [8 H# ?( X/ z, ?3 Y0 P
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
7 R- i0 O+ L% Y+ w/ X5 ^( a8 ?" T; K; {; q' w
第4章 NLP基础0 c* Y4 M9 o9 x2 ~4 x( i
4-1 NLP基础 (04:19)8 N& y* V4 a3 k# i1 I6 e/ j% h
4-2 分词技术 (05:29)
' L( X { b0 T7 U7 ~- Q4-3 词性标注 (08:34)
1 V" h4 L& ^" i* I7 ?) [4-4 命名实体识别 (08:25). r2 c* q8 J' J
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54), Q% J- G0 V7 P. Z0 R/ r; U
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)/ ^! z$ t" I% o1 V
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
o; [- j& u( p( l7 c9 w- ~2 \4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
( H: |9 K" f' l; b: r4 T8 O4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)$ m% U" S% f( k2 G
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)2 k/ I* j- {. w
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55). i' f3 |- y0 I3 K5 B0 y
+ k: A1 G, x& N. W8 Q$ D
第5章 文本处理方法
6 W4 }5 }) [" S5-1 语料的获取与处理 (15:19)/ h1 W' T8 `. G+ A! \
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)2 o2 @2 _* `+ H$ `' T2 o
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
' q' {, x# v; V$ E5 Q5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
3 ?! `$ m4 r+ ?% ?3 t' Y1 }6 a5-5 词向量与Word2vec (07:26)+ S2 U3 Z8 t' n' P @
5-6 文本处理方法 (11:39): c* I. _& L1 W
" P" U, e$ E. G7 \( p
第6章 实战之聊天语料处理' [& s" Q1 h6 d; M3 I% W
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
, |4 x& ?( {* y6 x7 X% i6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
3 n$ N6 ?) W% @( \7 u6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)# U# T! s/ [+ Q" p) j) u1 H; t
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)$ p6 h- v" M* ?8 [% ~4 S2 N
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
0 Y" R) ]* O2 z6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
: {9 b2 Y+ g: L" {6 i9 q0 a8 e6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
7 q) k0 ^3 t$ w1 m% D6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)* C9 y5 j' |/ w
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
^4 B) }& x( b( ?6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20); T* F1 ?! C. M- G5 A, _- H
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
$ C$ Q% r% L! k i6-12 语料处理实战小结 (11:36)5 w+ N6 e, v$ c2 g
9 A) e' g1 g- I. s3 n4 T
第7章 聊天机器人原理
5 B0 P0 O5 U$ @$ a2 U7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
" G0 h1 _7 c/ L! q" W6 @7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)+ ~1 ?! A6 Z- E6 W8 d0 x( T
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
* |6 t9 ]; H- c8 I# S7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)0 S* ~$ A8 f) i7 H: g- ]1 m
2 x! ~7 }8 _, u E5 X" g$ F
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
9 l9 m; \' e2 E+ z @3 `4 ~ D8-1 线程处理（1） (09:15)
; N: u5 X6 s* m8-2 线程处理（2） (10:10)' L' V; q+ u& q6 y/ l6 \
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)0 b2 i' K$ u+ S6 H
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
+ }9 @! g% Y- i7 q& _: J8-5 数据操作 转换长度 (07:39)8 q! P% @+ w0 x$ e0 g$ R" a
8-6 batch_flow（1） (07:28)! q4 V! R# Y# U+ s4 u u) I
8-7 batch_flow（2） (05:49)
, } g3 E' N# e9 ^& J8-8 batch_flow（3） (14:43)4 M% v! G' g) p/ {) a! @ u5 f( v
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
! M5 ?; M( R) ^8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
! p2 d* I: R/ p$ U N3 p8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)7 Z$ Z+ Q+ G# d
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
! X: c" s7 G+ ~5 F/ `8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
e* [( V8 Q6 k; D( y i+ n: n+ u M- Q7 A& h% |0 Y% _
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写4 J( y9 R! C( Y* n6 _: H+ m! ]
9-1 基本流程介绍 (10:37)
( {; k j% Q' q3 q1 o8 b9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)7 ^* B+ p5 y! n& x3 ~
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
/ _* L+ z6 H2 K9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)2 ]8 W+ n0 A; h) @# q' K
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
9 i9 ^$ O3 |% G& Q9-6 构建模型（1） (06:43)" {& I, ^* ~) K; {5 t" C, |+ Z
9-7 构建模型（2） (08:38)
+ L) W0 x. D6 a3 ~/ X3 \9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
2 s' A X6 p* i3 I: T9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38); ~- U% ~ F4 x5 [8 q5 E4 L# _
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)1 b$ d1 V1 [' A* i! V! g8 U: C
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)$ K9 Y4 J5 H- Q8 r) W
9-12 构建解码器（1） (08:28)
8 }( q' q7 e$ y! G& j, M% s9-13 构建解码器（2） (09:22)
' ]6 A, h% M7 g+ y/ {& O" w! r9-14 构建解码器（3） (07:36)
" _* w3 s/ n- T4 ]( x9-15 构建解码器（4） (09:19)
L2 }4 G- m4 u- f; K$ y' |9-16 构建解码器（5） (10:59)
3 s2 {8 x$ c7 e4 e9-17 构建解码器（6） (09:28)
% j; a c* ^8 O; [. l9-18 构建解码器（7） (14:52)
, u/ F; P8 w5 W- M R8 ~) S9-19 构建解码器（8） (17:02)
O! y; L3 p: ~$ q# H/ X! g9-20 构建优化器（1） (09:56)
f% ] Z! T5 l: M* W8 t$ u9-21 构建优化器（2） (08:48)
3 }0 O5 K4 M& _. r* K) ~* m+ F: c9-22 构建优化器（3） (06:01)
( J; o/ ?# k( C. J# w( w9-23 输入检查 (11:51)0 K4 I! `; l" V
9-24 训练模型 (11:59). l) e: k+ R' k
9-25 预测模型 (07:22)
- D6 L S8 u0 j1 b
! Q C! V9 |- l& `第10章 聊天机器人模型的训练和验证6 U! B5 d3 i0 c% C& u$ H
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
6 R! v4 Z7 d+ c: h10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
" Z; B, V; y3 d# V. I10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
, m- _/ E, g* y# C4 x( \$ D& _10-4 第一种模型训练（4） (14:49)% s N2 f6 ~0 u) F+ e! P
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
! q! `% C, a! T' f2 {9 J10-6 第二种模型训练（1） (11:52)4 F, `' ~0 G2 I/ R) q: j* K% L
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
' c% N- a7 n! }& M6 }! J10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
Q( C+ u) m2 Z \10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)! ^6 j3 h0 \- u8 S2 H+ i& [
2 i" m1 R/ v) N3 T3 f& {8 j# g/ I第11章 Android的打包与发布
5 N2 l/ s K" B8 q; b; N11-1 新建项目 (07:49)
- H% @6 e# d, s+ ]7 _11-2 代码结构讲解 (17:15)
( S# j/ X" d6 x: a1 N11-3 私有变量的定义 (12:25)
# q& S q( v6 c" f0 i8 Q11-4 参数初始化 (11:54)' Z9 p6 j9 t7 X" W% |" p
11-5 听写UI监听器 (19:18). |8 ~% m e! G/ n0 W$ r: U" @: H4 S3 X
11-6 合成回调监听器 (05:58)& y6 a. {" {) `3 H1 y7 }! S! d
11-7 听写监听器 (27:14)* R% @. `. U2 O2 y! W7 n9 _- J! U
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
1 b! a8 o3 E' _3 l5 D11-9 完善项目 (21:32)$ L( t0 C# n: e. B' Q H S
11-10 打包发布 (07:15)" W- c7 D- n& ^
2 \6 d% }7 {5 }- p; n, D: p- W0 Y5 a; F
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