0 X0 |+ h& T. {! m' I; k4 K! z5 u* |- ` V5 k
〖课程介绍〗
; `. c- n& O+ F! @6 m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。
' {/ y! {# Z8 S0 U( I K) H
* D4 o& c! Y3 [+ B, A& ^〖课程目录〗! x6 K7 q: ^2 K2 f: [
第1章 课程导学
[5 I: w; J7 l2 x1-1 课程导学 (12:34)9 @( Y$ ]# p6 ~; D4 X6 G4 g
4 |# s1 z" w/ }, x; d0 Q第2章 基础知识
& Q( q! d+ R5 U: {* R' q0 j2-1 什么是TensorFlow (10:24)
/ N4 H" M& H+ n; Z2-2 张量、图、会话 (06:17)
' D' y$ J/ a; Y7 G8 [6 E2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)4 g: F+ Q0 q3 j: w. ^$ }9 R/ r
2-4 Android操作系统 (16:19)3 d0 { v% N& O/ ] c
2-5 Java安装 (10:15)9 c, e* x' i9 `5 O$ R* R6 g
2-6 Java环境搭建 (02:40)# F- U8 N# H; j( _8 |& L
2-7 Android安装及运行 (10:39)+ ]" E" H1 W1 m2 u) C+ g
2-8 第一个Android程序 (05:34)% ~. v' g/ n5 X3 b# k# e* r
I; O3 w" H0 _
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）1 r* k4 y6 q+ e( U. p ~
3-1 常用模型 (10:15)
2 V$ y+ y" b! P/ O+ `- b3-2 BP神经网络 (10:53); J7 a" o$ u& E% F7 B5 p f5 o
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
; E: @7 }. z0 B2 q: P3-4 循环神经网络（2） (06:07)
- G4 M p4 ~: h2 C( C, e/ `3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)& q3 t) x7 J( _1 K) Q5 L. J
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44), X# f4 N( r* [* y
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)& T- s5 }) F0 T' w
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
! H) Y: r7 R% G! P- F8 w% U5 T
- q, G7 ~# }% i. F. {第4章 NLP基础
( q' w. d/ Z1 X+ w( g4-1 NLP基础 (04:19)
/ L3 _. p! a8 m$ C( H. _7 X( x4-2 分词技术 (05:29)
. n( V. i% U" H2 Z" J8 A4-3 词性标注 (08:34)+ [" r* j% Y* u7 V0 G
4-4 命名实体识别 (08:25)
% f0 u4 t+ n8 Y8 w" m2 }; ]& b4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
) o; d9 C6 X4 f* e9 h) {4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
7 o0 u! N* x" _ J/ C4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)9 a" t; f/ S& K2 i, V7 ]
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
' ]4 C7 Y2 u' _+ q( X r7 P4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
. c2 \. B, P) h4 @9 y. ^4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)2 }: i% l p0 M d
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)8 k, B- I4 }7 j
/ V- H6 {, t! U0 t N0 |6 s
第5章 文本处理方法
! ? t0 K* y0 X, g* V3 |5-1 语料的获取与处理 (15:19). a, w9 b! i$ ~1 J/ y" Y K
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
$ A- D* d, X4 @5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)) z5 _. K# v8 v- @
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
* C: p8 Q0 L6 B2 O- }5-5 词向量与Word2vec (07:26)6 b- p$ H! `! |3 _0 J
5-6 文本处理方法 (11:39)& T" s7 N- ~$ t9 Q5 U; a$ M% ?9 I
& a4 L# M4 M8 ~* v" b
第6章 实战之聊天语料处理/ Y6 g- X" ~3 b/ [0 X" A* K1 @
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
0 U6 |# X& _" x) E2 N6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
8 _4 g4 ~9 \% L. e) u6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
% b. h; o( `" ?8 g6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
( S! R4 U4 `# s9 g4 q+ F6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)7 u( p! w3 r! _7 z; C/ @
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)+ j/ P7 x1 u" y" A, w1 F. g% r' 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)
* U. q P6 n/ o/ m/ I% q( Z6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
8 Y% h0 i w0 t7 L6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)( b8 y1 \7 C' i- X- Y/ G% \
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)# [9 V! F7 n* M: j" O
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
' M3 f4 C, W( T- o, s8 W) w6-12 语料处理实战小结 (11:36)+ v" h6 `1 d: r! S: g9 H' |% E! N
% y3 k! ]6 H5 G0 m第7章 聊天机器人原理0 z1 }8 F! S- b' l% ]3 O
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
6 e( [6 K3 X7 K& z1 s( G7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)& S. E0 N* E, p; v) D; `( B# g7 N0 s F
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
1 r' d: Y3 n0 j# a7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)5 @5 ^) U5 R. @5 Z/ I! _
" v' N0 ^# x$ G' D/ g. x3 O; c
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
3 Y! z* H, [% a* Z8-1 线程处理（1） (09:15)! f5 a0 U# k: k6 k7 {# k. t( {
8-2 线程处理（2） (10:10)6 E d6 i! N" C4 x) {$ r; B
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)) ~% Q' H* {# v. `* X, J
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
1 w- X1 R6 ^) O8 A/ T' y8 G3 O8-5 数据操作 转换长度 (07:39)8 [ G1 |( Z; E0 e8 U
8-6 batch_flow（1） (07:28)
0 f! u( _6 Z4 O1 ~2 u" J3 V8-7 batch_flow（2） (05:49) ?: |0 D1 s4 j. b+ k* N
8-8 batch_flow（3） (14:43)& U5 K3 B: ]0 }* v
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
2 z* Q" W2 r$ {! s( p8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15), m+ E% X1 l+ x4 v W: b
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)2 V7 D6 S7 I$ H5 K0 u1 a" w* G
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
- k0 c' u u) {8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
) v/ i& L" _5 j1 V
1 n \/ U7 I$ S$ [3 m( B第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
4 D% E# `0 D/ N0 N r1 f6 ~2 h, i9-1 基本流程介绍 (10:37)# L% Y9 d$ H1 M
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)3 x. f& i% D( L j
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)1 f' C6 ], n- Y) ]
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
5 O/ `' f, B0 J& M4 t9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
( ~3 I: t! b* k) Q V' A0 }9-6 构建模型（1） (06:43)% A; ^" J% |+ f: c! \3 ^
9-7 构建模型（2） (08:38)
/ P; b' Y6 @) E: l( h9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)6 N3 q% |0 r+ g# z7 E
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)2 w& i6 ?5 V( Q0 O+ v6 W
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)* L! y( l/ o! |2 o( [5 O) g
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
. r5 c2 W2 x# p9-12 构建解码器（1） (08:28)
: p; J. h. Q! n5 X9-13 构建解码器（2） (09:22)
2 e: k/ H9 U% A2 B9-14 构建解码器（3） (07:36)* c0 {# I# q. k. Q
9-15 构建解码器（4） (09:19)
6 L5 \1 s% I1 ]/ Y* Z$ Q% D; h9 k9-16 构建解码器（5） (10:59)8 l$ J; }, | f; I" R# ^
9-17 构建解码器（6） (09:28)
) r7 m* o; x5 B9-18 构建解码器（7） (14:52)
* D5 F" }! e# j9 x3 N9-19 构建解码器（8） (17:02)
% u# M7 ~7 B# i6 S9-20 构建优化器（1） (09:56)- n4 F0 d8 k" x; H) ]. P" Q- f
9-21 构建优化器（2） (08:48)0 y% u' k: \% \8 R. ?3 ?% n8 p. |
9-22 构建优化器（3） (06:01)8 Q2 H# P6 r- O q1 K% M
9-23 输入检查 (11:51)0 h8 f+ }3 S* p$ E
9-24 训练模型 (11:59)
* B! V' i& ^# ?& A$ D/ i9-25 预测模型 (07:22)
# l9 H1 _5 q; y1 k! V4 C6 r9 E3 G' V% e& P
第10章 聊天机器人模型的训练和验证4 O0 t$ j h/ x8 ]# }0 h6 \+ m; l
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
* z6 b9 ^8 H% j0 g. m10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
; V5 S0 w5 N& V2 J10-3 第一种模型训练（3） (12:10)* g4 w6 w& _4 o
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
2 C7 W b% i) O8 ?- ?10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
6 d& x& m8 X0 F/ s- i- N5 [3 i |10-6 第二种模型训练（1） (11:52)" v/ C; D) D- g' Z" w
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)7 o1 f3 ?- j, q( {; n. q5 \
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
- a0 P) z1 H% E5 w7 I5 Z3 Z% h10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
* M) S7 Q* F1 y2 @0 I/ z( p
2 \ ?2 s: {+ n* g3 `第11章 Android的打包与发布+ s7 h) ^$ [4 q Z! A) R" ]. f
11-1 新建项目 (07:49)' I0 x% o$ `' k* G' L8 [4 n
11-2 代码结构讲解 (17:15)
U* B* U& U% {4 K) u0 \3 |& l8 M9 h; l11-3 私有变量的定义 (12:25)
3 J; O9 t( a6 U11-4 参数初始化 (11:54)
% c4 I& [0 T! e% l+ ^7 S+ I' G0 f11-5 听写UI监听器 (19:18)
& j/ Z& [6 \7 l: M2 C11-6 合成回调监听器 (05:58)9 \+ m. G: j- b0 M" @6 ~: q
11-7 听写监听器 (27:14)( {( F8 J: p: S. ]: ?! `7 n# }: r ?
11-8 语音合成参数设置 (08:59). R( | Q. f. w( q% c
11-9 完善项目 (21:32)# K3 F% K, Z0 N0 C. C2 V7 \& s
11-10 打包发布 (07:15)7 B* D% J1 ]) Z6 E: W- z
" u: p" a/ X+ Z! |' i7 N! ^〖下载地址〗
9 r7 u, {* }; M- W+ L: w8 A; S+ B/ ?2 {: v/ n/ ?: }: O7 @0 R
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