: W+ P6 ~0 P8 M& H
2 G/ \# W9 q! ^: d〖课程介绍〗9 b+ \" S! M2 ^3 l
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。
3 u5 ?+ x) i. k/ L" |
) Q# ~$ Z- `% N" L4 Z〖课程目录〗
) }0 b8 S( a, o8 T( d; i0 n第1章 课程导学% ?5 g: U- F" m7 h" Z/ s. K" O- a
1-1 课程导学 (12:34)
$ w U' P& c: C' x A w# x4 e/ s; E4 v# U- i% y3 c5 G( \
第2章 基础知识
7 m1 s. y. o( o. ]8 |2-1 什么是TensorFlow (10:24)
" j" z& X4 G% m0 D2-2 张量、图、会话 (06:17)6 F/ b7 @3 `- g
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
. n% |$ {8 ^; I. a( q8 i" ]2-4 Android操作系统 (16:19)0 I0 [$ s( L+ Q* f" G
2-5 Java安装 (10:15)
$ ?( M3 L! c @6 Z2-6 Java环境搭建 (02:40)8 L9 ?8 K' n) W- J1 R
2-7 Android安装及运行 (10:39)' C2 P4 x. k9 n/ `6 i4 M
2-8 第一个Android程序 (05:34)
: |7 W: Z* y0 a6 a2 }+ k. T4 X1 A Y# }1 v* Z
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
! }7 R# r; R8 D# U2 R# k- q3-1 常用模型 (10:15)1 K" G9 {+ }* [, r5 e1 x/ ] v
3-2 BP神经网络 (10:53)- c5 J- S( s2 f1 r6 s/ n' x$ ]
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
0 K( C- U* |, E* H: M; {. n/ ]% w s3-4 循环神经网络（2） (06:07)! m1 R* v7 K- z
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
\8 u$ M. l) V% s u3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)2 e% b' A' ?/ u) U+ D9 I2 Z
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
% ^! P8 ^: Y& U& A$ Y( d8 e3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
: u+ U( X) s* u+ |+ j% O/ s+ z. E; F1 L
第4章 NLP基础
: o- T9 d+ n$ x7 C" J. D8 k, S/ G4-1 NLP基础 (04:19): z, O, Z0 D% N9 c& u* C5 e* L7 D5 U6 ^
4-2 分词技术 (05:29)
$ T7 V0 [! A; N& |& B) t4-3 词性标注 (08:34)% e6 i8 l4 |5 z& \6 {) `1 c
4-4 命名实体识别 (08:25)" m5 f# u5 u; P2 i- F K( K
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)5 {& R1 _6 i; A+ c8 p
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
' _6 A) _" T8 i2 J/ K: v4-7 隐马尔科夫模型 (16:37) O7 ^& f% a6 X4 V' Y- }: @
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
3 o8 I4 R* O% \4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)) g9 {6 D; y1 n2 v1 L% m1 j- S/ U
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)" F* Q7 f2 X1 b4 S8 \
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
) D+ p. E) B2 g' T1 b' a# R( ^9 o* r
第5章 文本处理方法4 } a& q0 b! ?# @4 h' n
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
! x( y* B$ p- O5-2 NLP中的语言模型 (03:47)( h; C( Y+ E$ {* Z l1 S
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)! m6 t/ S: [% T1 q
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)1 e$ _; R9 f2 s* F5 `
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
5 W( U- Y q" G5 x. n5-6 文本处理方法 (11:39)
+ i4 q& y$ e# `1 r+ J$ x. R# h Q i
. E" I B3 B x4 t% J9 {2 |第6章 实战之聊天语料处理
( W4 c% b5 }5 r; {6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
0 O# ~$ T& U% I( U5 w6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)& ^) g$ u/ r! A, ]
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)8 [/ R* @; b9 m" i7 H
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)4 K( {, D! @+ z, `+ ]6 K, B, ]- G
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)) r1 l- w. `8 @: h4 m) l) f; n
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)! b: s! {. V" a4 n
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)0 h, R; H+ z i9 x4 G2 f
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)" ?% v" u2 R" V! Z9 k. C6 U& `$ u# W
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
: u9 Z u8 C6 }* Z. F6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
% T: m3 H+ b* E$ f6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
|6 {& e' C+ P0 O9 ]6-12 语料处理实战小结 (11:36). L6 z5 P7 K, G; F
5 k, Z' G! @8 d7 M% k
第7章 聊天机器人原理
: P( u+ P$ R# m1 s1 Z6 B2 D6 s7-1 Seq2Seq模型 (10:37)! i$ R3 g! d( G5 @2 w8 J
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
; v. r# k: }# X7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
# `4 c. ~! e7 x& S: ~% @/ n/ ^2 Q7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
5 D% |2 ?9 t7 j4 l( d4 a/ i- L; t: X, f' ^! j& X
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
) S+ M- W1 Q2 N% x- c }8-1 线程处理（1） (09:15); ?$ c8 h+ J5 a4 e4 k, @4 u
8-2 线程处理（2） (10:10)
7 K5 {. m% `# q- V2 o; X+ p7 i8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)0 P3 L( Y1 ^" ~$ E5 s" q1 F* \
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)* B! C: f. \+ D0 e U2 p
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
$ [4 O/ n5 V) \' Y6 Y0 `8-6 batch_flow（1） (07:28)% X2 n, `& h, H B3 o7 t/ q- z
8-7 batch_flow（2） (05:49)
7 o0 w5 Z7 } j3 _6 g8-8 batch_flow（3） (14:43)
/ v0 ^1 a1 f. N& ]7 F7 |# T' n- n8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
/ v0 B8 B5 t) n8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)9 G$ \; w1 J+ d1 ~* Q
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
2 g( J! R% P7 J: J1 d7 H- ~0 Z8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
" u7 \ X* M5 E3 T; s. H8 W" ]8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
0 {' L2 P) Q6 T+ t" g) H
5 y1 v6 G% C5 W$ g* o! I% V2 `) C第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
4 A+ ^% i$ J: ^8 A# N$ H9-1 基本流程介绍 (10:37)& b v+ w+ x- v8 Z+ J) G1 Y
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)0 R" l1 c2 C) w; r
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)5 G+ ~& \$ e' O9 Q) }! d3 @
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
" Y, M3 e' Q8 P, {1 ~; [9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15) |$ s: G0 T! s1 D" f
9-6 构建模型（1） (06:43)
3 A+ n' D* ]! G! a4 {) [! `9-7 构建模型（2） (08:38)9 |0 G( g( t' m7 p" K6 k9 P7 {
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
$ I4 [, U& W8 u |9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
6 b. C& `) C4 D* M, q: d3 B9 h8 h9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
* ~. H Q7 C1 i9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44): o7 N* v- h3 H7 p
9-12 构建解码器（1） (08:28)
# b+ J! y# P7 l8 d6 r, _9-13 构建解码器（2） (09:22)
/ u0 \' Z |1 m+ e9-14 构建解码器（3） (07:36): v6 ?$ L) o( r" [
9-15 构建解码器（4） (09:19)
0 ^# I- ^2 J2 P& r3 U* y6 s9-16 构建解码器（5） (10:59)
+ n, A7 b7 W! g7 b$ r9-17 构建解码器（6） (09:28)& D. y! Z. E& w# k- K7 z$ S
9-18 构建解码器（7） (14:52)
4 j2 n9 n# `$ H: P( M& L& A% ^9-19 构建解码器（8） (17:02)
' p7 Z0 [9 H, Y2 h2 y6 [9-20 构建优化器（1） (09:56), Y8 g) [1 l D2 `
9-21 构建优化器（2） (08:48)2 _4 z; v$ a% q f
9-22 构建优化器（3） (06:01)" o/ A* R, S8 L+ u* T! S
9-23 输入检查 (11:51)
" r" Z6 I* y6 L6 M9-24 训练模型 (11:59)1 @- k5 f9 T- ]$ }
9-25 预测模型 (07:22)
2 N) Z2 ^3 n+ u7 \+ j2 s- P
! ~3 |! I" b4 A7 e4 B1 v* F第10章 聊天机器人模型的训练和验证
5 A, m n: y3 T4 w1 C7 K" Y10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
9 C9 P1 x1 b0 s10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
- Z, h- |5 J/ W# b) R) H& m10-3 第一种模型训练（3） (12:10)1 l% n I' u5 |2 w
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
7 S7 V# Z$ P/ s: g10-5 第一种模型训练（5） (25:35)# L! G3 N6 |; m
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
& |! K: d+ a) B( A( b$ U10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
$ Q9 X2 H0 j3 ^) m10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
) m' ]7 Z! y" K' A6 r8 ~10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)6 j1 O: w0 [" b% u! V
2 J8 b2 T; |: b8 y8 ?3 S* q1 Z第11章 Android的打包与发布$ z' D% V3 Z( F4 m
11-1 新建项目 (07:49)
! A0 b; a c2 v! `6 ^0 R11-2 代码结构讲解 (17:15)( G+ W! F+ z e& c
11-3 私有变量的定义 (12:25)$ H1 n+ r/ f# j/ a; e: s9 k
11-4 参数初始化 (11:54) @: V' k- \2 o' B. S0 b8 v6 m
11-5 听写UI监听器 (19:18)
( N7 z! e9 r% K7 ?% M# ]8 e11-6 合成回调监听器 (05:58)
# p+ }" t4 `2 `4 B11-7 听写监听器 (27:14)
! g; |5 C$ _- _8 l8 I11-8 语音合成参数设置 (08:59)
4 N1 ~4 _; k7 C7 Z1 X' |11-9 完善项目 (21:32); u- U/ R. a( n3 i; _4 m t
11-10 打包发布 (07:15)
( U9 m. P& Y7 S8 x) v! K" j8 p X8 d/ J7 q2 |8 Q5 t, F8 D
〖下载地址〗: e0 G& M& ~) h1 J" I" ^, y l) L
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