/ d- K2 X+ p) }; H$ b2 |6 |, l
+ S. j9 f! a0 M0 P# W9 p〖课程介绍〗
* |0 x- u" w9 z- z3 @, A- o% J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。$ G' t4 ~2 r/ j5 b+ [/ c8 g
: e* Q. b9 _, W& y4 ?2 ~' z
〖课程目录〗8 g2 V& V" \* d) I5 S5 ?# `5 D
第1章 课程导学
: s4 q- v2 ]) P K& \" k) t) d, n1-1 课程导学 (12:34)0 W% k7 S8 ^4 r" D c4 |7 a
) X3 L1 V$ O( a$ K7 L! u
第2章 基础知识* W! v$ m( o% q! u
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
( Y1 i; W# y2 Y0 s9 G Q0 g/ k' H1 B2-2 张量、图、会话 (06:17)$ b: Y0 e: m( o3 ~+ Y1 R& @
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)6 {* U" U9 ~8 j, E3 q
2-4 Android操作系统 (16:19), B) [8 [6 Y1 z. U
2-5 Java安装 (10:15)" T2 D9 q0 U5 b% c5 `- p
2-6 Java环境搭建 (02:40)
S0 @8 H) C6 I. L# c- U1 t2-7 Android安装及运行 (10:39)
/ ~7 `/ p; w/ k8 K, F5 \2-8 第一个Android程序 (05:34)
- W: ~- i5 r; r: i' w( j
o( P. e# S. D7 L) `第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
0 l2 ]9 f3 J( S0 f7 E! U, A# V3-1 常用模型 (10:15)
( n3 J+ y( ~1 k2 B3-2 BP神经网络 (10:53)
1 L! B) r8 q1 ~5 d8 d+ B0 E/ k3-3 循环神经网络（1） (06:58)
( h V j+ X* J5 M3-4 循环神经网络（2） (06:07): S7 b. ]$ `. l
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)8 y4 w+ s" E6 i( Z( w& U4 M
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
' Q2 L/ ^1 I) w/ p9 D" J; o3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)1 N- D7 T" Q4 Q) X0 j
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
T5 m/ ]5 F5 d, G: H5 V. r; l# A. y! h- B$ p* H! W! ^8 B2 `
第4章 NLP基础. d1 |3 D4 e8 a# D& b3 x8 l
4-1 NLP基础 (04:19)
* X. [5 R$ H5 k, o4-2 分词技术 (05:29)5 w1 M5 Y# Z( y) D; i
4-3 词性标注 (08:34)
7 E# j# n s* z( Q1 Q" B4-4 命名实体识别 (08:25)- U: a4 I( Z! h9 k5 F$ u
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
1 j8 y4 b% S' a6 s' X4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)& K+ `, B% ^; f1 }8 W
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)# }2 n @; k& w+ q
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
; F# `7 `. x+ j4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
$ T y, A9 V6 U- `, K) d3 H& Y9 U4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)! q% ?4 x3 w8 Z2 V
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55); y. G3 e& L# s: A* v1 H
8 {+ X1 I1 ]1 z* C& _2 P. K
第5章 文本处理方法/ O1 Y8 S0 `0 ]/ [! m
5-1 语料的获取与处理 (15:19)8 {& L+ {5 ]# A1 n. ]/ N% n
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
" N1 f0 D" I4 T% ^1 l3 e/ w. i5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)" h* P/ u5 p& k ?
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)$ }+ N! T; k2 W `& d
5-5 词向量与Word2vec (07:26): a# l1 c! j6 m+ G
5-6 文本处理方法 (11:39)/ c/ \; P& a5 _& X5 t5 x7 {5 c6 a
5 _& \3 P! R9 \) {, _& P第6章 实战之聊天语料处理
+ X' U9 l# h' E v: K! {6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
# g4 S- @6 q2 o1 T, j. i6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)7 I' L$ W; L) l5 ~# m% D
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)6 J" Q- C" r) Q- n
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
+ H* B( _5 X6 \2 o* d6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
7 e" t! r0 i) p7 ^) J0 x; D7 w% M6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15), _4 m0 }! Y$ D8 W% g9 O$ v
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) b) D4 [7 F, {1 o# A- D
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)( z( w4 [" i, D) y' G5 @# L' E4 j
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)+ D7 k0 j* A& h# V. e8 N" Q
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)) l- o: g5 H2 k! q& `2 I" V
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)2 j. K, B0 _+ c1 Y. S
6-12 语料处理实战小结 (11:36)8 f" @5 y5 T& X" L" u
4 Y) y, S. K/ K5 _9 z$ `4 l% M' r# e8 b
第7章 聊天机器人原理
1 ^5 r8 T4 D5 G1 F+ s) X% d7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
8 ^, j8 @6 x0 C" j3 m7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
& E2 G- P) W$ e0 {7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
, B/ d! J3 c1 L" p2 d8 n7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)6 o4 o0 y, ]/ K( g( z5 z& ^
# p; ^. W7 C. A8 |2 ?/ }
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
$ `9 N' y; ~7 q8-1 线程处理（1） (09:15)/ r' V: M3 ?% h6 u1 n. ]2 q) K+ i
8-2 线程处理（2） (10:10)
, @9 s. @( z( y5 c8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
4 E" o" F; [0 J& m; o& W7 U. i" n: _8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50). \/ C% R) Y) g
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)3 o2 m+ a7 f! w: w8 b& x
8-6 batch_flow（1） (07:28)
1 a. s( ~1 I! S# C8-7 batch_flow（2） (05:49)% r3 Z7 e- b* U9 L8 H' U
8-8 batch_flow（3） (14:43)! z, j) a: ?/ ?
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)8 a' X9 v, J3 \& o# N6 D
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)+ T$ P* C6 q8 X0 t1 C) N! f) M
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
& l% v2 @! y9 O7 H8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
% L3 ? p C* q9 J' N. R( Q9 G8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)8 \2 V. |1 U0 n
8 e0 R) N( C) a第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
; ~6 S3 M' Z0 {) W! Q, t0 V2 ~9-1 基本流程介绍 (10:37)
" m0 F2 X4 n8 o9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)0 u; d8 H5 z: _2 [0 } v5 [
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)" j- _; V9 a' W% k
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)9 @/ @+ ^: o+ B$ V& y
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
* H( t3 o; L$ e% C1 _" }" A& t9-6 构建模型（1） (06:43)
% \. }/ t: T7 Y6 z+ p6 o# r9-7 构建模型（2） (08:38)8 a# j; I! j- ~- |- F2 N" Y
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)% |( G' ?$ W+ |, i
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)* }6 n; J9 ^' U1 M4 e) c$ D
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)3 I+ d6 ?+ W Q# h( A8 L
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)( s6 N) B: j3 X9 _2 C
9-12 构建解码器（1） (08:28)
1 O! q( d8 l2 b% I' \9-13 构建解码器（2） (09:22)2 E1 D; _8 x- v8 C' N
9-14 构建解码器（3） (07:36)
, l9 o3 _" h1 L0 |/ k9-15 构建解码器（4） (09:19)
. C! M# d0 \* u; p( b* k8 z9-16 构建解码器（5） (10:59)+ }$ ]0 @2 R0 N: p( U; G4 G1 H# d
9-17 构建解码器（6） (09:28)& y. J& ?; D, F' r" G$ e
9-18 构建解码器（7） (14:52)
a, g( ^8 b- m& O* _4 ^9-19 构建解码器（8） (17:02)% i9 r# P9 U5 C/ F; V- A. K
9-20 构建优化器（1） (09:56)
3 N2 @0 f2 k* M) S3 c6 O9-21 构建优化器（2） (08:48)* t1 |6 K f. ?. E) E
9-22 构建优化器（3） (06:01)7 v! z6 t8 j2 \8 u& G& e/ E% P$ d
9-23 输入检查 (11:51)
% t1 j* _4 E3 X0 S% p9 ]1 d" e6 P. y9-24 训练模型 (11:59)1 m0 Z# b7 o$ G" a2 W. Z s6 U
9-25 预测模型 (07:22); z5 ^4 _# s. ?6 _% [
/ {; z# F2 b S8 g3 Z6 C- X& E第10章 聊天机器人模型的训练和验证# q* l2 }' s& G1 {
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
8 c" v/ M: s) M% r. S10-2 第一种模型训练（2） (13:28)& ^$ W P9 N2 b- d# Q2 }
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)& L8 s: w0 K( z
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)/ j* H2 t6 A$ f: O
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)/ t9 l$ C8 j( s# _9 c* @& o" L
10-6 第二种模型训练（1） (11:52), `( J+ y- @0 P6 A
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
4 l+ i$ X9 {9 \( B10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
$ _6 H( z/ m5 X$ A10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
8 @0 `2 _/ ]1 i6 w/ A* q3 t1 a1 W3 ^8 Y" t- U
第11章 Android的打包与发布
/ u# o, B/ N5 y: G7 h0 a11-1 新建项目 (07:49)
5 ?4 C; _! z7 X2 }# I/ w a6 Q% p11-2 代码结构讲解 (17:15)
; _. M# W% v* i0 k- C2 N11-3 私有变量的定义 (12:25)% Q9 p3 o: z6 M
11-4 参数初始化 (11:54)
$ A7 O; ]: |' K1 z* G, Y2 P; U11-5 听写UI监听器 (19:18)% v# R5 ^) v; l& V& Q2 M% x2 J+ Q
11-6 合成回调监听器 (05:58)
5 Z, p( G+ D3 ~% J) m7 f11-7 听写监听器 (27:14)7 T4 N& j6 H! ^% ]
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
# X" v8 d, T' z3 N11-9 完善项目 (21:32)2 I! x8 l% t% ?8 x1 E* ~. Z' f
11-10 打包发布 (07:15)
9 n& x2 ^+ D+ Z* ?; t- a' {" @
K5 T* @8 ~9 I$ r9 m8 i$ Y〖下载地址〗
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