1 |# ^4 u; G" V4 Q, j' _/ }" N- A7 I o6 g: D( v' W
〖课程介绍〗
& G4 J2 X! V; h; a/ B6 m# t ]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。
" q" v" c# R2 [' a
( a9 m5 b4 H2 J8 k- @〖课程目录〗% _6 b4 m Y7 x ]: n
第1章 课程导学
! T. U" \: r+ a& D1-1 课程导学 (12:34)
9 w$ [3 e8 w9 H: l5 J+ ?7 e+ {3 |; Y9 {. j; @! a7 S- ]
第2章 基础知识
6 Q" I$ d% m6 S2-1 什么是TensorFlow (10:24)
3 k2 O+ @& V; ]3 w2-2 张量、图、会话 (06:17)
8 O+ o; T9 j& `2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)5 F5 A9 W r+ L* P& T" F
2-4 Android操作系统 (16:19)- n2 s1 k" C4 f' L
2-5 Java安装 (10:15)
: t8 F5 E) n# p- D8 Q) u2-6 Java环境搭建 (02:40)
6 D1 i" q; l0 b. q2-7 Android安装及运行 (10:39); i* i# Q6 c4 ^- S7 O' j
2-8 第一个Android程序 (05:34)3 M9 p' d) G$ m3 R9 u% i
. ?# d0 P0 |" N, `7 V
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
c6 d2 l8 ?- A e J& Z3-1 常用模型 (10:15)9 o3 _; y) R" y& e1 f5 `0 z
3-2 BP神经网络 (10:53)
: Q$ d4 T/ t. A% v3-3 循环神经网络（1） (06:58)9 M- ?2 b( l6 r# x1 D
3-4 循环神经网络（2） (06:07)* ?( \0 C7 Y) @
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)4 @0 ?0 S3 V; D6 P2 @6 S: v) H' J
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)# P2 c+ a3 k' F' |/ B. a+ O
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
6 q& m& ]: c3 b8 e; t% Y% f3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)- v W; y# N0 W7 r/ q( Y
& Z# f* Q9 r' f% k- P
第4章 NLP基础2 N8 H/ e) Y0 u4 P8 G9 s
4-1 NLP基础 (04:19)
9 A% ~& n. y1 {0 t: M4-2 分词技术 (05:29): L2 P6 M: ]4 a8 M4 ]) m
4-3 词性标注 (08:34)
- j6 ?* l# u, D- }4-4 命名实体识别 (08:25)
0 w# e1 Y/ m! F _. i* }+ W4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
! X+ e) `4 S- i" N6 x3 O4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
, |$ T1 h$ x1 D# ]4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)3 w7 Q$ i8 Q- Y+ O' a0 V0 w, c% `
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)5 a' I& u6 o# r4 A5 H; ]
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
7 o& |6 z! x9 F9 k. [$ ?/ R" i4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
# i% y! ]6 ]5 h) v7 C" s4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)/ m' J5 @; a: k5 [% F5 z0 S
: J/ F: ^$ T/ i% p" K: a- ~; M第5章 文本处理方法+ m# O/ o8 w) i* ~* N8 ]
5-1 语料的获取与处理 (15:19)- \4 P1 r! U# M a" |
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)7 F3 Y. j' G" A1 {* R9 q
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
& A# y3 Q4 N6 r5 t5 a3 k d( l. t5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
& X& T! [7 s1 l: m8 ~5-5 词向量与Word2vec (07:26)
5 ^# C' s0 O& Y; ?0 Z6 }5-6 文本处理方法 (11:39)& d: D& g. @; l3 `& \
- Y; x7 O" L5 B第6章 实战之聊天语料处理8 r0 @8 H; P0 X
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40) Q# a( y5 B& G9 P
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
4 v6 t$ Z" d, Z6 e" A' W& E' p! y6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
/ z+ B1 Q3 V" l9 x6 d6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)8 C+ E0 n) ~2 _4 `: O2 V
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
' |- x! b& t0 A6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)7 S- B" y- ]1 y' o" l
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)' Q1 k* P5 X8 j' T, P
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
4 U; K/ a6 s1 C+ ]& {" Q o; h6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
, M# J' a* n; n- C1 {% G6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)2 t! H" H+ ]* u" Q4 k
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
" a7 d$ D5 M) [- E6-12 语料处理实战小结 (11:36)* }8 {. V1 V& `8 v
: @* b7 p9 d1 N
第7章 聊天机器人原理
4 Q' q) v \) @" ^& w' Z7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
# O% F; W S9 H, L/ @/ s. [7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)1 T% M" f ^6 z: L7 ?* r9 U
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
! f: Q. ^. S8 q: H- s9 H7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
! K+ _6 s8 ~4 _ W5 f: Q/ v8 a+ X V; W b X
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
* ]' O0 a9 C" L8 F8-1 线程处理（1） (09:15) [9 v5 b; y* u3 P9 }/ K
8-2 线程处理（2） (10:10)) w4 S& x$ d% K+ Y0 |3 y: K" J* e
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)0 }. K! D+ Q7 k
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
4 P8 O2 c; @" Z8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
. ~; o$ ]& M7 p2 u8-6 batch_flow（1） (07:28)
* Q, i. Q9 v2 q5 ]( k' m8-7 batch_flow（2） (05:49), f) E1 B+ b3 I8 W
8-8 batch_flow（3） (14:43)" E- s' H' C! e2 k2 ]9 W
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
6 r& n+ W4 H- q, I- m$ O7 r8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)5 S0 L x% [' h/ f- Q d
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)- u4 H* k& Z( Y
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)' u. T! n1 l7 ~7 j8 N0 `
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
% ~+ p% |6 `, T; X- ~: B2 G$ r9 p% z
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写# M Q! Q8 q! q: P& l& I
9-1 基本流程介绍 (10:37)
% S. `# F) c( W' J9 D: y9 y9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
, a6 |- ~6 t3 A4 z. K3 m; B9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
" Q9 a& n$ b1 l$ I# u2 e9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
* J1 Y0 j( n L) W! p6 @9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)! Z* P$ |0 C+ _2 i
9-6 构建模型（1） (06:43)
: M! Y- V1 i; ^* m; ^ B9-7 构建模型（2） (08:38)' C; {) \1 Q z M4 F
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)* I' J5 b _0 a, P. m
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)3 Q" i% ^0 r3 j5 o( s, a% K
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
/ S7 t9 R# f6 n. r9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)% c3 j6 m% S9 y; M
9-12 构建解码器（1） (08:28)
) T9 [2 J$ B6 ~, N* l% l e9-13 构建解码器（2） (09:22)7 z! W1 A4 c2 r" e, u+ t
9-14 构建解码器（3） (07:36)3 l4 @7 E! I* w+ b0 ^' f$ o4 }' r- M
9-15 构建解码器（4） (09:19)
S! X$ E8 n8 t" q) M! K9-16 构建解码器（5） (10:59)
$ ?9 i, C. g. |5 J" n1 {' z0 k9-17 构建解码器（6） (09:28)
/ w" d* E8 U" W% i9-18 构建解码器（7） (14:52)
0 @; X# n; K* a* O& h8 y D) w, ]9-19 构建解码器（8） (17:02)) g3 M, g; S1 a" n; T! D
9-20 构建优化器（1） (09:56)- h5 {0 F1 o! Z
9-21 构建优化器（2） (08:48)5 t8 O: Z! j7 ], D
9-22 构建优化器（3） (06:01)6 f$ H3 c& A3 Z% }$ e$ C( q
9-23 输入检查 (11:51)$ O& c" @! b9 Y$ N3 h
9-24 训练模型 (11:59)! w' _+ b- J/ R9 c: ]! f) }; Y
9-25 预测模型 (07:22)" H4 B0 @" Q1 x- U* \( @
9 Q5 M+ o1 l4 q第10章 聊天机器人模型的训练和验证
u& V" d' Y: v+ B! ?10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
; X1 U( Z( |( y @) k10-2 第一种模型训练（2） (13:28)' ^3 W( W0 B$ F1 ?9 j4 H
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)& d4 v2 G0 P$ T! E! { \
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
2 @! [, N# m$ x9 @3 s5 E2 f7 J10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
8 e+ y8 W! o7 r: p" o7 B j10-6 第二种模型训练（1） (11:52)# ?" r1 u8 M4 a/ t; \
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
- \* C' f* {$ i0 Y+ W7 s- R10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
' T# y9 [* @/ g10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
% ~4 a( p/ ~6 q' D! _5 `! i6 S
+ H$ z, i/ T6 S第11章 Android的打包与发布6 m' Q$ K7 m+ q1 V5 r1 r/ Q
11-1 新建项目 (07:49)
6 q( K: F6 A; L6 S. W11-2 代码结构讲解 (17:15)7 s; J! D7 a0 {+ A$ j
11-3 私有变量的定义 (12:25)% `, s& h/ V( A, j7 f7 P
11-4 参数初始化 (11:54). V! w3 s5 A! ^% G1 X
11-5 听写UI监听器 (19:18): z$ S2 c. u' C
11-6 合成回调监听器 (05:58) a) v( w& M8 a5 j' K J
11-7 听写监听器 (27:14): y, W" U9 q, ~# h. p$ Q
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
/ Y) E; Y; D" d0 r2 g0 N11-9 完善项目 (21:32)
6 i7 c# O7 I" b' K7 |! H3 k. V11-10 打包发布 (07:15)
5 v5 H/ z) R% m1 L6 f/ V/ h8 s" s! o
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