3 Y/ F c+ T8 n% ~. I+ V8 n
7 _, T" K [. V$ |5 _* V9 O〖课程介绍〗
) }- O4 V" O2 D! H+ w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。 O' s5 S9 z) Z& C: N5 h
+ E# A) C% l: Z. t8 o' d e
〖课程目录〗
* h7 B, |; ~" {8 w, H% t1 V第1章 课程导学
0 T( E4 `9 | B. `2 Y1-1 课程导学 (12:34)
% y* x/ c; U; ]: L0 ~3 L; Q/ }2 q! a& t6 n9 y
第2章 基础知识
+ v% z$ l9 n7 F2-1 什么是TensorFlow (10:24)( y0 P+ `$ Y P8 e
2-2 张量、图、会话 (06:17)
* O8 Q0 a! P' |7 [: Z2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
+ ?+ [9 p# v! g: i. x7 K2-4 Android操作系统 (16:19)
& n/ m' R* g& L5 z2-5 Java安装 (10:15)
* y) O% H5 e; C6 h2-6 Java环境搭建 (02:40)2 Q7 o, h- j4 ?1 x7 |
2-7 Android安装及运行 (10:39)
. M: I' Y' Y* p2-8 第一个Android程序 (05:34)
/ A7 F4 c1 V9 {% {, s \. L4 r6 }1 d& N
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
3 q. e, M. D% V$ v$ s3-1 常用模型 (10:15)
$ s C+ z% p8 S) Q, j3-2 BP神经网络 (10:53); R. ]: P. @" e" x7 V$ c
3-3 循环神经网络（1） (06:58)$ V# T/ I$ E. Q; \% y
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
& k' f7 }% \7 l! ]" T3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
: n/ q& R" r6 }/ g$ @3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
( V: h) E) M* Q# A P7 W3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
- N0 @$ k. L2 X4 i# x! \3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
( x9 l5 ~5 c3 {
2 A3 F" H7 x4 p) y: h第4章 NLP基础
4 t3 l" s, N) q5 u. g4-1 NLP基础 (04:19)' a) f m/ N) S0 w- J
4-2 分词技术 (05:29)
, {2 b: a' K( L2 ~- Z2 j. n4-3 词性标注 (08:34)* Q' m, _3 V. f O9 \* U; g5 E: t
4-4 命名实体识别 (08:25)
* M1 o. s8 d( V# d4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
" I/ M: S; M- E/ \4 { s u) ^4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28) ?$ M0 h+ v4 G9 g9 l8 m
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)0 m7 ?, M( U# S' L/ x1 c6 J/ i
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
4 d" ]" p( d6 ?7 y4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
( S3 q+ A+ x4 ?4 o4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
: H- S4 Y# I0 J% Y$ ]4 ]4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
" g. ~+ n! t0 I! E4 e
h* N0 c6 d% d# a" } Q7 i+ _2 e第5章 文本处理方法' {5 U4 X6 Y# Q/ ]
5-1 语料的获取与处理 (15:19)$ b4 n9 p2 o- t1 U
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
0 _9 `: Z8 l! W% K# j5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)2 w) G4 H. D- R' }# m
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)$ G3 R& q4 [9 h G' R3 {: s
5-5 词向量与Word2vec (07:26)1 U, n4 c; d( Z1 c
5-6 文本处理方法 (11:39)$ p8 J# o: O; G3 J z
9 C+ ^8 b# x1 M, j& J
第6章 实战之聊天语料处理8 A8 Z0 j/ n) T- T# D6 A
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)' u4 X, j6 m/ \( X
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)- K6 N( \" r2 @1 i$ r
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)* J* p* T; U6 N' H
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
9 l, S3 k i) p6 @$ K) C% ~+ R6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
: o& e+ p! ^6 l9 H6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
) L$ O A! X. W) 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)! O8 c4 X9 S0 S1 M" ]" ^
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44); q! X- y s6 [
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37); |" q$ Z @1 C& T, I. ]7 V! `( O
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)' W% ~# i& Q8 F' U+ ?
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50); S D6 [7 X7 f
6-12 语料处理实战小结 (11:36)8 M3 @4 M1 ?% I
! E3 D. Z& ~; [9 N
第7章 聊天机器人原理1 R& N6 [2 ]+ N: R6 O
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)& a4 `( Q, z# f) Z }2 N: m! S- ?
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)- ^& F2 Y0 b. d! W/ I0 s1 E
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)1 r3 B1 w1 ~; g
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)* { [* h3 P7 \5 O8 |
4 s4 |' d' b4 S8 _! D
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
7 F2 t! ?: N1 m9 h5 x! l$ G& d8-1 线程处理（1） (09:15)5 p4 ^" N' x( Z* U2 |& {
8-2 线程处理（2） (10:10)/ y2 r$ N% V$ D0 |' j# {, U
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)* B8 b9 J3 {# J6 s2 A E6 C
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
( \/ U8 F& K. a6 @/ a5 D, F8-5 数据操作 转换长度 (07:39)) }$ ], ]' C2 w1 f) O5 W% U9 a
8-6 batch_flow（1） (07:28)4 d, h0 }7 T3 x/ t1 g
8-7 batch_flow（2） (05:49)
' ]; c- U) R* V8 Q/ b7 z8-8 batch_flow（3） (14:43); z" b* A! Z3 W+ E5 `
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
; S$ I2 {; v5 Z" S% {9 Z: C8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)8 m% n, e8 |4 i; _( a
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)7 {5 \' J2 s- H: C& q
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)4 p( m5 r: D6 d" i4 _! S
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
u5 Y3 ?1 R9 E- J! G
5 f( }; I7 t6 k8 g" l第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
: s/ g- L5 e+ `7 S* T! t9-1 基本流程介绍 (10:37)) v3 b7 M& v: f
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)4 S" O" Z1 @. T; L, l
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
( O2 F% r; w6 V9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
3 `/ z1 h& \2 f, p9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)* ~9 `5 }- _% o, @
9-6 构建模型（1） (06:43)# @- s5 u" I; G# N4 v u
9-7 构建模型（2） (08:38)" H& [5 M1 g0 [
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)8 N! [& ]/ |. b
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
& U+ h" e7 L/ z, E5 m# E9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)0 s1 l" k- K# ^6 h6 Q4 u( y
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44): X r4 d: p. S/ U$ R, G C `
9-12 构建解码器（1） (08:28)
0 R0 G) Y9 V5 L" O; O; c1 Y9-13 构建解码器（2） (09:22)/ d5 J0 a6 R1 G( a+ N2 D( H9 _
9-14 构建解码器（3） (07:36) m! d0 f, _3 t4 q' s+ ?
9-15 构建解码器（4） (09:19)
! x/ z8 u) V A9-16 构建解码器（5） (10:59)' U' E/ b8 D0 r9 U" X" { A; G+ u. r; T8 B
9-17 构建解码器（6） (09:28)& ~+ c' e. t* K
9-18 构建解码器（7） (14:52)) g0 z" @' H0 @4 u. a
9-19 构建解码器（8） (17:02), \1 @" O5 p# ?8 ~) ^4 s
9-20 构建优化器（1） (09:56)' F5 i# p, N+ o* C- |1 g
9-21 构建优化器（2） (08:48)$ o0 z* A7 b5 m/ L/ K1 m
9-22 构建优化器（3） (06:01)" r6 F3 e$ o2 v) M6 v
9-23 输入检查 (11:51)6 [& G2 |+ W$ W/ K8 _4 t' Z
9-24 训练模型 (11:59)0 u; K. M# S2 y
9-25 预测模型 (07:22)1 V: e$ |! W7 a
1 \; v; W" l8 |8 U2 S f! _第10章 聊天机器人模型的训练和验证
2 ]( r1 q7 a% m0 T3 j10-1 第一种模型训练（1） (06:17)) u, T+ H; S" z& \
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
6 j6 c( D2 I0 Z# x6 r10-3 第一种模型训练（3） (12:10)/ v# R z& H0 K5 O
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)* p: m& U6 u) z7 R4 E* I
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)4 Z1 P1 u+ Q" I* V5 ~! `
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)- a {) J0 o& n; T' h. g2 H# g M
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)0 H1 B) H, k. ~/ Y
10-8 第二种模型训练（3） (05:34). K* t, |/ f- W6 T9 d l5 V+ n
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
; g, t) H. D) r9 z( w+ a3 `: [) {6 R. n* e, p
第11章 Android的打包与发布% d: X8 f" U. e' H5 a3 e
11-1 新建项目 (07:49)
B0 d% U3 O( d, r: z% X11-2 代码结构讲解 (17:15)5 N+ b8 I: f. }) X2 i y
11-3 私有变量的定义 (12:25)
- U$ u7 e2 {4 t8 l11-4 参数初始化 (11:54)
' S/ j1 C1 y) \3 h/ a& A$ {11-5 听写UI监听器 (19:18)
2 M8 c' ~' }7 n+ X11-6 合成回调监听器 (05:58)
% `8 B0 z, E$ _" g D e0 `% Q4 o& H11-7 听写监听器 (27:14)
0 G5 O5 j7 c+ ^- N: Y11-8 语音合成参数设置 (08:59)
8 t. v. ^3 j. T1 q* L11-9 完善项目 (21:32)1 g" ~7 l: }2 G8 b" v
11-10 打包发布 (07:15)2 a: C2 `4 j. |" f2 U
& d q" ^2 Q9 |/ S〖下载地址〗
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