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/ I: u! V9 B% Y9 z8 {
〖课程介绍〗* s9 `' ^1 B2 ~0 m* Y3 n/ k! 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。
7 M) c. X$ m& R( \' U
1 d* M+ x& ?9 d2 R〖课程目录〗 _/ T8 {: a n7 h! t2 u* h$ I. t
第1章 课程导学
( f8 Y, n+ m/ b1-1 课程导学 (12:34)* {1 ?: l8 q" {$ C! n$ j
0 O6 T% O" o, b: L第2章 基础知识
$ E6 {6 T$ ? ^6 N4 v2-1 什么是TensorFlow (10:24)5 p# D. j* D- H( x1 U2 k9 P
2-2 张量、图、会话 (06:17) f% `0 {# a2 I
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
( b7 }1 B: z- h) Q/ p2-4 Android操作系统 (16:19)- S2 F D% r0 u0 P- k# A
2-5 Java安装 (10:15)
: A" g. S9 _+ G) I4 |2-6 Java环境搭建 (02:40)
/ X" w( u" c' M% Z/ y, F5 \0 G2-7 Android安装及运行 (10:39)8 u. z; {5 u+ U4 z p" B6 d7 |
2-8 第一个Android程序 (05:34), c) Y$ f6 c0 M8 B+ s, @
7 n! R5 D T7 w( @% e第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）8 p! e* G1 U8 q% }4 o* w* m
3-1 常用模型 (10:15), c1 X! r0 [, y. j- h
3-2 BP神经网络 (10:53)
" [; F& m! W, y% o, {+ g! C3-3 循环神经网络（1） (06:58)
+ Z) G$ T2 \3 n+ G$ {3-4 循环神经网络（2） (06:07)
X: B1 k, O8 w0 @3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
7 r- T6 F! N+ r7 d0 V N9 U4 }& E3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)2 k7 H2 e/ b2 I2 b
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)0 ^' ^2 D6 Z0 m3 c4 c( ^$ j1 u1 X
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)# b2 t, a8 S/ ~$ R6 C
4 y6 d; f ~; X3 L. m. [ |8 k
第4章 NLP基础
% [# N0 W4 N+ q& ] i4-1 NLP基础 (04:19)
, Y5 l& M1 i7 b7 H8 H& L3 C Q4-2 分词技术 (05:29). W: f2 O0 `3 ?9 |' s
4-3 词性标注 (08:34)' _9 U9 a* m \ j9 p
4-4 命名实体识别 (08:25) F! c2 R7 E! C) ], a
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
6 V( n6 Q( b7 j$ V' A+ L4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
! [. a. g+ ]; m4 N4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
5 o6 K# q5 ]0 F1 A7 {. x4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)" a S5 H; z6 b7 m0 L" Y
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
/ q- T, ]& ?% e2 a$ R4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
/ e% j3 E( Z9 E2 M* |- ]: u* O4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
/ B: x! f9 h3 {" H. w# p# Y& J1 S" m1 c. r. b$ {+ K
第5章 文本处理方法
/ F- q; G0 h/ O# _; e5-1 语料的获取与处理 (15:19)9 e( ?' n4 a# f6 f$ `+ J
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
5 N0 Y t9 x4 K7 ~) j8 B5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
`8 Y, k; n4 W9 [, K5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)2 M: W: O8 s* m
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
$ N9 z g1 F( B; |5-6 文本处理方法 (11:39)
! ^5 m3 R$ O. E! N
. @6 Y4 {1 ]: p# J, J第6章 实战之聊天语料处理5 W+ Z$ q; v: B" r- R
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
3 F: r- w$ r) s: W, ^6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
& g1 }3 t! |( y, s- p4 W( z( a" R6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
- ?1 r# b7 ] u4 C6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)! C3 g; k% V0 _$ j% y
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
5 N3 [3 R+ g2 f* S6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
v1 k$ v% o4 x2 ~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)1 N5 u m8 U0 | X* O! h% z
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
" h7 F/ N1 o: B6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
9 W4 \0 M( W0 q+ S: |6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
6 y4 c8 n, E! s; W' l6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)0 H4 l& [; ?' ~" O
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
8 ?# [: A1 I" O+ [, [$ E# z9 u, c! e) J5 U
第7章 聊天机器人原理
: H/ F+ e+ F/ W6 ]- d& H4 Z6 D7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
4 g" V1 p. U- f2 ~, e7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
# b# b7 a4 C3 g0 k; W7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)/ q9 m% W+ k- U
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)7 U2 t* D3 C; S% B- }
0 Z3 e. o: I- {3 w# c+ ^第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
/ H5 n5 S1 R$ P8-1 线程处理（1） (09:15)
3 I9 Y9 x/ d5 [. F; K8-2 线程处理（2） (10:10)+ N. o2 x3 n1 K2 h
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)# K/ S# x. X0 l1 P" |+ V' D
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)8 O- x+ k5 h/ B
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)* ?0 s; I- P5 q; _/ E
8-6 batch_flow（1） (07:28)
- P) K# ^0 r) K3 d5 M8-7 batch_flow（2） (05:49)6 y4 Z$ ~$ `4 X0 d& D
8-8 batch_flow（3） (14:43)% |: h% o& r; l
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)# a! l4 W1 M; L M9 y4 a
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15), G5 d' w2 U5 U3 u
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
* R9 {& i [' i4 M' u, r8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)" A3 x1 H* H& O6 G
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)% d" U4 i8 M4 c/ s5 w8 U
8 e& z3 B) A( U( y6 k第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写. q9 j) `8 ]4 L
9-1 基本流程介绍 (10:37)
% P1 d* v1 {! C3 h9 s: E) T9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
) r1 Y; i3 v/ H1 [2 d9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)- x6 f' h7 f4 B% e8 [
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)0 C8 S8 s0 k) ^; w6 }( V: e4 b
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
- l) D7 X- P! v& T7 H9-6 构建模型（1） (06:43)$ c% ^/ y% u1 g- X
9-7 构建模型（2） (08:38)# I: q+ X4 O/ K
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
1 z( P. U- P& } U/ v$ ]3 c9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)3 z# H* R9 [5 l+ x! g3 f
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)$ U% E# \7 q& g- y; O& y. c6 `
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)( ?5 y+ u- m2 X: d3 f0 x+ f' }
9-12 构建解码器（1） (08:28)
: `1 L; T3 p$ I& z9-13 构建解码器（2） (09:22). g% e2 O7 |, m1 y2 x. p2 S
9-14 构建解码器（3） (07:36)0 `, m: M7 v: |7 P+ d/ ~: ?
9-15 构建解码器（4） (09:19)
% B7 b( c7 \3 [+ m' ]9-16 构建解码器（5） (10:59)( ~" C! F8 }$ o
9-17 构建解码器（6） (09:28)
5 p9 C. x* ~0 H9-18 构建解码器（7） (14:52)7 j a) }- F, E8 I4 c
9-19 构建解码器（8） (17:02)+ x+ m- C/ F4 H; X9 c- N4 ]
9-20 构建优化器（1） (09:56)
+ {/ C4 |6 v; W8 f' C. [9-21 构建优化器（2） (08:48): G1 g& U9 Z! G
9-22 构建优化器（3） (06:01)5 U& o0 V4 n3 w& v
9-23 输入检查 (11:51); D+ T# n; i, ]. r: ~
9-24 训练模型 (11:59)8 k2 q4 S5 o/ X/ i0 x R
9-25 预测模型 (07:22)( ~1 E4 V: H6 u6 W
8 K. X {1 i& ^' Q2 I4 L- u第10章 聊天机器人模型的训练和验证
! w5 N+ g: _' G9 }10-1 第一种模型训练（1） (06:17), n6 i% b$ y, H6 |
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)4 d( ?2 f4 t: p& B N
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
3 `2 o0 b7 @ j$ W10-4 第一种模型训练（4） (14:49): M/ j: E* H& s; ^7 X
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
5 t! B6 v2 B# {3 b# _6 O10-6 第二种模型训练（1） (11:52)4 `+ t! b% ]% k; v8 Z
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
0 `( ~4 [! a2 W( p# x$ Y$ O10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
7 w4 P# P% _2 H {2 g! B* C6 {10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
9 S1 u- ^- s$ ^9 o+ S, B: h8 Z# R+ \& ]$ J% o N; t, y$ m h
第11章 Android的打包与发布1 k, \' Z) b) \3 K6 U( x/ a+ O+ H
11-1 新建项目 (07:49)7 U2 ^9 h- [, o( f* u: A
11-2 代码结构讲解 (17:15)
! V. ]4 z, P: ]& C11-3 私有变量的定义 (12:25) y/ x' o. i, t8 H# G: X( Z
11-4 参数初始化 (11:54)
* p6 P1 S H! f8 s4 H11-5 听写UI监听器 (19:18)
( d: d9 J( D4 u/ f! j; ~5 K5 p: r11-6 合成回调监听器 (05:58)
0 ^; L9 s! [, e! j11-7 听写监听器 (27:14)3 `# u2 p% E" x1 `" ]/ ?% L9 q3 u
11-8 语音合成参数设置 (08:59)4 }1 D) ~0 I& X8 H& b, ]
11-9 完善项目 (21:32), C! k6 G6 _5 b0 l7 f9 ^; w$ {
11-10 打包发布 (07:15)
O1 a* l, Y3 F4 C& ^- N. @- Z# d& w( A, x7 w: P
〖下载地址〗
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