5 d( z& q9 c# h8 @; U/ O5 T! y) p- l2 M
# H* l# b: x4 R〖课程介绍〗 ?2 d3 X/ ~! [7 E8 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。& L& Q; J7 t) L; Y8 v+ t" p9 b5 b3 V
4 x' i6 Y0 x* E9 @% L〖课程目录〗) @, r6 H9 Z7 K# B" Z' e2 F$ [
第1章 课程导学
* U$ D6 T3 ? F1-1 课程导学 (12:34)
- P8 F& z% ]3 B5 I/ v2 C' J' D2 j1 E$ A" s) T
第2章 基础知识3 h2 B0 j0 E, {* B! Y! W
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
, ^" S- `/ G/ N) k( B. \1 z5 R2-2 张量、图、会话 (06:17)! g2 p# p6 a6 d
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
* Q# L6 y6 H+ a3 p' V2-4 Android操作系统 (16:19)
7 {! b2 d- u1 k2-5 Java安装 (10:15)& @' e9 u6 ]6 e3 G9 L! L
2-6 Java环境搭建 (02:40)
. E4 `2 j/ x' F( @7 ]. ]" P2-7 Android安装及运行 (10:39)
0 m5 J* c9 Q% y* r2 H, r+ p6 E2-8 第一个Android程序 (05:34)
% g+ h+ `/ b7 V& A3 Y/ L
' y$ C$ `8 e: S9 q8 X( ^第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）! W/ m: \0 }; a8 g" ^$ _% U: H: d
3-1 常用模型 (10:15): u r; e) Z7 ?; f
3-2 BP神经网络 (10:53)5 {/ R1 K. H/ ^" e% }% Y' U- o
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
8 F* C& I2 G i! `# r! j) C! \3-4 循环神经网络（2） (06:07)
; F7 o+ F1 t: U: V+ q G7 z, e3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
7 c: K7 `" e, J5 l6 h- H3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)! y5 i4 _/ G0 }* Z
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
f( g5 x6 n& ~/ R4 p3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)! V3 H- ~+ R; E3 o
2 h6 u1 _2 U( k$ H* l9 b7 `; T2 o2 D第4章 NLP基础8 @& e: b3 a& V
4-1 NLP基础 (04:19). L; a: j5 G9 Z' u# T
4-2 分词技术 (05:29); b& ^5 ?, l# g2 |
4-3 词性标注 (08:34)& j) S+ T( u5 a& c4 @+ t
4-4 命名实体识别 (08:25)
( x# x5 I2 y, `" D2 z o4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
9 y) r8 y0 H- Z$ @. c4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)% \8 F' }7 s% m# y4 @# X! G6 ^
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
6 t2 ?' d# g% L! D- L. H/ D" K4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)3 L' p. |3 A+ A
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)( D/ _, i- J: o6 `+ t4 q
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
1 f' {8 F5 |! X5 o0 e: J4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
8 I0 V/ f0 r8 J; x/ o o s% Q6 y0 n: y" Z) I$ N
第5章 文本处理方法
! Z; ^% r( l- V; Z6 H" ~2 E5-1 语料的获取与处理 (15:19)* S+ C7 d g7 {# e2 S/ y
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
8 R W. y0 h: K- X5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)! m- M- q" [5 `% M/ Y
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)1 Q' K4 r) F% I
5-5 词向量与Word2vec (07:26), T- e9 V- v& m+ D1 V& x
5-6 文本处理方法 (11:39)
. s8 N. k. |" _4 z+ T
2 ?0 |/ A" l; e/ w# E+ g; F第6章 实战之聊天语料处理! u# o, T. y# G# j) h% J0 A
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
X/ ^+ h4 [- t6 C6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
2 j% g1 e9 I3 Q6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
2 Z5 r! a5 H7 W) _- A6-4 数据处理-正则表达式 (07:04). V& s# _% `, v
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)8 P: |8 j& l+ F
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
% M% @1 r: H) U7 h# 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)
9 V; P$ S2 U& V7 g5 }; H6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)8 R: i2 y/ F. @7 A
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)) y( u' Y. q6 d5 c) L3 S2 ]. I
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
$ Z6 b5 \/ w0 O! |5 ^5 r I6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50). C4 Y) o8 V; h0 k. }: L# M
6-12 语料处理实战小结 (11:36)* F4 O I8 c' G: Q, A/ T5 m
& g2 m1 T3 q4 D! N( g第7章 聊天机器人原理' A6 }. t" O$ T/ w1 j
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)+ `) D! e6 @4 C' b6 J$ N
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)) J7 V7 j9 ?$ y4 E' v! ]6 J
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)& M* \6 ]3 B* N' k
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)1 |" `2 }9 t* | E
& I' g& H6 m' x J
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理# K4 `5 J0 c, y; `9 i
8-1 线程处理（1） (09:15)
o( B; K5 k! i& N! k8-2 线程处理（2） (10:10)
, k% z; l5 h2 p, v K# O4 M/ {8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)- [% N3 Y+ [, S9 x
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)! ~% Y$ |- a2 W- h
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)" N' O Q, N& w2 ^' G: J
8-6 batch_flow（1） (07:28)8 }6 W+ s3 b- X/ S. _
8-7 batch_flow（2） (05:49); o+ Y0 ^1 v* r1 p ^
8-8 batch_flow（3） (14:43)
1 B- z8 r. [- K5 T S8 ?8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)/ ]0 e$ O7 f; s+ j9 p# O
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)9 e& ]8 M0 c! R O5 n7 S" b
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
& g% Q) a' c( v8 X1 A3 h. Z8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)1 E: H |( ? L& `
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
3 q: G" |- c4 p
6 @2 V; g" J1 l$ x第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写0 Y5 g4 y& { J& ~# q$ E7 r% o
9-1 基本流程介绍 (10:37)
/ L5 G6 n; W& V0 ]( S8 a9 E9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
; \/ `; x B8 ^' ^( W9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28): e% W+ [% D6 X; Q& h/ x- B
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
- T7 P5 i+ w5 Q& P) `/ N. l9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)2 ~$ d. Z5 A& ?% W$ b. m* O$ D
9-6 构建模型（1） (06:43)
Q; y) X8 m3 l. ]7 b# `3 m+ r& W& y9-7 构建模型（2） (08:38)& k+ f; ~9 X5 ~# Z
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)( H$ [8 {2 O8 \8 D! D7 G; k
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)% C) n, B% B) k+ K( j7 y; _% t0 M
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)) X3 i6 r& ?5 [: o* P+ O
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)' s. F- ?7 D+ b- X
9-12 构建解码器（1） (08:28)( | o. @* J; u9 I" a
9-13 构建解码器（2） (09:22)
" x+ I; y9 {. X8 I' |. I9-14 构建解码器（3） (07:36)5 d+ ]% _1 U$ W; _
9-15 构建解码器（4） (09:19); ]# o1 q6 M$ ^; K- ]
9-16 构建解码器（5） (10:59)
+ p+ h/ e8 D" p9-17 构建解码器（6） (09:28)- l! Q6 O$ S, d2 J3 W6 a
9-18 构建解码器（7） (14:52)
) l; ]4 n& X* o7 u) K; N5 p1 a5 z# r9-19 构建解码器（8） (17:02)
. Q x% ^' J3 m" s, f9-20 构建优化器（1） (09:56)1 g9 @. J V4 F
9-21 构建优化器（2） (08:48)
, U, r3 d2 z& W1 u7 R9-22 构建优化器（3） (06:01)
( p: @! T- @; B, t* \9-23 输入检查 (11:51)$ j( |) p, b" c% [" E ?
9-24 训练模型 (11:59)
2 b e7 R. z+ J. G) ~9-25 预测模型 (07:22)
0 Z8 G9 J% x" o/ y' s
1 [, {8 ?, M% O1 S: R第10章 聊天机器人模型的训练和验证
; M8 c7 }. P. L/ w; i. n10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
+ D3 [) g6 J/ t3 y; L10-2 第一种模型训练（2） (13:28)+ r! [2 \0 Q9 J5 E6 S0 e) X: W7 e
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
) \% g; b& I( I, t$ I10-4 第一种模型训练（4） (14:49)7 D6 ~* l" |$ O( ]# Z
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)1 b* _0 v" ^9 P' z T. ^1 K. P( Y
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)7 h3 l7 t( u: ^
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)" L$ G: J$ `7 C5 g4 ?
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)7 C7 W' s: \5 A" n( f7 A% _
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)( x) k4 n1 S7 i
) E2 w/ V7 P {
第11章 Android的打包与发布7 b: j" Z& W: }2 l4 l1 R
11-1 新建项目 (07:49)
$ Q9 c/ V5 [2 C9 m1 [* v11-2 代码结构讲解 (17:15)
! k9 w1 c: e" `4 H1 e* U3 B8 S& @11-3 私有变量的定义 (12:25)
* U0 P. x- V) h; e! S- @11-4 参数初始化 (11:54)
# ~" L5 \! B6 S/ B* X$ D11-5 听写UI监听器 (19:18)4 j, H7 f. A/ _' s" e4 X C7 y
11-6 合成回调监听器 (05:58)- R4 t7 S1 |. [1 c7 r
11-7 听写监听器 (27:14)
- |9 S- X5 w2 \, L& K11-8 语音合成参数设置 (08:59)" k+ B/ t5 o, ~
11-9 完善项目 (21:32)
+ h1 l# t9 y" }9 J" V* k' _11-10 打包发布 (07:15)
( p) F) d) i) c" B; p" [! n# J0 S: u, ~, K
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