4 \; R9 _6 D7 p- L% {: f. G
1 w, z6 h. s; d/ N+ R/ _; I
〖课程介绍〗
9 _( k' F- r6 w: [* t$ R6 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。0 t7 k) I# y# w Z* _. K' _& e3 J
( z3 @- P- |* u' I1 r( E
〖课程目录〗
" F1 W L/ u' E; h# w第1章 课程导学
1 t4 c: s* g8 p5 }6 c7 C& d1-1 课程导学 (12:34)4 v% Q+ D7 k$ t9 M4 a o
5 G. Z' q. a7 j, |3 ]' \第2章 基础知识
2 E' j' p0 s5 R5 ?; M% ?: f2-1 什么是TensorFlow (10:24)
r$ @, z p! D3 \, g0 k2-2 张量、图、会话 (06:17)8 [. w( l! {. q. A
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)2 j5 n7 O) u( s7 c8 c; Q0 k X" v
2-4 Android操作系统 (16:19)7 B( T9 |* I3 Q: F& Q! R
2-5 Java安装 (10:15)3 [7 `; C: |% @
2-6 Java环境搭建 (02:40)
( b$ o" M' H0 l4 `2-7 Android安装及运行 (10:39)' X5 w+ |( O# H, u! k1 z3 Q% A
2-8 第一个Android程序 (05:34)
# i# c) v x' F5 y4 h' |; S* j) s1 T( r
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
X( l6 I0 f3 h/ c% }. _* b3 _2 v3-1 常用模型 (10:15)
- Y* `1 ~6 w0 Z5 B1 a" N2 R& b3-2 BP神经网络 (10:53)
+ D- n! q4 O0 L8 G H3-3 循环神经网络（1） (06:58)$ V. J+ f8 b' A' o) e5 [
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
% V) P# z& n- ^- x# }3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
: \+ s+ f& j/ R0 G! ?5 y% M4 z% C- o- q8 l3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44); I7 ?7 a, Z6 j Z. d& h |
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)" i9 W3 |! b R+ \; }+ \/ r
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
. U/ B5 r* f, u0 Q- [% p) F7 a3 B7 B
% T7 s4 ? D; h( x% C( z第4章 NLP基础
; u! H, D. k2 C. r) {/ e1 l4-1 NLP基础 (04:19)
8 p9 v0 o/ O8 L ]* Z4-2 分词技术 (05:29)
2 a z- a' b6 u+ s U4-3 词性标注 (08:34)
r$ z7 A$ C/ ?8 p! w. h8 Y- H! l. V4-4 命名实体识别 (08:25)
( Z1 d- W4 S) L! x4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54). g! f) e) \9 {$ A. t5 R. u
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
: B2 I; G& x. m# j+ ~4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)$ ^& [1 q8 A/ h I0 c5 a2 M, d
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
d! C- A( T: L$ u; f& d4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
( v: U9 A2 \+ N: V8 C8 u4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
; C( o7 D* a9 _) W: ?# x4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55): I; b0 p) y6 c7 l. _9 ^
+ n& Q' ]3 m2 l# X6 y7 \' x# ]第5章 文本处理方法
8 U! \6 g! B, P# O' E5-1 语料的获取与处理 (15:19)
( k) K8 X8 K' ]5-2 NLP中的语言模型 (03:47)) ^4 X7 Q9 B2 Y, ?4 S
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
4 h/ M# ]5 \8 a9 y i2 V% s3 b5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
4 M3 L$ Z/ Q, G5-5 词向量与Word2vec (07:26). {4 {6 L+ j$ ^
5-6 文本处理方法 (11:39)( [+ ^/ F) A) G- m; G- P' h
2 J! ~) u0 u! j m
第6章 实战之聊天语料处理
) w( e+ F+ g$ h. t4 n6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
4 G" e3 I" f3 u9 d1 X% |6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
5 z. E+ m4 L6 d( j, K q6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)7 ^$ ?7 |( w1 E4 {7 y/ U, Y
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)6 t. l. _# N: p! [1 a( g
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)) e" z8 p" {7 d* ^5 D: @
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)1 r6 _7 B+ Y; C" Q8 n9 ?# |
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)
! T) M6 o' {" m" k6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)4 f" T6 E/ h: j! g! o. T
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
: P2 k5 w% |& w0 X6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20); G- y% f& f+ I6 z0 K9 p3 g, F4 V
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)4 K+ L6 X% W* v! A
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
6 U. h' e$ j& N: z- u9 y
! u, I* a" V! [, L6 e/ g% s第7章 聊天机器人原理$ z8 T6 Q, |) r0 J
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)3 r& O* h: |5 Z& p+ z( Q
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)! \: `. H1 C. Z; |- Y6 _# ?9 l4 A' O/ R
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)/ B. S- V8 ?$ g7 u6 d3 y4 P7 d
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)' G& j3 ^" g' |* d, d
% `8 @! l4 P0 m7 {% Y0 p第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理+ ]6 ~3 P6 b0 c2 e
8-1 线程处理（1） (09:15)* R7 S. K& A/ I9 |
8-2 线程处理（2） (10:10)
1 E0 ^/ E( P( Q7 g8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
- n" ~2 ^! g/ T8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
! y- y) r& h6 B" O6 M3 Z: W8-5 数据操作 转换长度 (07:39). n* H* V9 D. \/ E
8-6 batch_flow（1） (07:28)1 q) t5 k m$ `' j0 P2 Y. X7 l
8-7 batch_flow（2） (05:49)
4 }9 x; F7 @6 |8-8 batch_flow（3） (14:43)
* B- [# l% k1 B) H$ [8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)( |( q( s2 Y( x/ ?" O' s8 v' T
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
, ^7 h+ w0 S; \* K! {8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54) D& [ k6 N0 Q, q5 W" L) o5 i
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)( R) o. V) r( P" u+ _
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
2 E4 D/ a2 Y6 J3 K; w# V% N5 J" d* T+ q5 W# Z
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
2 P2 Y$ c1 ]8 c( a6 t/ o9 c9-1 基本流程介绍 (10:37)
) Z. I0 n8 A9 u9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
4 j" U+ g* N) D3 A+ [4 C9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28): |( } Z' B7 h, x! ~1 G- @; q; \4 P
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)7 E" n3 l! U; T+ c5 }
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
# C- N( Y4 W1 ^; Q7 ~- G( c9-6 构建模型（1） (06:43)
N8 h& a4 E* R6 l& k+ w9-7 构建模型（2） (08:38)
; d. k1 W ~' E b9 r9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
+ c: ]& @( k# S S( s, U9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
2 |4 r! D* |" `; \" ]9 ?: j; w9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05). t; W* C6 X6 X( a/ \. K
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)1 |. o0 H/ l/ Y5 S
9-12 构建解码器（1） (08:28)
" c( t% t' Y3 X2 t* _9-13 构建解码器（2） (09:22)
" G' ~- u5 y6 N( ^! o9-14 构建解码器（3） (07:36)
6 H3 ~# O$ ^7 w/ N2 W! T" S1 t0 D4 _. q9 G9-15 构建解码器（4） (09:19)
" W& F, H9 R d" P, V# v9 t7 K5 H9-16 构建解码器（5） (10:59)
& }% Y( e* z+ [! l% N9-17 构建解码器（6） (09:28)
2 d: B: m& ]# G& W" C* j f6 f" Z9-18 构建解码器（7） (14:52)/ d2 Z/ W% P2 U* Y4 z* f: z% ^8 _
9-19 构建解码器（8） (17:02)% ~* _; v0 \' n6 }9 }
9-20 构建优化器（1） (09:56)
- p; [) ^4 x$ P+ c! d: `9-21 构建优化器（2） (08:48)
6 F+ t2 x8 A# m9-22 构建优化器（3） (06:01)) `0 g' f5 H" z. e+ l
9-23 输入检查 (11:51)) [; _* e; @3 h- C2 k
9-24 训练模型 (11:59)
6 X2 e5 d6 h' G' [. N; t9-25 预测模型 (07:22)
7 e$ V% Z' J0 B" w' Y; s+ x* F- Q( g4 G
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
4 H4 L- }' Q1 D x2 D/ Y' x10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
- L7 C6 ~3 M8 p z10-2 第一种模型训练（2） (13:28)) G$ ~8 D4 v. c: e/ @2 _1 M* |2 N
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
6 Z; g& r; X. V* T, Y10-4 第一种模型训练（4） (14:49)+ Y/ v- w4 A6 R
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)5 `0 H# C1 B( V" u" F; d, N8 Y
10-6 第二种模型训练（1） (11:52): T; O. D& z6 |5 E% m P" V' H2 X
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
2 L8 z8 G. G, j& }. t0 Z1 }( H10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
% L& s* A" s8 {3 T m10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
, |2 K, Y" w; i/ Q9 |) P; Z5 v9 D" k: A, X) T" D1 [
第11章 Android的打包与发布- N2 Y9 d& C! D; Y' @/ ]
11-1 新建项目 (07:49)
" f7 t$ S: S7 c- l; S: F% K6 g% i11-2 代码结构讲解 (17:15)
/ g4 K' q7 F a# _& C4 H11-3 私有变量的定义 (12:25)
3 f' K- Z; G( j, c" n/ b9 D11-4 参数初始化 (11:54)
+ t% s# B0 f+ k# I3 [4 L* ~11-5 听写UI监听器 (19:18)
: t4 E( {- j7 n6 z7 j; `11-6 合成回调监听器 (05:58)
9 g$ J1 S2 u: o+ j0 J j11-7 听写监听器 (27:14). `$ S! }4 f7 @% }/ m9 ^ K
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
5 G5 @! h4 l5 p& I" ~8 B11-9 完善项目 (21:32)/ P/ L6 ~: k& c
11-10 打包发布 (07:15)
. g$ \" S/ |3 r2 g4 @! ~' L+ F* h5 E/ _: e% w8 ]1 N
〖下载地址〗
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