. M9 @) J' l! ^, b, Z! R7 g
9 B& `0 I3 q, C% U1 l! A# A1 ~) }
〖课程介绍〗* T0 s+ \) k, b" \& \
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。
- z4 L) z2 `" k. `. A8 J! S
- S. K8 X/ b/ G+ s- x& C& w! y- w〖课程目录〗
2 p8 m; l4 R. `# e( S2 e第1章 课程导学$ x# J; H( k+ }# K8 B# d
1-1 课程导学 (12:34)
, W8 q! @- m+ r' Q. T; X% O
$ V; R( |' w- V( l& l+ N; G$ S% E第2章 基础知识
1 L* y& `, e- q; s* f; @2-1 什么是TensorFlow (10:24)
* z7 N' m. @, G$ u3 @4 Q2-2 张量、图、会话 (06:17)1 W2 V: e3 B2 U$ ^
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
, l6 [+ i1 x Z1 ]' W# p" F2-4 Android操作系统 (16:19); F, e/ ]: S5 a
2-5 Java安装 (10:15); v' P8 |4 L( }6 t: P8 i
2-6 Java环境搭建 (02:40). T, _# K' R" B
2-7 Android安装及运行 (10:39)
; [5 k0 p0 X7 l2-8 第一个Android程序 (05:34), l2 _; A) _% E+ @
0 ^! i3 b1 y. h1 D: f
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
4 @8 C! h* b8 P( f& U3-1 常用模型 (10:15)
4 S* B& r3 O+ p1 b! J& J1 r4 z3-2 BP神经网络 (10:53)
9 j/ ~- @+ o' Y/ J: _! Y" j3-3 循环神经网络（1） (06:58)
( v& S! |8 d. F1 l1 _3 j: Y+ A3-4 循环神经网络（2） (06:07)* X; I6 q. T9 {% c; n! k
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)+ I3 y- p" R3 f }* D; d; d
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)3 K8 ? J8 f2 ~0 t& E2 O
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
\% I9 Q% ?; N( E; I3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
$ z- F4 E7 o1 i9 Z7 m8 U
- ^' x, Y( v" l7 Z+ v第4章 NLP基础6 r. i% j* {6 W; B& a
4-1 NLP基础 (04:19)! Y9 V: f w" e6 s4 K
4-2 分词技术 (05:29)
& W P& u4 B6 `2 R9 [4 ]+ f4-3 词性标注 (08:34)" [( h2 E6 |7 V' `4 A
4-4 命名实体识别 (08:25); w3 t0 P1 y* q7 H! g% B* m
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)0 h! W3 q* R- F! P
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)) m9 K% o9 P$ X9 p' N- s: Y
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)/ t4 Q1 a. ]& v7 \. q6 X8 a
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)* O Q4 j1 j" d: x
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)6 ?, M) s% @0 C/ Y# b* y$ r3 C
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
1 W: s/ }* f! ~+ ^4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
U: P4 C o3 b
, x4 v& b* j) B8 B第5章 文本处理方法
- T/ T, {# I6 e0 X' `% {$ ]" B3 T5-1 语料的获取与处理 (15:19)9 i# Y, w: t' @5 @: y9 c
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
$ j% S9 ^" O! [& o4 n5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
8 _2 r# w+ d) N; y: i5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
* ?% L- _8 D l. ?" i. y2 ~5-5 词向量与Word2vec (07:26)
. E6 V# k5 S5 o A5 i' Z7 P S5-6 文本处理方法 (11:39)
5 q& B3 d1 ^5 @, o; |' }. ?
- x: Q J+ O4 V7 ^: s3 h第6章 实战之聊天语料处理
! p+ n5 X4 P# T# z4 q& M6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)9 V! z, o' @( O4 E2 j% t
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
0 e. v1 M$ V. o& C! @+ E6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)( i }( H5 d# p
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)# D: m" d1 @4 e2 I, K# r! o/ j
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
% y. d( }1 f% S9 o! O L6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)6 F- \9 G. Q- g( P
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)2 X" d. U4 v5 C0 Y. h( r
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
# t! R6 G* X: L$ }6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
- _! H9 h# Q+ ]3 T, w- i4 f( w6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
% N# G# H* d4 u8 r) J6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)- j/ [/ m9 R& n" q! s) j4 H$ S/ J
6-12 语料处理实战小结 (11:36)% a5 y @; q+ q' {: Y& w
8 X J# j- N/ F1 f+ X$ d第7章 聊天机器人原理: Y5 T( {+ W4 V1 f% k7 j+ A
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)% A( _9 c8 C1 c0 B9 T
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35); V" a, ?# w0 ]) @* O% A
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
) K/ v2 z$ E2 j6 P8 ?! h4 v7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
8 b0 t4 P$ W5 l& o9 p0 j% _" o
2 k7 E6 x! g% [* g4 }第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理! K, g2 N! R" ]% ?0 ^+ x* i! t
8-1 线程处理（1） (09:15)
: X( s. y- b8 ~ l- f/ M5 K3 T8-2 线程处理（2） (10:10)
' l: A) w9 l. r1 ~8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)' {1 Y' X3 ?# C: t1 n6 Y
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50) j9 O* l5 _9 i/ y, D: s- X
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
/ e( M ^ @; ]8-6 batch_flow（1） (07:28)
0 Q" T5 x; w8 {/ D8 k0 @- w8-7 batch_flow（2） (05:49)
, u. `0 G4 W1 M8 J& t8-8 batch_flow（3） (14:43)
5 b' E1 `4 y. |- F+ k8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
) Y n3 i- [0 u. k& p4 D8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)* i' g( X1 h3 V* o; ?
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)7 x# H5 k/ o. C Z
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
6 W/ w3 Y. a- ~- X! Q3 c: y8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)# p$ q( o6 b7 H7 G- A# {/ _1 i
! [/ u3 o0 ~ X$ _. x- f第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写6 {- v4 R8 M: S8 e7 I$ F
9-1 基本流程介绍 (10:37)
0 P9 x: y C4 U6 X9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)8 v1 ? L- U6 \2 }$ e# A
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
/ e$ f- @8 s$ }3 k% }# ]9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
* Q% ~/ _' d ~! l/ L- V1 R9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)- j) M5 F- r3 k, }2 B m
9-6 构建模型（1） (06:43)
% [' K: O1 G% ^8 |. x9-7 构建模型（2） (08:38)
" i4 W+ x( q& |6 o! U5 Y& K9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33), \4 n( I$ I' m7 q+ i
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
4 {" O: W/ @7 V0 B$ E9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
' R: @ d z2 g1 a9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)( ^8 r( |% s, v @5 g
9-12 构建解码器（1） (08:28)- |) n w! F2 L
9-13 构建解码器（2） (09:22)
' F+ A0 ~" [( o$ `( a0 ]7 e" {9-14 构建解码器（3） (07:36)
\; G( { Y& J9-15 构建解码器（4） (09:19)! I& Z/ s6 k' v* P! I
9-16 构建解码器（5） (10:59)- Q+ \. G! K2 F0 u: D
9-17 构建解码器（6） (09:28)
! E; @! N& b* {2 z4 `9-18 构建解码器（7） (14:52)
, Z& x9 B8 `( v: A j3 \9-19 构建解码器（8） (17:02)
6 R8 [$ S! V7 r* z9-20 构建优化器（1） (09:56)- C& u* J P, u2 S4 n& a
9-21 构建优化器（2） (08:48)$ s2 Y" B5 X/ O2 ^
9-22 构建优化器（3） (06:01)
3 n% w1 a% c3 h( { K, n9-23 输入检查 (11:51)2 d/ X3 b5 Z- K8 c ]0 X
9-24 训练模型 (11:59)
3 m9 p" V0 S9 {$ Q/ [- i: X; S9-25 预测模型 (07:22)
0 }3 y: y- e* K: \$ b, F! E
6 F+ V* [2 l9 v r) C第10章 聊天机器人模型的训练和验证; p' }0 L& X, p5 b/ o
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
" N( m. F, V6 P/ c& @10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
- t* P1 T/ v, o10-3 第一种模型训练（3） (12:10)( o; B6 E8 v% I3 ^% v
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
! ^+ X O: e3 q# G10-5 第一种模型训练（5） (25:35)4 c! E* u$ Z5 V; o) j
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
4 b( @9 m R8 A10-7 第二种模型训练（2） (12:06)2 [) S/ N6 S8 m" v6 x
10-8 第二种模型训练（3） (05:34); P" Z5 s0 P, h2 g, d) o
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)4 P9 o! @) o/ g8 B9 P" Y
# P* l1 ?9 v, Q% f! ^
第11章 Android的打包与发布" F8 k' o% G" U$ \' p
11-1 新建项目 (07:49)
/ r; Q9 w9 C; K2 n. {11-2 代码结构讲解 (17:15)+ Q; \/ w7 |( _6 ` q6 u
11-3 私有变量的定义 (12:25)9 ^- X: B2 J) e) F6 X8 S
11-4 参数初始化 (11:54)" u9 ?8 F1 ?4 Z* F
11-5 听写UI监听器 (19:18)
$ ]- x( y/ C$ c11-6 合成回调监听器 (05:58)1 g8 G# B6 s' k8 K. s8 z5 |! z
11-7 听写监听器 (27:14)
6 p9 [1 O3 P/ L- l) l1 d" \11-8 语音合成参数设置 (08:59)
. h" F& E8 S% Z& S" W: s4 a; E; w11-9 完善项目 (21:32)2 b; B( u5 y6 v$ F( a y
11-10 打包发布 (07:15)' l2 V& W/ W3 m* M9 ]( P/ J
$ }4 \4 q) Q6 \5 f9 n9 L, p9 |( `# f* l〖下载地址〗5 P/ Y! `0 m6 W8 ^) t* z
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