- A+ R8 N8 T6 j) _( t6 M
. L/ A) l6 z* N. c) X' c5 R〖课程介绍〗
( q9 K/ u' f' D2 o ` H, H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。+ |( p/ z7 O2 j* _* u2 `
3 w1 A6 h6 | |〖课程目录〗' |, c; j! D- b# U0 k
第1章 课程导学
/ J4 ?# e* P7 N3 E1-1 课程导学 (12:34)
v- Y: i! S8 k( }, _' g
& E" c) r. i! [2 l第2章 基础知识
+ X0 {8 z/ U" Z K2-1 什么是TensorFlow (10:24)* z9 u0 W4 \6 j% x; I" a
2-2 张量、图、会话 (06:17)( R0 T; \) v3 a% b- b. v& z
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)4 P0 P- X" C9 C# m0 P' l
2-4 Android操作系统 (16:19)& \' |! g) _( N) ^6 |
2-5 Java安装 (10:15)
' u5 W \, r& W- W$ l4 C2-6 Java环境搭建 (02:40)
# L1 e. [( n# [/ B2-7 Android安装及运行 (10:39)7 Y5 u0 t4 f8 Z$ F% A K
2-8 第一个Android程序 (05:34) Q% m9 A( o' p& I4 W; A
8 c' \8 L, q, `0 W: {
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）/ c f0 g+ x; {! Y2 r p
3-1 常用模型 (10:15)5 T/ |+ \$ A; Y6 y
3-2 BP神经网络 (10:53)
?( V( ~2 Y( m" C3 K3-3 循环神经网络（1） (06:58)
% L. F; c B+ X: \& @5 w9 e7 p* t3-4 循环神经网络（2） (06:07)+ Q& [" g5 K* s0 J
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
& j9 ~7 q& M$ I8 k% p3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)7 c3 ?6 m3 B) j& R7 X. m; j0 t+ K+ V
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
4 P/ Q" |" S- {" e) H4 u3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
4 p% `% ?# A! \2 X
0 m$ J& Y, @) k" }, |) W, h, _第4章 NLP基础2 n* l+ _ x; e/ y" C: m; L' D6 _& O
4-1 NLP基础 (04:19)
& [. {; Q" ` M3 j7 }/ d4-2 分词技术 (05:29)% {: n+ |, t9 O" `; q0 @' T9 M) x
4-3 词性标注 (08:34)
6 f5 Q4 Q: E! t$ \4-4 命名实体识别 (08:25)% E( W5 U- \' S) r7 Z- H, C! e1 [
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)$ x# G4 K8 H5 W5 I: Z3 G
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)" T) `! n7 {% d; g( q0 ]- ?
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
7 G; E. {% A* ]& H" q# m( v4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
% \/ f7 P% O2 _$ l6 c* t2 d' C4 z4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)3 l" z/ I- K' C! S" Z; D( q
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)8 p$ D6 d2 I$ u
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55), I5 J7 H" g- v5 e/ v
\2 _/ j$ L& n
第5章 文本处理方法3 Y2 |8 n3 V+ b
5-1 语料的获取与处理 (15:19): d, O8 k' j) m* T
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)( j- l$ H. O( b8 u- M u2 p2 d; B
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
p6 ]/ T% B: f2 {) K U* N% s5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
3 D# `( \+ J+ w* a* I- i( ^5-5 词向量与Word2vec (07:26)
7 u4 r3 b5 J4 P5-6 文本处理方法 (11:39)5 F' i) o! O3 a. L
* b( z0 p) Z/ d& J第6章 实战之聊天语料处理& S8 c4 ?& R3 u, i
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
7 _; H" l$ ^4 C6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
4 f; F5 S/ e. l- o; P6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)& k: C* h7 J; o' H
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
E1 d' A6 U2 ~6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
0 Y3 v/ Q. h' I0 ?6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)/ C; ?$ v# ?9 N+ l c. N% p" k
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)
- X5 B' k, a. B: x3 T6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
( B% e. K/ ?% o# Y7 E* l( x6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
7 R* L+ c% v6 N# i% q' {6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)7 |9 m3 j s3 p/ W5 g
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
3 w' z; b4 ^2 U6-12 语料处理实战小结 (11:36)
2 f- U8 U+ Y. U. M9 r0 Q4 s5 i. }9 f. F" A6 B. X6 q
第7章 聊天机器人原理
) w$ S) a# e; t: j9 O$ N3 p7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
c' {8 K' V) Q6 t7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
) I( U7 G& O7 j0 p8 z0 @7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)$ n* n) c. r* a5 o, n! g3 B( F
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
5 V3 t9 V+ a5 |
: W, l/ |( X1 k! B第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理9 M9 ^! q% h$ E: J
8-1 线程处理（1） (09:15)
4 d- A- J. A6 \! b9 w8-2 线程处理（2） (10:10)
9 z+ g. H2 J4 p6 x& A3 ]7 r8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
) P& y: C4 \1 ~' F# |" M8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
0 _. D2 a$ w: l0 j" U8-5 数据操作 转换长度 (07:39)" _& s+ f0 v" E" Q3 ?2 s+ a
8-6 batch_flow（1） (07:28)8 t' Y* Y4 Z/ G5 y
8-7 batch_flow（2） (05:49)% d1 e' K8 K& Y; P: g
8-8 batch_flow（3） (14:43)
5 Q3 j7 X. b, W M8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)) F5 ^" L7 u( Q
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
9 D) P+ o7 p* ]; m1 w3 e/ J% s2 ]4 r/ \8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54). s! I; T. ]: }3 I$ o
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)% f! d# ~, T) t
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
# R% D8 q& j# K* v) S: z4 J( d! E; \; h( q
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写) U! ]" j, z/ h* R! F' |5 A# M7 r
9-1 基本流程介绍 (10:37)
- a! w$ {( K* E( Y! D9 Z9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
* @3 O1 V. b, u" i# O9 ?9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)+ b% I! ^! G4 R3 {1 m
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
' | e8 \- M% J u% h! h9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
/ B$ ^& l% {0 F9 W; t9-6 构建模型（1） (06:43): x& S/ ]- v3 u3 R! k
9-7 构建模型（2） (08:38)
, v: U# E; G* j# p9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33) Z/ S( E8 o: `" g- C
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
' b: g& C% I9 t F. H: c( x! N9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
+ _" V& Q) \/ F& Z; g- r, [9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)/ n1 Q( U; {4 W& e( _6 ?* u8 B
9-12 构建解码器（1） (08:28): C. y5 F5 f% `+ |& j) i
9-13 构建解码器（2） (09:22)$ a z3 d/ L5 R2 v' g/ m
9-14 构建解码器（3） (07:36)- y0 V& m1 x0 k
9-15 构建解码器（4） (09:19)6 j z; {8 a/ N$ ^( O) _/ t8 n) a$ m
9-16 构建解码器（5） (10:59). ?' B2 G, X& c; y* e9 s+ D0 l
9-17 构建解码器（6） (09:28)& ^ z4 A9 Z( F( Z/ e
9-18 构建解码器（7） (14:52)
% i* e/ ~) Z* L1 P4 H8 G! o9-19 构建解码器（8） (17:02)
$ e! W$ I6 c+ o0 S9-20 构建优化器（1） (09:56)) {0 }5 S- M. x3 z3 p
9-21 构建优化器（2） (08:48)
& f& ^- p& V) s6 H) s" _9-22 构建优化器（3） (06:01)4 P, R1 m" d6 H- k+ z
9-23 输入检查 (11:51)6 t1 Z( b$ `3 t' j l D8 v5 m
9-24 训练模型 (11:59)2 c, g, C3 n! n5 c- g
9-25 预测模型 (07:22)
) k- k) }" M$ `. J5 P* L, @* v) N4 K4 k) D& f$ O/ H: s7 G% q" }; @* b# u
第10章 聊天机器人模型的训练和验证0 u4 O% B8 |3 ^7 E' u. \4 D
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)+ d# {) ?. P. ^7 v: o- t8 m
10-2 第一种模型训练（2） (13:28); C5 ]1 S% X1 O+ J0 _5 c
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
3 _$ L) n9 \, O7 A' g10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
3 Y2 B; f) |' P' r: A10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
/ f4 ^( C3 N- ]. d10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
) Q+ C |# g' ]' N10-7 第二种模型训练（2） (12:06)6 t: v$ s4 s# S
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
. q7 \& {$ I P% m. e# I2 t4 ]10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
, |& o0 \. z/ O% g: Y }; M# y; B5 m3 w, t
第11章 Android的打包与发布
4 f7 d7 H2 b& s3 ?2 @/ m11-1 新建项目 (07:49)& S) {- g1 x+ g. L- q7 ]
11-2 代码结构讲解 (17:15)
& h3 j7 w4 S, o/ w, t7 G1 d11-3 私有变量的定义 (12:25)6 ]' _/ J& k. A& {
11-4 参数初始化 (11:54)# s, x/ m' x( g& G; C8 a* {, [
11-5 听写UI监听器 (19:18)
) K4 r/ F' r0 t, `/ ?11-6 合成回调监听器 (05:58)
" g2 i# p0 a6 p" N11-7 听写监听器 (27:14)/ ?9 v) C& {+ t: Q: c
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
6 `0 K* y$ ?6 a0 {6 }11-9 完善项目 (21:32)
* D6 @/ S f% I. i5 U11-10 打包发布 (07:15)8 Y% C' B. d5 v3 M
) ~5 i6 U4 D1 n$ G" ?' O〖下载地址〗; s0 O. X' P2 U1 x7 }
5 v) l# ~8 o: }
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