7 i' R z# z5 \: t
6 r$ G4 ~) s7 a3 Q
〖课程介绍〗
; H8 u, |( j2 U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。
3 Z& J1 R" L6 ^9 m2 l( G' r+ H* v4 I
〖课程目录〗& D/ ~# m+ U4 u! j/ T
第1章 课程导学, C* E% r0 O8 Y( L
1-1 课程导学 (12:34)% {8 c& b, P4 S: n$ ^, d6 X
6 F# z& |" W* a, B, H
第2章 基础知识! y' y, Q7 r( t0 Q4 g2 w) m/ c; r
2-1 什么是TensorFlow (10:24)+ J8 p' s! ?% W0 Q( x% _. q7 x B
2-2 张量、图、会话 (06:17)
' u6 x8 i" T8 Z3 u% C+ S2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
$ W4 _$ U4 ^. C7 J$ f6 w2-4 Android操作系统 (16:19)
4 ]! J; x# B3 m F9 J# M7 B* t! ^2-5 Java安装 (10:15)
3 d$ M) D+ I2 g2-6 Java环境搭建 (02:40)- @" ~! ~0 m, B; r& y* [% [$ V; h6 Z
2-7 Android安装及运行 (10:39) x0 H3 n1 w. @! ~
2-8 第一个Android程序 (05:34)3 P, V. c: T+ V& O* g
1 W7 L/ C( Q; n: ]: W5 w7 |( `第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
% \4 h# }/ i# }+ w6 w3-1 常用模型 (10:15)
, }, {; W; d1 k0 w/ z7 z6 r4 y# x3-2 BP神经网络 (10:53), \1 F: N, M) I, J C
3-3 循环神经网络（1） (06:58)) v. ^* w5 ?/ C) P3 j7 y" x; b
3-4 循环神经网络（2） (06:07)4 }5 M4 K! v! C# \8 Y
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
8 \# y( T0 i6 ^) N9 M. N4 E3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
6 `( s; e. g1 C: e( P3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07), g9 Z( `8 q+ d6 T, W3 ^
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12): a1 n1 l0 S$ a# f) n
9 L. l" o6 N0 X
第4章 NLP基础
4 @7 b8 i, Y# t% u. ]4-1 NLP基础 (04:19)7 C A% ~* O+ H/ K8 a- c
4-2 分词技术 (05:29)
. O) D( |9 N: C$ I/ k# v4-3 词性标注 (08:34)2 p- J: g7 O& Z8 @
4-4 命名实体识别 (08:25)) h8 Y% I _/ }# u9 H5 J8 _' Z- R
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)# o' ^8 {# K# V t1 ^/ w3 y# c9 n
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
$ }( j q6 B4 c0 ^6 G7 Y; i9 I4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
- _" | d4 c: l4 ] |1 z2 ]* F6 G4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)# U. `* ?: @% R2 T! u6 o, S7 g1 s
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)* Y @3 M, [' ~( Q: `
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
* l) v2 c; i3 _/ c6 o2 P4 ?- z4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55). L/ \% O& F, [) a. O7 M% y
- D$ v6 f! e3 C( t
第5章 文本处理方法
; u1 {" W5 u5 |' j5-1 语料的获取与处理 (15:19)# ]+ B6 K4 T, X! A, K3 K
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
4 X9 D7 I7 P6 _5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
4 e% v8 v8 p# Q" H/ h7 K& C- q5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)* d" ^) k$ A4 D% C5 K
5-5 词向量与Word2vec (07:26)" D2 T+ w5 X' p+ \) ~1 J: k
5-6 文本处理方法 (11:39)
( p5 _4 G' n+ A0 @% b' V) ?8 Y
) J2 N1 \4 b, i5 v1 f% C7 q第6章 实战之聊天语料处理
, d1 z/ x0 \# V1 F K6-1 数据处理-环境搭建 (08:40). H( p, A3 N6 R% m
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53) Y# S0 P* Q; X* Z/ ]$ n' ~, |, H
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
$ d9 K2 _" h* P, @: U! f/ t6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)" M2 @. `2 H! @/ \' t$ _
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)) I. _" c9 M9 O5 H1 W0 Y& r% f' ]
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
" A E" O$ N6 [! \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 l7 q2 X# B3 B' V8 b* @6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
9 Y7 v3 Z# v. g7 y6 }6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)- X8 D i( P8 [
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)2 ]! d0 j2 X; |8 p1 S
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50) d5 g' ^5 J7 j0 Z# _$ e$ X$ z
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
* g% v+ Q) D9 A6 V$ `3 S9 I5 x
9 R) i% R* `; K第7章 聊天机器人原理
* F9 f% L" d1 a# K$ a0 R7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
8 ]) x1 d/ P2 O/ \7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35). [' N4 E1 @0 H. b
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
$ V5 K- v j2 p' G7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)1 m/ M( P/ V" K0 N
. A8 x+ t8 E1 E7 e4 J* @
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理* t' W- c% k6 v- z
8-1 线程处理（1） (09:15)
+ a7 }; b- B" y2 s) K* h$ M8-2 线程处理（2） (10:10): B) Z2 W$ [" w! n9 ~* y/ i' r9 e
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
6 _* h& m6 I! T- _8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
; h# _ s% c v& ^- J8-5 数据操作 转换长度 (07:39)4 J+ l% g( O2 l6 F/ v4 m
8-6 batch_flow（1） (07:28)2 K+ h! V' D! w7 P7 N6 s3 u. Y% F
8-7 batch_flow（2） (05:49)
$ w c* t& W/ c9 r3 K8-8 batch_flow（3） (14:43)% }0 Z# l6 ]: [! q- f" F$ T3 y1 z
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)- @/ s' G. ]. W9 Y- p8 K% g1 h
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
) U5 s- {' ?+ T7 ~8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)& B' U5 [# Z9 r1 H
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
% h& C _9 p5 \* V8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)8 d" t/ u& M8 Z
+ V9 Y# W* h+ R. O4 J0 ?
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
8 D: @" ^+ U1 p) l! T9-1 基本流程介绍 (10:37)
4 N3 H' ?- f- u& c6 V: V1 J4 W! G9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)% D& E P8 E- j# u+ U
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)1 G6 r$ _9 ]; V( H! B1 A+ \
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
: S1 U( x. m/ h0 \* j2 A9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
$ T8 W* m* G; D) ~- G/ j9-6 构建模型（1） (06:43): \ B, e. |7 C: V" v* m6 G
9-7 构建模型（2） (08:38)
, L+ ~1 x" G; c- ^4 C. y T9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)) q4 N) t- t2 `0 I7 w# H" T
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
- T. u$ ?1 ~1 U7 t0 X" {9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)* J- I8 K# l9 L9 C/ M& S* X* T
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
, z! d ^9 O6 b' M, f( l i9-12 构建解码器（1） (08:28): ~& b' X$ l, Q6 C! w
9-13 构建解码器（2） (09:22)8 w( a, I0 D% u3 L$ v
9-14 构建解码器（3） (07:36)3 G/ C% I/ u0 b- \' x+ s
9-15 构建解码器（4） (09:19)! H$ k- T: s" f7 w
9-16 构建解码器（5） (10:59)7 B# G$ ^" o0 s
9-17 构建解码器（6） (09:28)
! ^' ]3 ^2 A, H& w& ]$ g0 J; D- v9-18 构建解码器（7） (14:52)9 O' f2 } b& n4 D: T" x6 U+ j, X, C1 c
9-19 构建解码器（8） (17:02)" M7 u" e- N# h( P; u% X4 i, k @
9-20 构建优化器（1） (09:56)% r1 E5 A6 d5 C
9-21 构建优化器（2） (08:48)" H: o+ {2 G1 Z! Y, y2 C" n
9-22 构建优化器（3） (06:01)
1 g! m4 z$ B) Y# a" a) ~6 P9-23 输入检查 (11:51)
9 o1 D. b8 P. |# q( I1 u2 S( B9-24 训练模型 (11:59)
" T% N7 ~$ z2 _3 C+ K' i9-25 预测模型 (07:22)
( x( |0 n: h. x2 Z4 W; N1 k1 k
6 v- t2 m3 R. N0 G2 u第10章 聊天机器人模型的训练和验证
5 y+ t* |9 l9 ~& Z0 z10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
* e2 }# @/ O/ W, \10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
- n$ W+ X L1 r0 a! \10-3 第一种模型训练（3） (12:10)% \. O: R& j0 O
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
. ^' L5 p* x4 F10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
! t) c# i8 C. H$ b1 }10-6 第二种模型训练（1） (11:52)+ P, e2 ^+ A) J5 P
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
7 P$ ~7 R4 J: b3 y$ o10-8 第二种模型训练（3） (05:34)- B" z! B/ f4 u% X$ |
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
3 v8 b. F4 x( G) d3 y2 m3 Y1 V: c/ T' y
第11章 Android的打包与发布
% I2 G; W' A* [5 ^9 c4 Q11-1 新建项目 (07:49)
2 K3 D* g [4 K. P- e11-2 代码结构讲解 (17:15)/ X& ^' m- h! x! p* h5 I
11-3 私有变量的定义 (12:25)/ l8 W% [( q! {0 q
11-4 参数初始化 (11:54)9 d. J' s$ v: I9 X
11-5 听写UI监听器 (19:18)$ X" d" I3 i# O5 F- d8 F$ r% d
11-6 合成回调监听器 (05:58)
2 h& D0 b% o! U3 x& P11-7 听写监听器 (27:14)
9 t' \3 s; c; ^: J1 `% [% M, ]11-8 语音合成参数设置 (08:59)1 e# C0 M9 f$ n$ v8 C( k
11-9 完善项目 (21:32)
0 {- A6 n' z. v3 L: S# T5 O* f7 N11-10 打包发布 (07:15)
1 p9 r( u3 d% s6 _5 E# C0 N2 ~3 a# f" X9 g0 @9 ~
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