9 _- g: Z* C9 ]; a' h
" d* s9 P) K2 S \% _' u
〖课程介绍〗7 Q) K# y0 H" \& Y1 C; P+ T* 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. F* t5 b7 U
4 _- g) Z+ R( u& l1 p( H- H. |〖课程目录〗
) A8 }) x- q% _! Z7 V0 m第1章 课程导学
# C; p% v; g, {. G4 k4 ?% Q5 H1-1 课程导学 (12:34)$ E h& o6 e+ `0 {: L# e e2 x1 C
9 g# R: Y0 w g& F第2章 基础知识
& F. }# C% s* D5 [3 [2-1 什么是TensorFlow (10:24)
$ A9 n# [ \! s6 Y* ~2-2 张量、图、会话 (06:17); q' N- ^* ?1 n/ F
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
$ A) Y D& w+ ?$ @2-4 Android操作系统 (16:19)! l/ r+ k- n. p- s: o2 B0 h
2-5 Java安装 (10:15)& J; c# U7 Y' z, U& Y; c/ ^0 C# L
2-6 Java环境搭建 (02:40)
7 b: Z, y: ^, N% y2-7 Android安装及运行 (10:39)
4 R( D2 c4 _) h9 K. o2-8 第一个Android程序 (05:34)
7 `' B* d8 v j' |# x; ^/ v/ a& a& M% S0 o# E9 X" ?
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
4 N7 @. C4 ~& I) N" \, X3-1 常用模型 (10:15)
- U" t: X$ a3 z- J2 ]2 `9 }3-2 BP神经网络 (10:53)
8 z' z, A* A2 E/ r+ _5 H3-3 循环神经网络（1） (06:58)
' g' d' e3 q% T9 U( p3-4 循环神经网络（2） (06:07)
8 U' z1 b; V( j& E( U3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)8 K3 @4 m/ e+ v" z+ X" b# l
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)9 o1 M/ N6 v0 g5 z8 S
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
; t) _* Z. B7 |$ n+ V3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
6 M# q9 i+ q# z; @! c" h* _) A4 ?6 ?1 ?# ]4 E' B/ i" c& B
第4章 NLP基础
2 B Z4 P/ ]8 X4-1 NLP基础 (04:19)
8 [" t8 s8 t& [+ ^4-2 分词技术 (05:29)1 m0 t9 i, P6 Y% m
4-3 词性标注 (08:34)
9 d. I. U/ ]. k* t0 e9 q4-4 命名实体识别 (08:25)( Y: t# K9 D; V
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
" r8 L$ s0 M* ~8 q, @4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
0 t3 f& t( C( a4 e" f4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
1 r6 ~3 Y$ X. u* J. ]! b( x, b4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)% a; @0 h S. B8 ~0 \3 f6 V
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)$ K% Y5 N7 n3 |2 a! `' V6 o
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
8 Q2 ?& z e( P! g. T0 U2 O+ }7 q- C4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)7 w5 L( A0 S9 ]4 A7 x
5 A, U% J/ B" Y! [/ H) W
第5章 文本处理方法' Y, K, f7 F$ P
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
/ ~& h% b5 f1 t+ B: u5-2 NLP中的语言模型 (03:47)6 @( }. G" n$ ^
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)% A3 D' M" B9 Q y9 _1 X. R2 z
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)/ q8 l5 K% R4 [) p7 ^
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
$ r! e0 h. n, B/ Z1 ]5-6 文本处理方法 (11:39)0 u) l" O) d7 }: R
/ |( n, x9 P3 v2 @ G
第6章 实战之聊天语料处理" m; P+ b' a" t p
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)7 ]( H. m% x/ ?1 m7 E! D( v
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
7 e. [1 s" E9 X7 K/ t* U6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52), l7 v, C1 C: e9 h; W9 l0 V
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)! {/ b9 m& z; d& Y1 t. O
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
9 p8 u4 S9 w" c7 \6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
$ u/ b% R; V8 p9 R- |3 @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). o% M# ^/ z- q
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)8 B& R7 q3 S9 J( S- Z
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
E* |6 T9 f2 }+ J8 d6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)2 y1 w8 ~8 C3 c+ }) |7 v
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
, C+ ?1 N1 p; ~; \. O& }+ D, I6 j6-12 语料处理实战小结 (11:36)
k! C3 S% K& C9 f
; ` N0 Q5 n# R5 D t/ c- y第7章 聊天机器人原理: }6 S5 M' ^* C0 }7 f1 n
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
: K |( `' P/ o7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
7 i* N0 i) \5 N7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
8 s/ m9 y4 Q5 ?9 h' e# J/ x* X7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
7 E/ @0 _. A+ n2 o; u. w
; p7 W+ y r6 B9 C& K第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
# u. B& ]! x: ?6 t8-1 线程处理（1） (09:15)
: g+ o2 n5 S# |: R$ {4 ~6 z8-2 线程处理（2） (10:10)" H; {) P3 R+ }
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)* F h4 Z& z3 T8 M
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
! w! ?' S. Q; L9 m6 `8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
$ L) i+ ^, ~ Z( y8-6 batch_flow（1） (07:28)
5 k) d: V+ B& @% @7 H8-7 batch_flow（2） (05:49)% D1 O& @6 i5 B9 h4 Q7 x
8-8 batch_flow（3） (14:43)# ` K& v# `1 q' U" w+ U4 W: {
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
' e/ g. N% t) u+ g/ s8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)3 K4 }& c" c& s& p
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54); m% G' A0 A8 @& z
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)3 y' }% f" [# {0 |! _& F+ J( L
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
: N7 Z: n L6 v. E+ E( z, v: n1 g1 {" Y4 ]" o% N
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写9 |1 d- v( }& Y2 U
9-1 基本流程介绍 (10:37)
& B/ D% F1 Z! [) }6 K, F9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59), g2 Y2 v8 k& Y; j' ?
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
4 E: K" B) m; s/ S: B9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)- q" T0 U8 q& T3 R F A6 b: ]
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
, g: W3 ~- I2 t a" X9-6 构建模型（1） (06:43)' ~( ?7 c4 z9 K% s" w( D* W4 {8 d
9-7 构建模型（2） (08:38)
. p& z+ a0 v0 C# U1 w9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)4 z" t# e) I/ N/ q
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)9 q. k% C8 t" L! }' Q+ D/ s5 T
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
0 @( a8 Z& \- u" z9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
) ?& [4 H: @! n( {1 b) ~9-12 构建解码器（1） (08:28)( Y2 E% h a$ I8 m
9-13 构建解码器（2） (09:22)' u& ~& w; {: C- z
9-14 构建解码器（3） (07:36), C3 i9 F8 ~3 p/ i
9-15 构建解码器（4） (09:19)
+ r. d8 D" L7 E. Y9-16 构建解码器（5） (10:59)" z0 [1 X6 e1 I
9-17 构建解码器（6） (09:28)
0 e7 U$ b* X8 X0 v4 z: n# o/ p9 v9-18 构建解码器（7） (14:52)$ n& G5 g$ z' Y N$ }3 Z: b$ j
9-19 构建解码器（8） (17:02)( L. o7 ?5 f( @9 P' V1 M& L0 e: m# ]
9-20 构建优化器（1） (09:56)7 j, E5 g5 R' t8 Y; E( n7 ]+ y- H
9-21 构建优化器（2） (08:48)
9 N( A. {' i9 v3 J5 |/ w9-22 构建优化器（3） (06:01)
8 t P$ l" x) p! F- g9-23 输入检查 (11:51)
" f: O$ s: ? w9-24 训练模型 (11:59)* h; g8 W8 o1 }5 v& _
9-25 预测模型 (07:22)7 O- }( w6 B. }1 f8 G
\+ i X6 q' {7 S: q
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
) J! b( Q/ e4 X- u# p10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
' {# B$ `( d# B9 W5 f2 p+ T10-2 第一种模型训练（2） (13:28)- s; m( Q( G& g
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
, _" D/ F" |5 z+ a9 X10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
4 T. d- H4 {2 J10-5 第一种模型训练（5） (25:35)1 I; q( R8 P6 F; J
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)/ l; s( X% Z- R9 F: V
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
! c3 W% c2 Y' H% Z- S% L10-8 第二种模型训练（3） (05:34)/ A( T2 C9 p9 _- e6 t
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
( ?. C, j i5 I8 {$ u$ z0 A/ N; L9 v7 D- T2 E0 [
第11章 Android的打包与发布
|( e0 ]2 K4 `+ J3 q) E11-1 新建项目 (07:49)
8 |. }$ K2 T( ?4 q/ a11-2 代码结构讲解 (17:15)( V4 n. X& D$ B
11-3 私有变量的定义 (12:25)
8 ~7 s$ x: ` c! ~( ^* p( f11-4 参数初始化 (11:54)
- k9 `! v9 k6 ]9 y11-5 听写UI监听器 (19:18)
7 S! m [9 N$ { K, M11-6 合成回调监听器 (05:58)
9 x C! A5 s7 ^8 P11-7 听写监听器 (27:14)3 u7 ]: u! r% } J, y# \. P5 C
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
% E3 E1 ^, l8 @7 R% \# W. c6 J11-9 完善项目 (21:32)
( V$ A2 j% \0 C, h11-10 打包发布 (07:15)
) g: F* `4 B# m- W1 L' a! c' L, x; d9 P% Q$ n. D. a
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