9 P4 `0 d2 U5 c0 G. ? s8 T. O
3 }0 ^* M! a, x* v. D2 S2 f〖课程介绍〗
7 O$ v, f$ j* L* x8 N9 }( 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。* c+ |6 i4 z5 ]
* F, Z3 Y: b8 d; o〖课程目录〗
- h! S+ U$ ~; g! k6 A1 L. a第1章 课程导学2 p3 F# P' Q' s# N' l. s, W
1-1 课程导学 (12:34)
# d) I$ z9 u. i- T/ z* L7 ~+ J8 @/ k5 @: C1 d$ r# B
第2章 基础知识1 ? \* z' h9 H. B7 Y( B
2-1 什么是TensorFlow (10:24)+ k3 }+ s8 P. T L8 ~4 e1 O4 j
2-2 张量、图、会话 (06:17)( A7 X! U: k4 B. ~3 `
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
7 D5 e8 z) F$ `* W3 j2-4 Android操作系统 (16:19)
# [! } g2 k+ j4 v' C2-5 Java安装 (10:15)% L6 G3 q; d2 L" T" {. r+ T
2-6 Java环境搭建 (02:40)8 K2 x# M4 I2 [5 @: f; U
2-7 Android安装及运行 (10:39)
s$ n0 |! n4 a! V2-8 第一个Android程序 (05:34)3 \& h' I6 L; @& H
3 G2 g* }+ k ?- g7 P6 G5 J D# |
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）/ L; n& Y) n0 U3 j( L' I
3-1 常用模型 (10:15)
5 v6 R) Y$ ~' J2 C+ _2 Z3-2 BP神经网络 (10:53)
" }1 q! a/ b9 w& d( V4 f3-3 循环神经网络（1） (06:58)1 m/ s, o6 m* k! V7 \8 K
3-4 循环神经网络（2） (06:07)' b c r \) o* n, q
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)' n/ Z7 A9 X0 _
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
4 T! N: B9 ~, T- Y8 E3 V3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
) ^6 S1 Y, ]9 n# B8 i7 ^3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
" ]1 i: R5 }/ B h# z+ J' j
" r/ D. ` G& u/ g! z) U4 {" |% z) u第4章 NLP基础) I( E7 Z. |5 |/ I9 M
4-1 NLP基础 (04:19)3 s* B5 V) \5 e; `* D) H v
4-2 分词技术 (05:29)
5 a9 Q+ W7 j' V7 Z/ ?: W# G4-3 词性标注 (08:34)
/ h! l( R: h9 j1 u& Y0 F K% K4-4 命名实体识别 (08:25)
3 H' ~0 m$ B) K# c, P. m4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)( u. @/ M/ H; F, c
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
4 ^& [( i1 z+ v4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)( b- v" a2 l# S) f* o5 P: p
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)/ v& | _5 R9 h3 H- [2 S- x. ]
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
& l7 J9 I V. Q" F) Z. B4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
& l' l& t8 F2 S, J4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
% x/ U$ ?$ Q( A, ?- z% L( z. S2 C3 B5 n* l
第5章 文本处理方法
7 r% ]! X! z1 X; _# c5-1 语料的获取与处理 (15:19)8 c% m }6 E6 u1 F" u
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)- d, {! z& `: p8 R& h8 g) Y( H# f
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43) d: M; Q# P7 a) [2 j8 i) Z" c
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)3 `% C1 b9 ?; t% V3 N, a
5-5 词向量与Word2vec (07:26)) o7 c$ b' w0 `8 p# X# m: S ~$ A
5-6 文本处理方法 (11:39); Q4 ?7 l H5 }) W( ^8 v/ F& f$ a, `
* X9 {2 d) a: P* {- T% m* m; N
第6章 实战之聊天语料处理
. h7 r% ^' d2 M( W6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)5 B+ _# k0 H5 }5 o1 v) v
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
% C: Z' [% x6 O6 f- T! c9 @) n6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
- C# d5 e1 \# ?- i. h6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)7 m% U2 }2 }' ^
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
; X8 h; X, M. t6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15) H; v1 {" ?8 _) D' L. L
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)$ K) |( F" W# o. x
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)# W3 I8 c9 I3 [0 Y: U0 [
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)7 E9 @$ {0 J# S" [! B% w. N
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)# J& `. J( Q; R9 o! W: r+ S
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
6 O% W ]! ^! }1 d; [: X6-12 语料处理实战小结 (11:36)( M) T6 z: i% R$ z+ Z
8 @' G( i2 Y2 `
第7章 聊天机器人原理
) L4 I O2 V$ Z7-1 Seq2Seq模型 (10:37)8 P- r( Z* Z0 d: h3 K# Q$ [" T
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
9 |. t# w* B% I X$ d7 M7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
0 j6 {2 B7 C2 C, \% S0 m6 g/ Q/ c7 k7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
' X0 r% _$ A: Q. q- A
/ i- _( U6 _; ]5 J第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理' J5 w# o% g# L6 P z( o' k3 D
8-1 线程处理（1） (09:15)7 E1 q: I/ [5 t
8-2 线程处理（2） (10:10)* m2 k1 a2 W% Z4 Y& G
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)2 j$ [( ?- j1 L' ~' M/ v. B, l
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)5 ?. e0 U9 S0 k! t' q
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
; N: x) u/ u( z" _4 _- V8-6 batch_flow（1） (07:28); ~! R' p! y' x9 t- \3 @# Y% p
8-7 batch_flow（2） (05:49)
0 U6 j0 y9 p: k: f) S8-8 batch_flow（3） (14:43)
# \: y' O: Q) ]9 h2 Z% y. y8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
( L8 w! S* X7 f8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
2 w% _: G5 G9 U4 P1 Y* p1 Y1 V8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)- _# w9 z9 G3 b! a6 O" f" e
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
3 Z+ P$ i! n9 f8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)) h8 } `4 x# N6 i9 a0 D
/ u; t m' O+ C1 j) E第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
. \, Z) ?3 K7 R6 c9-1 基本流程介绍 (10:37)+ s; b. N% s0 y0 ]* v g
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
$ j" m3 Q! D: B) v: N) A9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)7 Q) i+ F: k' d- Y
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)* t( e( b+ `! p$ Q1 y6 f" P! ]
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)' k5 H* t; q/ g
9-6 构建模型（1） (06:43)- t4 q" J) _- [; k8 r$ m
9-7 构建模型（2） (08:38)) ^1 `% S2 d/ c( o4 j9 a
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)- ? m7 I' A6 p& a% `# H& Q( M
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
: o# L; O6 L( H/ x; E F9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
* C- |% p" Z- t$ T5 N: I9 w9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
; k. ?! v( y$ `1 u. s/ h7 ?9-12 构建解码器（1） (08:28)# L3 z3 Y4 w3 X1 m6 K; W' s0 E
9-13 构建解码器（2） (09:22)) P9 U+ Q; g( [6 j0 V8 [) O) m4 p
9-14 构建解码器（3） (07:36)
+ w3 ~2 m5 j1 }1 ?, M" x, d2 _9-15 构建解码器（4） (09:19)
4 ]" j' ? M$ G* k( m4 i" R& N9-16 构建解码器（5） (10:59)
0 }$ @/ b! \2 I9 V, z# \2 z9-17 构建解码器（6） (09:28)+ U, \: U1 X; a' u
9-18 构建解码器（7） (14:52), k+ i v; t' ?' u) ]
9-19 构建解码器（8） (17:02)7 B* J( f* p+ M$ X
9-20 构建优化器（1） (09:56)
1 |$ k( a; z7 k# s6 k$ h; q9-21 构建优化器（2） (08:48)
: C! g% `; H5 e9 M- }5 j6 c3 J; y4 ~* \8 b9-22 构建优化器（3） (06:01) Q0 l& u+ |" R. t) S6 T; Q- U+ y6 L4 w
9-23 输入检查 (11:51)
) z& b! l0 t; X" }9-24 训练模型 (11:59)/ C8 L. K) I& q& L% R
9-25 预测模型 (07:22)3 f0 E' ]0 z( Q; G5 d
& e* X$ X$ u! O第10章 聊天机器人模型的训练和验证
d/ g" O+ y$ L9 X. X10-1 第一种模型训练（1） (06:17)# @: f9 a1 c0 j! F2 E
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)! q+ p C' |& x$ |( X6 D! j
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)% H" w: |! }. p
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)# J9 E9 }. l0 ~4 ^) C4 H( \
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
6 b; n7 I5 J& R+ R: ?$ u1 h10-6 第二种模型训练（1） (11:52)% U6 Z! a- i9 ]2 i
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
9 d" L% h) G/ W10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
% J$ |% ]) K0 T10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
/ K) s9 u/ M& U3 F& ?% W
( C3 V9 W! f+ s9 p& R# R3 G第11章 Android的打包与发布
0 J- i) k; a; Z11-1 新建项目 (07:49)
, a1 s9 _! s# z$ n11-2 代码结构讲解 (17:15)6 V0 u4 h, E" s2 E6 |" l! O
11-3 私有变量的定义 (12:25)2 M" R8 O- Q3 t% }5 O
11-4 参数初始化 (11:54)
+ t" c: g' D2 P, `& M2 y; g! s. J11-5 听写UI监听器 (19:18)
% U+ y5 S+ L$ K% Z3 z11-6 合成回调监听器 (05:58)- Y& O' l: K, N' x5 B
11-7 听写监听器 (27:14)/ o1 M0 ?& v) X* T; ?
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
7 w' Z+ i+ @) Q) ]11-9 完善项目 (21:32), T1 @" |9 M/ N4 ` z+ \2 Z
11-10 打包发布 (07:15)
& T& h% ~9 r+ P" r4 m; n1 I; g! r* G2 n2 H/ Q0 r r3 s
〖下载地址〗: n) b: a! N2 y# z4 O
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