8 g. W& j3 Z9 \/ t6 s: ~. \$ ^* Q( _* ]4 e0 n
〖课程介绍〗
0 _7 ~$ T( x! {7 O& r$ a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。
" T: V% K7 Z$ M8 K" R" J2 U) g" r
( j2 S. `8 k) |4 Y8 _& e〖课程目录〗
" @$ U" |3 Q) }" y: ?+ m3 \第1章 课程导学+ k$ v5 M# `8 Y( t$ q3 T' C
1-1 课程导学 (12:34)
; T( }3 X. G: K% {0 \- F) a# h) D! N0 ^) u [ \. Z
第2章 基础知识- N6 z) a6 K8 i* \3 P0 g
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
' Z! ~8 x2 a' h* S- f, I2-2 张量、图、会话 (06:17)/ W Y' H# Z7 w1 J+ f/ H% X4 F: J
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
4 u! }: t+ V; K& A7 [2-4 Android操作系统 (16:19)( F! H6 C; r( f3 Z7 s/ j7 N
2-5 Java安装 (10:15)
: ?5 V. W! J' u" r2-6 Java环境搭建 (02:40)) _$ x- C6 I' D7 M% r4 d
2-7 Android安装及运行 (10:39)
. q# X0 z. @* x4 S$ z# f2-8 第一个Android程序 (05:34)
. T' y% k* m& l' o8 P
. A4 f9 [! \6 K# u/ b第3章 循环神经网络（RNN与LSTM） Q0 R. O0 [5 r$ t- ~! _' W
3-1 常用模型 (10:15)
' J" S/ t% ?' B# V3-2 BP神经网络 (10:53)
% f/ G3 Q7 y5 q% ]' M) R, q* }0 l3-3 循环神经网络（1） (06:58)
T: j! C! `0 k: y, _( D% d- X3 f3-4 循环神经网络（2） (06:07)! }7 B+ ?2 m2 k6 l+ C& a2 o
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
S0 Q0 h3 R5 B U8 K& [- x3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
" H' l" y( c! W5 F J3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07). r8 {' \2 C! d+ F2 }. w% {
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)* c$ }, g/ u! N2 G' d* `
- r" C) s4 U$ }; q' C; J1 Q第4章 NLP基础" G2 U4 M v3 N4 k
4-1 NLP基础 (04:19)
; ]$ X6 P$ g# o/ x4-2 分词技术 (05:29)3 w; m9 ?8 t' ^. S
4-3 词性标注 (08:34)4 X$ N* y% y# h& a( l& Q
4-4 命名实体识别 (08:25)
: J) Q4 c* g8 c+ G9 O- a+ V4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)+ I1 C$ y o2 ?$ T) {
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
/ ?. I9 P8 Z! ]- a/ k# l5 }" G4-7 隐马尔科夫模型 (16:37), z' R5 y2 k Q5 ~$ |) |+ w/ r
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
- y- b P1 ?* Y' ?! l6 o4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)9 N5 y: S, M4 D3 v s
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
! W# X6 o' }- p0 Z, o4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
5 l \* K Y: P$ h$ F& C. L# n
( |* T( D& I& k9 e) l$ g9 W' k第5章 文本处理方法
9 Y! \8 K& f; f$ w9 D5-1 语料的获取与处理 (15:19)! r+ x4 Z. S. g- `3 r, n
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)5 x/ ?3 M1 N% d3 v- j- y0 j
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
4 H g6 t' J& @2 d! f. A N5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
: P' q2 D- A5 g5-5 词向量与Word2vec (07:26)
5 S- }: Z+ L9 k( Q3 z$ M8 A5-6 文本处理方法 (11:39)
: s9 d) W. o( e* H! ?' r7 b8 |
: O7 R3 r; i0 n, T第6章 实战之聊天语料处理
: S+ O5 l" l% t' K& |4 s+ F6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
$ r; n6 l; |. Y4 Y! W+ i; A: L6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)( [1 T2 `8 d/ ]9 V* S
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)) K7 s. K/ W* h3 y( F
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
5 ]( D$ A* n N) C* T6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
( _0 K& t$ Y# E' T6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)+ N7 L- l7 P/ h9 T
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)
7 O" O& j$ I! d6 c; |2 E6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)3 C' I# ^3 ~* h# h# G
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37) S2 m& j1 E$ d1 o: B. i
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)* k3 I+ M. p) x- `( @' E
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
" B' s! B- d$ Y+ ^6-12 语料处理实战小结 (11:36)
! y9 ~0 G( j+ ?! L
; ^! J( ~& ^: n+ u第7章 聊天机器人原理; F4 q* G/ r9 x, m m
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)& y; R" Q3 L. P0 O h1 a
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35). `/ Z6 p+ L8 P( X" C$ P1 Q$ f
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
( u$ v. q N2 I. Z3 `3 y5 | J/ a6 l7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
' B( _! B+ n ]7 s
. A$ C" H4 d+ V第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
; c6 k5 y. D7 B$ O1 A" L8-1 线程处理（1） (09:15)
- Q* S. X9 ~- [4 O7 j& P6 f4 |' @8-2 线程处理（2） (10:10)/ G1 m7 q R! y. K7 W5 F
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41). v0 T/ ]8 q, B$ V' b0 G0 V/ G, N
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
% P4 R/ f, k9 s8-5 数据操作 转换长度 (07:39), b4 C5 @, Q! \& @3 h
8-6 batch_flow（1） (07:28)
6 p. B$ W$ ~9 ~- |% G1 J6 E9 o, N7 Q8-7 batch_flow（2） (05:49)4 x9 R' o9 a, q* [- f" X& w5 o
8-8 batch_flow（3） (14:43)3 h; h( x3 `( l! d9 O
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
( [) d: t6 O6 m3 D, W% p8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
" m2 l7 @- J, a6 M8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)1 l: U9 V; L7 Y) w
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)5 ~3 J+ y9 A2 `6 V3 t. {( O
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)' s! f' U5 G9 E2 g6 D/ D
4 g# s0 R6 `, Z' B- p第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
7 [, V9 K- W* n- l" C9 x9-1 基本流程介绍 (10:37)
+ u& K0 `" Z" v0 a) g! ]; l9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)& I8 t1 y* }0 m, A3 h
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
; l- G7 F. ~: A5 O9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
! V/ c' u5 M2 `/ @0 ~" c+ _$ r! d9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)7 @5 M: Y1 M+ T; f
9-6 构建模型（1） (06:43)
7 A: `( i7 r/ T. F) n0 G9-7 构建模型（2） (08:38)4 d! P; y# g- e/ G
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)2 k! ?8 ]5 U$ u& b% l: U2 C% A
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)! t/ r7 S& K7 Z! P- M/ J7 l0 i4 m
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
4 V' B. g: W/ `5 `9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)% a1 I7 T* ~( f) x: |
9-12 构建解码器（1） (08:28)( M6 ~8 R' ~# D) t; T
9-13 构建解码器（2） (09:22)
; V( S' t; `1 [% P9-14 构建解码器（3） (07:36)0 {" N# A1 D7 I. `
9-15 构建解码器（4） (09:19)
& ?0 P9 e9 S0 F: U, C# _9-16 构建解码器（5） (10:59)
( Q* w" Z" i" }) |: @9-17 构建解码器（6） (09:28)4 A' @: `6 w3 C6 s$ C7 v
9-18 构建解码器（7） (14:52)
8 }, S7 i! W& F5 T K& j9-19 构建解码器（8） (17:02)
0 A! T J# o7 s; ]1 d0 i: _9-20 构建优化器（1） (09:56)- Q6 g7 ]! V( U1 L% y+ Y1 c
9-21 构建优化器（2） (08:48)
4 z! Z- W& C; e, {0 e/ H9-22 构建优化器（3） (06:01)
7 D4 a( b7 ?1 s( T' R9-23 输入检查 (11:51)* r8 @" ]) g- {8 a7 b" ^0 u0 N
9-24 训练模型 (11:59)# f" n& U4 R& M7 l
9-25 预测模型 (07:22)# U( V$ Q/ Q: _- `# N6 i/ K8 N6 i
3 e. e% A1 e+ R" ^第10章 聊天机器人模型的训练和验证/ Z- k5 H7 A) }- K8 G# A
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)( I. B, ]# L8 X$ O% g& p; Y9 S
10-2 第一种模型训练（2） (13:28): k, d8 r) z6 Y5 b" `# m
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
8 k6 o8 Q" `5 J" C& Z10-4 第一种模型训练（4） (14:49); O. D _/ K N5 G6 P* i
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
7 L0 a1 y9 ?1 _- Q' R9 P' ]3 ]10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
' a$ l5 S9 v5 q, {- Z7 E8 s2 h10-7 第二种模型训练（2） (12:06)+ _9 ] b( i" @5 ~
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)( ?" |# z3 o- h3 l- }
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
$ R9 ?3 S1 h% {# v* E) r, r( t& N- a# K4 L) a
第11章 Android的打包与发布
7 ?& J/ q: z4 G4 Q2 ^11-1 新建项目 (07:49)5 A% ]! O8 }. L. ?& q$ _0 Y2 d
11-2 代码结构讲解 (17:15)2 u8 G' J! b3 p+ z
11-3 私有变量的定义 (12:25)
) u9 D* H& i9 d5 y11-4 参数初始化 (11:54)' a8 ?- k( m# T# f6 K; l2 D
11-5 听写UI监听器 (19:18)
4 a8 v$ u1 g/ G6 J5 P5 m11-6 合成回调监听器 (05:58)# Q+ m& p9 a7 V7 `+ P2 U
11-7 听写监听器 (27:14)1 u' a- Z. ^2 C7 C4 j e
11-8 语音合成参数设置 (08:59) f$ ?, `- }+ I! B. r: T' i
11-9 完善项目 (21:32)8 F4 r0 S6 W! a' I6 u; l4 W9 t
11-10 打包发布 (07:15)
9 m2 z O4 y- p' b
/ C+ m" S/ c: G5 {8 w5 u% s〖下载地址〗
- z) ?- W- f6 `$ \& `: O' o5 _" u" M0 A( u8 V
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