# B, P- U; G ]$ p0 E9 m
3 A: K. m% X ^) K8 _$ ^( _
〖课程介绍〗
# E. c+ f' t8 w9 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。0 R/ s3 U9 P. S" a2 n) x
6 P! o8 {% B/ r! p5 I8 K2 ~ X+ P〖课程目录〗( ]- M* t2 Z# j9 Z
第1章 课程导学
. L! u8 X w& t3 d) U4 F1 j# r1-1 课程导学 (12:34)
6 U' K5 c- A. ~& N- T ~% `: @) M( x
第2章 基础知识0 B6 Z) O3 s9 ^/ X: Q
2-1 什么是TensorFlow (10:24)) W Z3 P( [2 G" Q
2-2 张量、图、会话 (06:17)5 u# c3 i3 e( ~$ X' s8 D
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
# w4 T' `8 G) c+ T1 Q% W2-4 Android操作系统 (16:19)7 c- S" {/ X# d% [4 t/ O/ i' p' P
2-5 Java安装 (10:15)) x& E) Q% ~ q0 ^" r5 i
2-6 Java环境搭建 (02:40), f) {. @$ ], ]4 X
2-7 Android安装及运行 (10:39)
3 Q( Q; a/ F8 G' T l8 F' _2-8 第一个Android程序 (05:34)
' p1 B# ^# [' `$ x
$ _, c, }: X7 R第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
7 N( j8 s5 Y+ p3-1 常用模型 (10:15)7 P% Y! d2 L1 t% ~& s* |. j
3-2 BP神经网络 (10:53)
* }$ b; [4 ]! ?; @2 U3-3 循环神经网络（1） (06:58)
* N' a. n+ s: K0 z3-4 循环神经网络（2） (06:07)0 ?0 c$ e6 A; a3 b2 D
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)4 ]* q/ F [% b) d; \
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)( P/ g5 y0 c& [$ ]0 N+ l/ O
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
6 j" S3 G0 j3 | n3 D: L' s3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)0 [ [9 k/ V M
; ~3 d& H+ @5 C1 Z/ T9 J" d第4章 NLP基础- @* N9 o9 O( g/ a% @/ b5 s/ m
4-1 NLP基础 (04:19)' K3 d, L( q C! E7 C6 a' ?$ C
4-2 分词技术 (05:29)+ a/ P% G$ K8 h
4-3 词性标注 (08:34): y8 V# k' b3 x: H1 Z7 ~
4-4 命名实体识别 (08:25)4 `5 L0 j, Y8 ]; k
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)" E) t( x x: t9 h/ Z
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
0 s& |8 }' v/ s4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
; h1 u) i- w# E4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
0 Y9 R& C0 a1 z+ N, J% o5 u4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)* @" H: o( w! ?' C$ h6 N/ X
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)0 Y* {4 [7 {# W; Y
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55). ~/ k7 [- O& s9 d8 J
/ ^* ?2 }+ x0 o- Z; ~第5章 文本处理方法7 o( a z& h& U5 o( {, |8 a% q' z! o
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
( C* t& Q2 c- R/ Q5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
w" w2 d5 s, m* `5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43) A8 }6 r& @& o+ R3 z6 L& J
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)4 Q+ S* \+ D) A9 @) T
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
8 F! G( a- J* P$ s) [. X5-6 文本处理方法 (11:39)$ d$ W, x+ W" V' a! L" @5 Y
$ M; x8 \" z3 S6 }. y0 u第6章 实战之聊天语料处理* Y6 C8 s( ^7 o- a7 B8 `% V; _
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
% c) ]4 N) s1 J. ~ Z6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
1 c1 _3 S. d4 f: }7 s: I6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)1 z Z. P; @. V. B R- ^( p# s% U
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04), q! f) n; \1 x3 `7 E1 c$ @ y$ `0 z
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
0 |3 v \/ f. o+ F8 @ z! q* C* G6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15). g- ]! Q+ F2 {% X/ o% L: y5 H" k5 \
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)
* I: `% I; h% v* c6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
* g3 k9 s2 k- a9 a6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
. I5 v3 y; h3 B6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)) i3 f% z' q& t& K* A. H2 a
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)8 U- T: M8 h: K2 A# Z4 M
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
0 a: N& L2 R) T. j I9 v3 _6 S5 }1 j: S0 P
第7章 聊天机器人原理( ]" U4 L0 Q: a1 T3 I- w
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
, `5 k: H& W/ E$ g- b/ `% N# q0 ^7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)7 s, e6 ^6 v' D$ F
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)5 L M4 r! K* s8 @. j1 L% J) ^
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)8 @+ q! E' ~0 M
5 _, k% K; n& A' Q. J% ~第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
! v+ N- x/ E( T n8-1 线程处理（1） (09:15)
9 p5 S. j" {# b! I3 Z8-2 线程处理（2） (10:10)
6 u: A# w% X2 p3 d5 A: V; A* x8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
! ~ R" A: a+ W5 P( U! q6 k, D8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)& |$ A* v5 c* a( M4 D: ]" w
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)# c7 q8 g% T% l; m/ t. A
8-6 batch_flow（1） (07:28)6 g; J) M& Y0 n6 r& M: G" j
8-7 batch_flow（2） (05:49)3 h4 Y2 E( d0 d3 @) X
8-8 batch_flow（3） (14:43)
% o5 r/ }) F& E+ I9 j8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
/ M+ R9 k6 f" L9 }0 @" i1 a8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)6 j. M ?. T0 Y$ N
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
! q6 k: V2 j( t% G' _8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
4 p" ~8 W; y; f0 i8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
. c) I2 Z8 X+ P- ?$ ]0 q0 v
3 Y ~4 d" a, d* I) t& M# y' Q第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
5 K: x! F/ E" y' m& o9-1 基本流程介绍 (10:37)' r$ }1 w% Y( G, r
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
8 a0 v: O# B, H& S+ Z9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)6 o1 g/ t! N4 l8 \; E2 k
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
. R; w% L2 f( F% S) ]9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)" i0 i3 W0 L. ?( q Y* o: d$ F
9-6 构建模型（1） (06:43)
, k3 I4 C: O( k6 ~9-7 构建模型（2） (08:38)* M1 Y a7 J1 X/ `
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
( w* f5 `9 u+ s) |2 o9 i9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38), t& p- K* X+ ~& L/ s9 J p
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
1 g, j9 t; {" ^# F/ ]* j9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
/ o/ z5 @: t2 B% S' i& _$ x9-12 构建解码器（1） (08:28)( S, Y5 k: \4 k5 V' \3 O( a) e7 T% X
9-13 构建解码器（2） (09:22)
5 U/ P. n6 B' I. B- ^9-14 构建解码器（3） (07:36)7 Z; f) k9 |8 A6 F
9-15 构建解码器（4） (09:19)
' Y" |+ _( H/ ~8 ?4 A3 W9 H y9-16 构建解码器（5） (10:59)3 ~. ~9 F( m9 r i
9-17 构建解码器（6） (09:28)
0 _7 V/ }4 H! n9 W v( Y0 ~9-18 构建解码器（7） (14:52)& o' ]' Z" N2 a1 Z0 {
9-19 构建解码器（8） (17:02)
) A7 }, j- G! E3 L% W9-20 构建优化器（1） (09:56)
- _7 H; `, H% m+ ]4 g& S" c4 N9-21 构建优化器（2） (08:48)
" j0 e3 [1 [' g" E% \9-22 构建优化器（3） (06:01)
, t# i2 {5 ?# J; [9 d' w9-23 输入检查 (11:51)( p9 w: G/ k$ C3 Z+ k* n7 r
9-24 训练模型 (11:59)
, p# n8 S' o4 ~; z6 @5 Y/ q9-25 预测模型 (07:22)1 R! y9 N) p! R/ y" i p6 b7 u
+ }+ v9 o1 q5 z/ F& Y' Y
第10章 聊天机器人模型的训练和验证/ _+ V) y. U5 ^
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)% ?+ J2 B0 u( v* [4 R+ m5 S
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)0 f" m: g6 p% v* M" x
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
5 k* d' c* v# o9 c10-4 第一种模型训练（4） (14:49)" h( y' `3 B) f8 V5 a' @% q; Z
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)! G, r8 V* g( x: L1 I$ H) I
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
. v3 g+ K# U! ^, o10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
# G. w% s. N2 n) [/ E; b% I" v10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
% \; K% V+ C" b5 b10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45); r. x+ L l ]0 D, ]1 c
0 s) `5 e' X6 ^3 S* N" m& _" p第11章 Android的打包与发布
, o. H( G( b! m- a& b: Q/ B11-1 新建项目 (07:49); g9 i! g6 p" M# e; T
11-2 代码结构讲解 (17:15)
$ W4 A. ~! m1 b! P. G5 t11-3 私有变量的定义 (12:25)
6 k5 ^! q2 H5 o9 G4 p( t11-4 参数初始化 (11:54)6 m% \1 c; I% K7 b# [0 k/ e
11-5 听写UI监听器 (19:18)
7 [( g8 M% }$ c, C# V+ v11-6 合成回调监听器 (05:58)
) R4 z; Z" V& y& a11-7 听写监听器 (27:14)
( b% N; L, s. \3 k11-8 语音合成参数设置 (08:59)
' g& l4 b4 S! z/ A11-9 完善项目 (21:32)! C9 U d7 K( X* \
11-10 打包发布 (07:15)
" R4 n u7 J L
5 ^, x* R2 }6 t7 q1 C〖下载地址〗
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