" S9 |. o5 \! w, l
* G' Q7 h$ b7 Z〖课程介绍〗6 x {3 c3 J' A( V8 I
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。
5 X2 G% ^: w' R$ i& O0 P0 J
* Z% v; g7 K. n0 K7 C" B0 y) E〖课程目录〗+ s7 X4 h( H" i* X) m/ s$ D: E
第1章 课程导学8 L+ m' B/ q2 P4 {1 l# u# K6 q
1-1 课程导学 (12:34)
; c7 k. p# U% k. K4 x4 k* B3 n) a, A% q6 ?0 P q
第2章 基础知识 [6 J! _: A8 I* M7 R# g* p
2-1 什么是TensorFlow (10:24)4 f6 J8 [+ r) b# ^
2-2 张量、图、会话 (06:17); L6 V: T( ?; ^5 B9 o) C0 s) ?1 A
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37): E3 x5 u* t/ j
2-4 Android操作系统 (16:19)
q: ?# p8 i, `4 V2-5 Java安装 (10:15)
) ~4 ` t) x J' d' b+ c4 o C2-6 Java环境搭建 (02:40); b( p6 D- S7 N5 K3 Y$ j( r7 g
2-7 Android安装及运行 (10:39)7 U9 \2 l* ^% G* E
2-8 第一个Android程序 (05:34)7 k7 _: Z+ X; O8 s$ K
; @- R& A$ l- P6 c5 I0 i第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
0 ~6 y/ p5 E5 P4 v1 p/ U3-1 常用模型 (10:15)* V3 _) _' a# k6 k
3-2 BP神经网络 (10:53), V) P. g+ G7 ^8 x* j F7 U- i) T
3-3 循环神经网络（1） (06:58)& d4 F- v" F: ]
3-4 循环神经网络（2） (06:07)' V1 Q n$ h6 N ?/ e+ [. P- o
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
/ p. j% q. ~: ^! {5 F! X3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
M6 W6 K* q5 M4 j& X9 X/ E3 m7 ^3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)7 Z: @$ E( V2 s0 k
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
' p7 }& y! v; E: B
, O. Y# p$ b4 t0 U1 m; S第4章 NLP基础
. Q: s% p3 [" Y2 E" i1 s$ i# g4-1 NLP基础 (04:19)) f1 {5 T: z# t
4-2 分词技术 (05:29)2 v) j& f2 C: W' N$ k3 ~% D
4-3 词性标注 (08:34)9 `* y5 W$ G0 S: E2 R
4-4 命名实体识别 (08:25)- `5 |6 V4 U( y. _4 N' \4 O
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
6 t' m* N8 ^. K ~6 \1 Z* f. H4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)' K% m5 A% h( t" k- R0 z- D: M
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)4 L$ i; q0 o& j! z
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)( B# i3 P; U, F @8 o( Y( k5 D) v: U
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)' S( \/ V1 \, Y% R( ^2 j
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)& J$ G# n' A+ s$ D
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
' g J' |+ ~; s7 e9 C" D$ @& i" X4 i/ y' D
第5章 文本处理方法' E) s* a% @3 C0 _! W+ Z
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
, y$ B5 Y7 A* x9 ?) i* D/ C3 ] J/ M5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
' o; j* J# @- B7 ?, F4 ]0 b5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
- e; U( h) C5 h, p5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
+ I4 \6 D8 _! d- M( D# g% s/ a5-5 词向量与Word2vec (07:26)
2 \1 G& a. r0 Y* a k2 Q8 Y3 v2 y# a) m5-6 文本处理方法 (11:39)" o$ D; I- \/ z6 K
. ?: [. t3 l7 ^* w/ ]
第6章 实战之聊天语料处理
% {) ?9 R; B- I+ O& H6 R ^8 ~6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)# r* t7 T* q# T3 g5 Q
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
( Q: K+ G' G; X* ^- V+ N8 q4 H5 Y7 p6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)/ D, c- h1 W! x) l! S2 m; _
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
+ S: I% Z5 V ?$ I6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
3 G4 I2 @# k- v2 u! L6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)6 `; ^* b! n2 ~2 n F7 v5 ^4 M
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)
$ ~6 @, }0 e; K' h& G3 K6 U9 z) g6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
* x; M- Q$ I7 e& A3 q+ B. Q6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)0 L; m/ Z4 G8 z0 l2 o" |& [
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
7 ?% z4 m" T2 W2 z a9 p6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
' m1 Z* X. {6 K; r; Q4 j$ r3 o% ~6-12 语料处理实战小结 (11:36) [; I% j+ Y7 l5 ^( v' F) ?( ^
8 L$ x: \8 M! v- U# I/ X
第7章 聊天机器人原理
# p j0 S8 X' ]/ G, \ `7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
4 x( m/ W7 b3 U7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)3 ?3 m5 R# a, W0 Q2 r
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
# v6 K9 \* Q& P( J3 C8 r6 I6 }7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
3 d4 c" k6 Z' [. t" f4 U0 R# g" s& u
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理( m6 D7 \: O% B, A+ W& ~! m) y
8-1 线程处理（1） (09:15)9 O) [2 d/ A8 v3 g# C
8-2 线程处理（2） (10:10)
0 K5 J% H+ d! e g& Q W8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
& O1 `& K% m, ^1 R" A* E6 b( h8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)$ r' Y: Y; v7 @/ t( T
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
- [) }, z% T9 W' |8-6 batch_flow（1） (07:28)2 D* [( d% R& @% B( d
8-7 batch_flow（2） (05:49)$ J+ F9 O# N% i( [+ x
8-8 batch_flow（3） (14:43)% x2 f0 s4 d. S
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)8 l, f9 j1 o3 V: }2 c
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)8 E1 y5 L9 x( \( G: O
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)* C- h& Z/ i4 t" K! H Q, A
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)* u3 r! A$ e* c$ _! h+ V" C4 ]
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
/ V! h# G1 H% ?
& O: l7 f8 Y2 }3 g- o. [5 B) h第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
* z# g; l' H; S ]9-1 基本流程介绍 (10:37)$ ]) e6 ` [/ C) |) x
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)8 ^# i! N8 o5 u3 M. u
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28) F; J. r( L1 }& q7 G2 V, F
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)- P$ I9 ?" p( p, N- {# |
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15) l" x! s1 H u$ `! F" h1 _" _0 ~
9-6 构建模型（1） (06:43): v8 ]' P5 ^! S# _1 H" M4 s
9-7 构建模型（2） (08:38)! m' V" H, W- y! c7 ]; h8 X2 g
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
' j) V" u6 E+ H. |2 h- R# W9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
! @* U: ?! o [; Z0 G; j% W9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05); A! s3 l6 N6 J* m$ Q' t
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44); s% ~' C3 q+ c7 [2 x# K+ o+ C
9-12 构建解码器（1） (08:28)
' T7 y! W" k# O& s V+ }& v0 b9-13 构建解码器（2） (09:22)
8 R j4 W/ ~8 a: @9 x% ]9-14 构建解码器（3） (07:36)
4 I: d( G' E _; Q9 m; [4 T* J) M! r9-15 构建解码器（4） (09:19)6 P0 b4 C6 v N& ~9 r
9-16 构建解码器（5） (10:59)' a$ R+ {9 G* L! |7 I
9-17 构建解码器（6） (09:28): Y1 [! q) f2 s
9-18 构建解码器（7） (14:52)" E4 q2 W% V9 h4 ?3 K
9-19 构建解码器（8） (17:02)1 |* _& v" r8 C0 ~" c2 G
9-20 构建优化器（1） (09:56); N- x' n2 O1 _3 `* k3 I
9-21 构建优化器（2） (08:48), J: ]$ K5 o8 b
9-22 构建优化器（3） (06:01)
7 G% R3 a4 i; B; a2 [4 w8 C9-23 输入检查 (11:51)) `/ g0 V7 f1 Q- r# {, M; {
9-24 训练模型 (11:59)3 t- D$ g! z$ k% j* o1 p/ t
9-25 预测模型 (07:22)$ J/ \5 t/ @4 V8 n) o& C
# V% y6 q1 y0 L第10章 聊天机器人模型的训练和验证+ v9 B9 A! i) |
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)" Z/ j" n% ]0 g
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)6 J( W+ B0 L; I" X9 P1 i' g
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)' g6 g N$ U& X, v9 S
10-4 第一种模型训练（4） (14:49): k$ \& P8 K3 B) |* k1 ~
10-5 第一种模型训练（5） (25:35): G5 K' c$ n; {/ F% i) ~- D' u7 m
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)9 V: ]7 C- e- Z/ J) j, {" K
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)* Q3 l0 G! }6 n; @: D
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)6 t* F4 Y. Y. D% l: E
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
) }/ L! W3 P$ l0 G: w
( \ p0 h% q' v& q& n第11章 Android的打包与发布
' p8 l# g1 a! ^3 |4 ^+ T11-1 新建项目 (07:49)
1 s! _; W0 `" M6 E( @11-2 代码结构讲解 (17:15)( r$ V3 s2 ~' f' L
11-3 私有变量的定义 (12:25)
9 W) ~' C9 d0 P- M/ ]+ o) h: F7 U11-4 参数初始化 (11:54)
$ \9 U* z( D* w9 c6 d1 ~11-5 听写UI监听器 (19:18)
) K: U1 I: S# p% y* R* b! r4 E11-6 合成回调监听器 (05:58)
- a+ E! S, J. G. w$ {11-7 听写监听器 (27:14)% {" ~3 Z, P$ ~: R2 h" j3 q
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
/ D/ V# ]9 J% h% B% u6 k11-9 完善项目 (21:32)* V; y2 L- c, A& a
11-10 打包发布 (07:15) }+ \, b* H! u U3 _" I
$ Y1 Q# v! t) _- N
〖下载地址〗. _2 U/ X# v2 G# w7 z$ J% O8 k5 H
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