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! x0 a8 T0 ^! N) N4 |
〖课程介绍〗
6 w) w3 [( w% @" b- c9 T6 C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。
2 N0 E0 t7 U0 d! i+ W$ O. ?
$ \+ l! x) m& O" P! W, a! F1 m〖课程目录〗
1 ?6 P* r/ Q& G5 }* M第1章 课程导学
; w( r9 R/ Q% V1 }1-1 课程导学 (12:34)
2 w6 v# I& c1 N5 q" c! r9 X3 ]2 \$ U
第2章 基础知识
/ V% q$ I9 n- D9 u$ D2-1 什么是TensorFlow (10:24)
( d* X# k+ N: e5 h X# _2-2 张量、图、会话 (06:17)
* M9 @3 O; R( N7 }$ S2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
& q0 ~2 _2 K4 s0 g+ Z2 v7 O2-4 Android操作系统 (16:19)
" N( l- ]# s9 |3 K4 Z* Y+ ]: b2-5 Java安装 (10:15); k! P5 H3 l$ v
2-6 Java环境搭建 (02:40)
' [6 c2 ~% V9 \2-7 Android安装及运行 (10:39)
9 w! I( B3 e: W7 z2-8 第一个Android程序 (05:34)) ^! O2 s$ }. x- k& Z
" F3 z C+ Y5 y& O) H
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）) I" C a; @+ X8 F5 ^1 m9 u( N
3-1 常用模型 (10:15)
" [4 g) ^& P: \+ Q1 b" t% o3-2 BP神经网络 (10:53)0 x2 k, j+ g0 X D5 z7 }* ^
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
# l8 Q/ _% ^2 o% R3-4 循环神经网络（2） (06:07)
: I0 g4 Z9 [0 r. b4 s5 q3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)/ s" y/ K$ Q# w+ r
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44): c* _7 \; _3 ?2 ]
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
7 A8 x" D6 }7 w" h0 f3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12); c& ]* u; x+ m$ G, q q. f( x
8 x7 U8 n$ `8 v; M4 s4 m第4章 NLP基础3 @3 r r) h7 W# k
4-1 NLP基础 (04:19)
! R* k; {; F0 X, T$ X3 `4-2 分词技术 (05:29); ^0 b, D; k' [# w2 w+ e5 N
4-3 词性标注 (08:34)9 m" E& \/ T& x$ K* C
4-4 命名实体识别 (08:25)0 k3 E; Z% Q# q% m
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
6 Y" g5 U: M9 Z6 ^: t0 {) r7 S" A3 y4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)4 R% F/ L6 G: F0 s. P( B2 q: J& J- z
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
0 @( Y* I* l: P3 P4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)5 A! j$ a5 J8 {+ l- H
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42) X# [2 m: Y# p7 d( ]
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
" d' n& X+ i2 w0 ^4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
7 v. V" I! \( J6 X0 `% S6 W ~" a( e+ ]
第5章 文本处理方法
+ \$ y( ]" s7 [9 x5-1 语料的获取与处理 (15:19)
( |1 p' R; N9 ~2 a- @/ U1 m5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
/ n7 v( y' p5 a) ` c. X5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)+ p+ m; z- z# v4 m$ p: x) u
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
" ^7 e! }* D! d3 z. T5-5 词向量与Word2vec (07:26)
. F( O" O* U% f5-6 文本处理方法 (11:39)
4 ^- k/ c+ v+ k r3 ] C: L3 F8 m. K$ D) r. P- W9 E& N
第6章 实战之聊天语料处理
3 a- n: W) F) g A$ d6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
* } w$ q7 I6 Y% I7 a( R5 w' {3 O6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
2 G0 Q7 C1 Q9 B( d. m6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
9 u2 @2 s9 |; d4 E" r F/ d: _6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
8 H7 R7 q8 A1 m/ {, L% A( \6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
' d" r( H/ Q2 @! y! C( P6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15); V% ]7 [0 l! h3 d+ L5 E
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 y4 [# v0 M8 r. A- ~4 `5 ~ F6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)2 d& G' d" |1 L0 P8 q& [
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)" P7 }2 t- O( s! F; v. U
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)% |- B) Z5 p+ x. i$ t2 X9 C
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)* ?1 |' a( T8 R& n p0 Q
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
1 X. J+ ^0 _6 @( @2 [, X* \. g( |
第7章 聊天机器人原理% x8 d+ Z+ J% j8 }3 ?3 E% C
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)% |7 |" ^8 q& o* d) X; i- L% \4 E
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)4 j' r, Z8 H' |- i& q1 {3 G
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)5 h8 k" r. v/ d; {( T) G+ Y9 [! _ @, @$ Q
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
/ d; w) t) V% [6 p% c
$ z) M# z* t5 u( {9 z) R+ E第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
. ]. n+ D; g. ~$ I8-1 线程处理（1） (09:15)
2 }2 V* M' e: H0 j8-2 线程处理（2） (10:10)7 r# |2 l' w1 y# d7 ]; Y; U7 R
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41); \! ^2 N9 I# ]% c+ y# X' ?; n
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
/ `% K! @+ o0 s0 a7 b9 o- p+ A8-5 数据操作 转换长度 (07:39)5 ^: i; v. v7 A& G& R# |1 K. v
8-6 batch_flow（1） (07:28)
. [' L; u1 D) w8-7 batch_flow（2） (05:49)0 f$ v# O2 _" C1 i% }% h& l3 w
8-8 batch_flow（3） (14:43)' T3 D; A0 _) H/ w0 S: D
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
F7 n5 i( F4 i# c3 j1 M5 V" B8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
) \( v( `0 x7 W6 }8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
: I5 y F% a" K& j* S ~' b8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)8 ^1 D/ p2 ?2 s- b( h0 }9 l4 h
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)6 T3 A+ V2 _& F. v8 }
/ N, |3 F: s# s; |, V+ G/ W6 O1 ^第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
4 ^4 ?8 G8 d1 \6 g$ S5 b- d/ N; [9-1 基本流程介绍 (10:37)9 V# m: _6 `1 ]) j! a$ a
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)% Z$ y6 r, Q6 N% i: I7 i( W1 w
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
2 u s9 s+ P/ r5 |9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
1 o0 \4 e0 y1 h: B8 G% K$ x9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)- C ^2 U7 \+ J3 |% N$ q
9-6 构建模型（1） (06:43)
0 k, ]6 h* T6 s/ B+ S& D" ~" o4 f9-7 构建模型（2） (08:38)
8 E5 B7 g) S! ^9 G% y, l7 }9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)$ B* Y7 ^' e+ L3 P v0 y
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
6 w/ G" I+ l3 i E ~9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)( ]" d% J& `% h' c
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)5 h1 {. m3 K3 n ^; J& S
9-12 构建解码器（1） (08:28)
. `8 x1 U% [; [" x7 } w9-13 构建解码器（2） (09:22)# U, w" b3 t- ^! M8 s
9-14 构建解码器（3） (07:36)
/ l* }8 S3 l- ?8 L( ^$ I9-15 构建解码器（4） (09:19)
, B' q- b8 U8 N) I9-16 构建解码器（5） (10:59)
% ]' W5 i9 M* H( O* h$ ~9-17 构建解码器（6） (09:28)
2 D% \2 o( z2 I( q5 a) s' a: |9-18 构建解码器（7） (14:52)
3 a. Y4 n Q8 ^5 I: S! Z9-19 构建解码器（8） (17:02)* g8 T1 E5 i' _+ b8 @: }$ V" n$ R5 H
9-20 构建优化器（1） (09:56)
" H4 r0 V4 g' V5 k8 z4 E# z9-21 构建优化器（2） (08:48)
3 h _$ [3 C& T% h4 F& L7 D9-22 构建优化器（3） (06:01)
$ w% ?2 d. _( N1 R; V6 G M1 {9-23 输入检查 (11:51)
& ?# @/ }+ `( C5 _+ C9-24 训练模型 (11:59)
( }! Q3 V- W. j+ I8 G% n7 ^8 o7 {9-25 预测模型 (07:22)9 Q3 t1 X/ H- B7 m- ^1 i
% d) A+ Q2 ~+ z! u P* P第10章 聊天机器人模型的训练和验证: y* g5 z( i) H( Q3 N) y1 a
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
: J+ a# l5 a3 I$ P$ i10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
2 D' c4 y! [2 K# n# n2 s* i10-3 第一种模型训练（3） (12:10)# n3 Z9 L! r/ h% |0 y! t& S5 c
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
1 u \# N; u7 a* { ^" E* c+ t0 h) @10-5 第一种模型训练（5） (25:35)4 v( Q. Z/ N3 R* i! ^. u: x" X. @ y
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
8 s7 F; _" T+ z10-7 第二种模型训练（2） (12:06)* E- ~% x, Z) ?- ~
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
) i/ Q+ y; n6 T* P5 ?( S! ?9 m10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
$ B2 f& a! ~, y2 H! t
: x, K' q! Q5 E) K) d# M# k第11章 Android的打包与发布& o. G5 m. f% P. `+ z5 {3 z; z
11-1 新建项目 (07:49)5 [* m) Q9 \' m1 b
11-2 代码结构讲解 (17:15)
& s' p+ }5 M/ s11-3 私有变量的定义 (12:25)* h2 g* P7 a9 m! i
11-4 参数初始化 (11:54)% @# i' X! b& m
11-5 听写UI监听器 (19:18)7 [$ p9 Y+ E' [0 r, p- X
11-6 合成回调监听器 (05:58)6 c1 N' u3 D- C
11-7 听写监听器 (27:14)
$ i \6 l" Y9 c. O. B; G11-8 语音合成参数设置 (08:59)
& P& l5 h$ C+ j2 p. n6 a11-9 完善项目 (21:32)9 i$ f( a8 z+ l2 W& {% y
11-10 打包发布 (07:15)3 U. y& Z9 b# s/ C
4 W) s |4 ~, y1 k, Z
〖下载地址〗
, V9 `" [: D; x! X9 r; Q. G6 F3 t7 v* \1 s" a1 q4 V! Q
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