9 w- k+ u0 X b
/ P' m9 n2 Y! ?4 ^- f0 y〖课程介绍〗
8 f+ Z" R S a' Q7 x6 \3 X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。
/ P: R. x Q* D9 b# G4 u
8 o" O9 l8 P. m+ L+ O〖课程目录〗
2 ?$ F& d8 D0 Z S# l: r第1章 课程导学1 q) t; L8 v; L; B: T+ j: F% |
1-1 课程导学 (12:34)7 ? `5 ?* K0 T; M, [ Z
4 g/ x8 X4 _ g `
第2章 基础知识) c+ O8 D( @. ]( E3 o) Y
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
- z0 T& b# f% J7 J2-2 张量、图、会话 (06:17)
% u' P, O# P/ |7 [4 P2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)4 V7 {2 L3 ~1 c
2-4 Android操作系统 (16:19)
: |8 s. h5 L6 \' w2-5 Java安装 (10:15)$ p/ B+ K: E6 V0 q8 b4 s8 @( U
2-6 Java环境搭建 (02:40)
7 L6 l% q" ~" q8 X/ {7 w* B! ~2-7 Android安装及运行 (10:39)
8 K! q. |& {3 I2-8 第一个Android程序 (05:34)1 h# m/ Y: ]8 O1 E! I- c* b
! c5 T% w7 T$ \
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
+ S1 J+ M& p7 I5 l5 r3-1 常用模型 (10:15)$ w9 [6 ?/ L6 t
3-2 BP神经网络 (10:53)
; a: z1 v& f2 a9 ?/ w" p3-3 循环神经网络（1） (06:58); n7 h. ]! j+ s9 ]
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
7 |* _" F5 P( j) ^3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
. g* a1 j; D" a+ X3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
5 S ]7 G/ {$ Q+ S3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
0 a+ F: q1 B6 t; g7 b2 Y( e3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)- W# |3 I& W G3 H9 z% ~
2 }7 H0 m! X- ^1 C: p; ]8 ~1 I第4章 NLP基础
# ]5 j$ Z: j: [5 U9 R: b4-1 NLP基础 (04:19)
6 c6 J9 b9 ?9 n* T4-2 分词技术 (05:29); P' R2 M: P) g: K
4-3 词性标注 (08:34)
6 }5 P: a$ S$ {6 L9 ]4-4 命名实体识别 (08:25)
* w/ h8 a. N$ v* o4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)% }& D$ u( @# F9 E* A; {+ M
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
4 s" f2 O, B. H7 j4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
8 |2 f; E1 ~( a' R% t+ M4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
8 W1 [7 ? F! |$ e$ j8 A1 w4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42). m$ a8 y, _) l
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
0 c3 Z6 b' B0 K* c) V4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)# W! o9 z; p1 `$ v
$ N2 V* e S; N/ h' x' i
第5章 文本处理方法7 h9 u) \$ Z8 r- U4 A
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
7 M1 |; B! P6 k- Q7 v5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
; E) j9 @; T" }5 n$ Q8 U5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)# `6 M; e/ _ e# K
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)& O& W; B1 c/ h- x# n% @# g# m1 Q; g
5-5 词向量与Word2vec (07:26)- I! @& ~3 M! c2 t; J3 c
5-6 文本处理方法 (11:39)$ z: {( i. \( n1 l1 `
) N: a: _7 o/ F5 V第6章 实战之聊天语料处理
# d, j3 N$ ~8 B" R1 v* K- B5 Q" [6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)! p6 z) R/ ~4 E1 l5 B4 k" l
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
$ M( h, w( U- z; M6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
+ Q* m2 n1 v+ d( A% @- F+ a6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
, W+ Q0 @6 h/ l% \: a$ Y; \6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
6 M5 g" j7 x: x* \) A2 v" o5 g6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)$ d0 I2 F0 s1 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)
0 x4 Y0 ^1 a; a% ?2 i6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)6 R& y; ^2 u- z) e
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)* G6 W$ P9 z; x0 e# l0 H$ `' G* D
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)& D5 f/ x6 G' _! @. ^# V
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
0 R7 U$ }: m& ?1 z/ [ d+ @6-12 语料处理实战小结 (11:36)
- j% i. P- ]+ l0 i) O Z* m* R) m5 W+ j; N: F6 V0 W
第7章 聊天机器人原理- `4 b, P( x) ?: o% S1 O: T
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
" W4 W# N$ [; i3 s: x6 X7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
2 \8 L$ R7 t7 e. z/ Q) Z, S9 F2 O! @2 H7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
6 e5 u! \5 H z# R1 m3 f" w T- B7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)" t+ ?" }1 j6 @7 q* D+ {. s
8 S7 t( {0 a; n6 C" ~第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
# E& c8 ?$ ]4 U( \" b+ c8-1 线程处理（1） (09:15), ]3 Q0 ]' \& z* d4 e# y+ ]
8-2 线程处理（2） (10:10): I, p! } k0 P0 d$ Y9 S4 M! c
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)8 M) b6 ]# {; H' o. U
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
! B( ?+ P* m* I; I. V6 T4 L: {8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
) j- s7 B: X4 Y/ H7 h1 Y8-6 batch_flow（1） (07:28); P5 l+ B; }* W
8-7 batch_flow（2） (05:49), N% [ r2 S8 e8 L; Q$ h2 k+ y5 N7 {
8-8 batch_flow（3） (14:43)+ b; e# p, E3 @) F+ b, T- b
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)- n) V+ |% y' c% X
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)5 r: b8 Z% p. T0 X/ i; W
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
7 F0 ^" ^% }! o6 T1 X5 Y8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)0 |7 ~ p% W% C7 m' Z7 S# ?
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
' R7 T3 U# t2 f1 d" ^0 ]) N* {# N+ u' g
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
# x6 ~2 Z6 J6 k! B1 b3 e0 N3 p9 }9-1 基本流程介绍 (10:37)& [, h$ w4 ]" S# K i1 P
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
2 w* T# Z. m2 l* {' T9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)5 f$ K3 P0 q, T/ {
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)4 ]7 F- l: j8 I; Q
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15) s d- L Y2 a' ?2 X# D3 a
9-6 构建模型（1） (06:43)3 p# z& K" r0 `4 h: B
9-7 构建模型（2） (08:38)- H; O, m4 Z& ?2 a& t
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
" n% _2 t$ K# [) l) d' f/ F2 R4 W9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
$ n* U1 u8 d# j9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)3 r( W5 K/ T* O5 F$ y& m7 ]
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)+ Y3 p% H1 `! r/ ~, _
9-12 构建解码器（1） (08:28)1 f4 W5 m4 ~" \ g3 D% }) ~ o
9-13 构建解码器（2） (09:22)
" K: I# m0 @6 D" S* _ m$ l6 r% \9-14 构建解码器（3） (07:36)
}6 E+ m7 t1 y- [5 \9-15 构建解码器（4） (09:19); ?, H2 w. i0 D% s4 h) i7 W
9-16 构建解码器（5） (10:59)
9 [+ T9 f h" `2 P6 C4 V+ ?9-17 构建解码器（6） (09:28)
5 D, {! O! }" f' N9-18 构建解码器（7） (14:52)
2 `2 Q% x. t$ Z9 o9-19 构建解码器（8） (17:02)
: q" ~$ O, i$ r; c D* e1 D9-20 构建优化器（1） (09:56)
$ K8 k R J5 p/ |9 d: z, D: J9-21 构建优化器（2） (08:48)& A; M2 Z/ g; s) L0 `- {
9-22 构建优化器（3） (06:01)
6 @: ~% {) M# i% F- N9-23 输入检查 (11:51)( j T% v0 d7 r( \
9-24 训练模型 (11:59)1 m# }; V: A0 q9 b+ n8 f. g
9-25 预测模型 (07:22)
/ y+ S9 r+ B' } C7 \2 _* H
4 x6 o! O) N3 V" B. p第10章 聊天机器人模型的训练和验证- w1 w" L) H+ Q- m& F
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
) ^6 Z( W9 ~/ y& F/ w8 e& }10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
/ O2 [" S4 Q" M% u10-3 第一种模型训练（3） (12:10)" b; h& `4 B6 a4 R/ o+ z0 R
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
! M. k1 L0 G3 p+ U4 P10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
) ^3 j* S4 v+ O1 {6 j10-6 第二种模型训练（1） (11:52); v. W J2 P7 m8 ?: H" b
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
! j' ` \; n& g3 ]10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
8 P! |( ^8 {. P# y10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
- @! }3 P& X3 K0 Z8 x7 h$ Y
! J/ T( ?! J/ @0 W第11章 Android的打包与发布4 v; H( ?1 E: s1 K9 U
11-1 新建项目 (07:49)3 b* {3 Q n$ y) x6 x* s5 i
11-2 代码结构讲解 (17:15)- M! s* {0 v" p) n
11-3 私有变量的定义 (12:25) ?: d$ e, D6 f4 r8 \+ a
11-4 参数初始化 (11:54)7 c0 j# \+ ]/ [2 d' A/ @# D/ O* @
11-5 听写UI监听器 (19:18)/ q% r. X: N7 x5 Z2 l$ i- c# w
11-6 合成回调监听器 (05:58)
5 H8 `$ A- A) d- l6 A% X11-7 听写监听器 (27:14), ?7 _* w! R1 i+ ~9 I7 B# g/ j
11-8 语音合成参数设置 (08:59), D7 x3 ~- C1 b
11-9 完善项目 (21:32)
1 t0 y3 ?; g1 x: Y11-10 打包发布 (07:15)
! h: u5 z% H' k0 d& v% [ e6 x d" D6 U; ?2 N8 P' ^5 [& U
〖下载地址〗
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