/ N+ o( }! d, _0 H
/ _5 J& w1 i2 L6 o) f6 H/ W/ n〖课程介绍〗
4 D* r# Y. Y# @( @) n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。% K/ C4 t- w L
- r( \# C7 F$ N2 M; r/ Y) [, e
〖课程目录〗
; |& [' `8 u$ Q" V/ p8 Y2 p第1章 课程导学7 r l2 r2 L- P+ r1 D
1-1 课程导学 (12:34)" N% J, s# j: a e2 Y+ C
' k& \0 m; Z% d0 P M第2章 基础知识$ p. _1 H$ z* m1 K1 v
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
' B, ~* A. R7 _9 \# e/ v3 u% u% h2-2 张量、图、会话 (06:17), x8 n9 w. X2 m m
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)0 z; H* E% u0 ~. u: \' u1 q+ v
2-4 Android操作系统 (16:19)* w( q9 ~+ U( z6 x/ [9 K, G) u" l; @
2-5 Java安装 (10:15)
; ], O8 Q" O) L, C( Y. ~" D- |0 l* w2-6 Java环境搭建 (02:40)
8 X% |2 O- b9 I5 z4 B2-7 Android安装及运行 (10:39)
1 i; I5 ^, P) c& T& @! G& w3 E3 O2-8 第一个Android程序 (05:34)
) n! K0 j$ Y9 w, d) I! E `1 e; w+ j7 n& Q# d# f; A
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）5 j' d: w5 b( }7 W/ m: E
3-1 常用模型 (10:15). `0 f# _- d# Q, z' w7 p
3-2 BP神经网络 (10:53)3 ~* G( i4 B0 a! T, C8 x4 v2 I" {
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
5 w/ y( a" J6 [; Z) H3-4 循环神经网络（2） (06:07)
p' }9 l- V6 y) n& y3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23): S% g2 \: j" D
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)8 _4 K+ e% A0 @0 f3 D
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)# d) k, O, @4 P3 @% ~5 t
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
; p4 a0 i& m: b
+ w) f) J$ q* ]4 i第4章 NLP基础
: Z/ e4 Q9 O8 w" K+ k: j( M4-1 NLP基础 (04:19)
, U8 A4 V$ d6 f s8 ^& q9 x7 F4-2 分词技术 (05:29)& m! X. ^, L+ d
4-3 词性标注 (08:34)
! a& Q3 n0 N& c9 W7 f+ h7 h4-4 命名实体识别 (08:25)' `2 [$ R' R3 h% X
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
$ R* S+ w5 t& |. g& u/ q4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
. f* n) N9 k+ [' W, d) @" u9 K4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)/ b9 u+ g/ a. }* W5 S3 r: w* B
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
: e+ z+ D+ {4 X. \5 p, D9 ]* Q4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
* d' ^6 \& v. @4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)7 \7 C0 ?+ e! H! ^; `9 C% D( B
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)- d! l. z+ J; ^' e0 O
( x4 b& [+ r& Z( q' n# t
第5章 文本处理方法! O5 \% |. w6 j( L( t, x/ \
5-1 语料的获取与处理 (15:19)$ t" E. n, O% m% b+ k$ ^" U7 m
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)' {. h8 @$ G2 u# {# o% N$ R
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
( W8 x/ m m9 I4 H; }) p5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45) X2 I) t2 j1 |1 _% m- t; Q+ c& o
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
& `; Z" X! s# j4 E# p5-6 文本处理方法 (11:39)
8 b0 x! r9 L4 H0 D: X' c$ P
5 C1 g# O. L' Q% O第6章 实战之聊天语料处理
4 t" i C: [# @1 r, Q4 s# x6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)$ Z+ s( x, K' b/ x0 |' b7 F: {
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)( `/ h0 ?- F! [$ }2 Q. p3 x
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
: z, k* I, Y" a n! _6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)6 O: D w {1 U' t# B0 Q" L% }: P& m( ~
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)3 _. H) f9 P8 m
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
- N$ B/ A0 z+ b9 A; D0 k6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
# L0 v& T7 k+ P# [" o6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44), }( Z6 r& L- N9 B( s8 ^, L
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
0 i+ ~0 N2 W. k; x l6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20): @4 F6 S+ R, l: p% B$ G& t
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
/ t, Q0 b% B" Y/ R6-12 语料处理实战小结 (11:36)
' G1 U9 |) l5 }! ^4 G7 S% I0 \) |2 ?8 g" { L
第7章 聊天机器人原理/ I2 c7 A- F9 N# k0 V, d9 E: S
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
5 _2 a5 O+ H5 S7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)4 `9 C2 ]" `9 \" V, _% c$ W
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
( e7 F$ ^1 C+ z x- P' `6 `& L* S& Z7-4 聊天机器人模型（2） (08:42): _; J( E; E4 L7 E8 f2 c
& e( e. P5 k) K# H X第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理; p$ I% }7 D9 j2 x
8-1 线程处理（1） (09:15)
+ i5 y& s; h) l( S7 t8-2 线程处理（2） (10:10)
. G1 W3 K5 ^9 N4 j( @+ g7 @% q8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41), D6 H: T6 ]) s7 S9 r$ y
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)# ~1 q" R0 M9 i! M! j+ C. M) ^
8-5 数据操作 转换长度 (07:39); M0 W7 P6 z- Z0 W; N
8-6 batch_flow（1） (07:28)! @- k" |* `" D+ l& J3 A
8-7 batch_flow（2） (05:49)
0 I$ ?: d+ s+ ?3 j, x n% O8-8 batch_flow（3） (14:43)% @) ]* Y% x) S
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
: B6 v: I) o% T8 o* R8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
0 _8 \2 _# @+ p j8 L* o/ J8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)% v7 x U7 p4 ? L9 N
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50) Z/ ~2 j) K0 Z4 p0 I
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)- ~. ~( C8 _2 T; X
; ^9 c9 ?" \1 n4 S$ C( Q& F第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
0 u' o* x, F- p5 M9-1 基本流程介绍 (10:37)
( r" }1 Z: a9 l3 {5 f0 r; V9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
% S+ W) ?0 C" K" T3 D5 _2 m9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
( K2 A% D4 o& L. g" N9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)9 v8 t2 x. K. @# k$ g8 R6 i
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)# ?0 o6 {$ t, l2 Z! a$ L, A+ F' F
9-6 构建模型（1） (06:43)9 o4 `1 K$ H: V/ Z
9-7 构建模型（2） (08:38)
/ v2 p- y$ w4 ]' g$ ]: \9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
& _# q/ q# l H% b; Z; z9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38); E, g0 H L @7 k
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
) q! L; j! V* b6 f# x J' m7 ^9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)' l: Q# X: b1 m; ~! n
9-12 构建解码器（1） (08:28)
1 _) r) S1 n% s5 u$ h9 S+ r5 Q9-13 构建解码器（2） (09:22)" k) L( w( g q) m e* e
9-14 构建解码器（3） (07:36)
0 [4 i" ^$ i: [: j- C9-15 构建解码器（4） (09:19)
' I1 |5 z- }2 K8 ]: f4 `5 E9-16 构建解码器（5） (10:59)
* v" z a* B& Y; ~9-17 构建解码器（6） (09:28)
% z g( [8 k$ U3 T4 K: b9-18 构建解码器（7） (14:52)9 ?- `* j5 c- f+ ^- X/ g
9-19 构建解码器（8） (17:02)1 [5 z! b' N3 }4 i6 F+ ]" P
9-20 构建优化器（1） (09:56)5 F3 Z- S3 y, W0 v& q
9-21 构建优化器（2） (08:48)
9 o/ Q# S3 w! \$ p4 ? g! K7 r; Q9-22 构建优化器（3） (06:01)
2 g& @# L# K& D3 @: g$ G n9-23 输入检查 (11:51)3 @: ?+ v, H2 M# W! D
9-24 训练模型 (11:59)
0 b- W" y/ U: m2 ~, A1 E7 @9 z Z9-25 预测模型 (07:22)
( s' O2 T% G5 @4 X7 Y
4 `$ U% S2 G1 C( l7 v& i; K第10章 聊天机器人模型的训练和验证
7 ?3 b7 ~2 J- T10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
/ v8 b J6 Y. e# o( ~# a10-2 第一种模型训练（2） (13:28)+ x% }, N. t$ V1 w6 V3 V
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)0 O) Z4 E7 [ ~* N k6 h5 n8 N
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
' e0 G8 _$ x" E- ]5 S9 G10-5 第一种模型训练（5） (25:35)1 g6 S: Z# M+ Z) [! j) A1 S
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
! J( c" i: b$ T10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
6 {% f" K% o1 s% G; F7 ^. {; f10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
- R+ F6 s' W- P10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
: Q- ]$ X6 U x1 N+ `- t" b3 F: M" a; W
第11章 Android的打包与发布
( T4 c) z( Q, }- _+ l6 e! J D11-1 新建项目 (07:49)/ G) j, X; [5 n( i0 V% f
11-2 代码结构讲解 (17:15)
. @2 o, M" p& n" [: {! H; m# z. ^1 H11-3 私有变量的定义 (12:25)! M+ Q6 \" H H4 Q( C2 k
11-4 参数初始化 (11:54)
8 y% j! L" {2 \6 y4 }$ ?. Q11-5 听写UI监听器 (19:18)% Z5 ]2 Z) [2 B# E3 M: o6 G
11-6 合成回调监听器 (05:58)
' G/ ^8 i! q7 f' k11-7 听写监听器 (27:14)( x/ H* N, ]3 S3 r# h
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
) n$ I2 v. D2 y% D11-9 完善项目 (21:32)
3 u; m0 X: A6 B11-10 打包发布 (07:15); H! j$ _7 |" c6 E `! |2 b6 j
' K/ e1 V, Q2 |8 v" t& u3 R* A+ H1 b〖下载地址〗
0 H) |; j7 U% @3 }7 g0 N' g
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