& l" q9 D4 t. |3 { |
; ^9 @5 ?) ]3 j+ Z4 t& q8 I0 ^〖课程介绍〗2 L6 \6 H6 L" S- L2 G; [# h7 J
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。
( G9 B* F/ D' {0 B5 H1 z/ ^# w7 t3 P; G
〖课程目录〗5 W* q' \$ k! A3 i4 O
第1章 课程导学* h: l- o0 x) `1 x" G5 {& M; j- j
1-1 课程导学 (12:34); e4 ~) y( d0 C% G
: s2 ^, F% o7 r e: I( D, {9 U
第2章 基础知识1 E$ O0 i( a) D. G
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
1 \, J G2 d2 i# v E: G v, z2-2 张量、图、会话 (06:17)
( n# Q4 V M8 k, I) Q( i2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
+ o* [6 i$ A% s) r% l2-4 Android操作系统 (16:19)% q- z3 T T% B7 o
2-5 Java安装 (10:15) K1 h! {: s$ e+ r+ J9 @
2-6 Java环境搭建 (02:40)( y- f2 L. ?) l) T8 s7 A5 \8 y
2-7 Android安装及运行 (10:39)* F' \' _* B6 E. R% W( M3 S
2-8 第一个Android程序 (05:34)! o) z- Y& n- P$ ]
5 L7 ? ] A) H& j7 v第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
5 H r9 r5 ~/ A c6 }3-1 常用模型 (10:15)
, V' C! _5 y8 S. f1 w! \8 S I3-2 BP神经网络 (10:53)
( D, D$ \$ A: c; t3-3 循环神经网络（1） (06:58)
5 H5 h: Q7 ]8 a4 [ u: u, C3-4 循环神经网络（2） (06:07)$ r4 F( h1 }" x+ B- Z
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)5 k) J1 k6 G9 }6 t y
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
$ b' E' }* a- y6 R/ X+ V' ?9 k3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07); \2 l1 g1 E$ G* C0 r8 g$ Q" {4 ^
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
/ `4 I& p( r$ D' \* V5 E; W, ]$ t; y
第4章 NLP基础" Q: W) u" n5 j8 q8 C
4-1 NLP基础 (04:19)
, P/ O" [' ?/ Y9 X) Y4-2 分词技术 (05:29)- o& b. Y, z; o9 H% W5 _) d
4-3 词性标注 (08:34)1 U1 ?9 O3 Z0 S; H- ?$ d9 H
4-4 命名实体识别 (08:25)
: w; M: m. L. ~- x2 ?2 Y4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
4 M1 i X' \3 O7 x/ D* ~; |9 W4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)0 L( f# M* p2 b n
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)8 u! t) y* S5 x+ z; c
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)7 ~0 f. s5 t' B* j; |
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)& b/ V; i5 {2 i( _
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
& [* a: {4 b0 |2 D$ b4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
* t! J- t8 X- L8 h$ r) `5 F) I; L/ h- `, w$ i- A1 M! D9 ]
第5章 文本处理方法
# p/ D& g d2 Q$ N4 ` H5-1 语料的获取与处理 (15:19)
) g" a8 \( y; C5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
! w4 E* f7 z+ G5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)+ m7 q5 H. d3 o4 U0 e$ g) S
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
1 `, r# E% S& ]: w* {5-5 词向量与Word2vec (07:26)$ z0 ]0 D7 i+ A- Q8 K* Z, t' y
5-6 文本处理方法 (11:39)2 r3 t" _3 T& O& \( E/ ?$ H
1 u# r! ^7 F# T. p& f8 z- Z, {7 |* |
第6章 实战之聊天语料处理
+ s5 C" u/ n$ M6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
2 }# v5 _$ B( U0 _5 {" B$ a6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53): H7 t# @6 H! ~# I1 ?$ u
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
# q6 W4 k) I) R& X L3 T4 H" {9 p6-4 数据处理-正则表达式 (07:04). l/ @" R7 ] u2 c: A% g Y
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
* N5 r+ ?% }0 l, Y+ E4 e N0 X6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)/ ^& M% M4 D( J" e8 t# z4 U3 ^! x
6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)' u5 C* G1 r; Z4 x r( k( _
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)% A5 C6 s2 y* {; e, m1 A m
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)% [- O1 s1 y {( V
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
$ q/ `2 s0 \8 e3 |( G- z+ c# O6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
( w: c3 O. k- z+ o6-12 语料处理实战小结 (11:36)
6 I* l6 H* A0 C5 ~
" E/ i+ y( C [% d8 B8 P第7章 聊天机器人原理- t, K3 q3 R0 b! \6 Z
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
4 N" E5 }; A/ @5 i. w7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
- N- A0 g7 ~- N" ]5 R0 w" n l. ?) |7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)' n& [( x2 S1 C( n
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
1 C+ H }6 z% w( T* E/ E
! S- d, v; k, R( T9 L5 e第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
& m% O$ T& q+ _% L# a8-1 线程处理（1） (09:15)
% ^" p# s6 i; ^$ O8 p% g2 E# i8-2 线程处理（2） (10:10)
4 r2 ]0 \: C- R: d& ^. K! E$ H" r" ?8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
& s% \6 U, r& M8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)4 M) g' R9 v/ V6 T3 R r
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)% A, @. O: e6 {3 F, i
8-6 batch_flow（1） (07:28)- x8 y% k1 J5 c) ~
8-7 batch_flow（2） (05:49)
: b7 o" w$ N- f9 R8-8 batch_flow（3） (14:43)/ N0 V0 E+ \) n! V7 _, a
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)5 B: o( @+ W/ \7 H9 T
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
1 d* U T9 t! {# i8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)( [& @! H" C* B4 X' J( @
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)7 e ~8 u' U5 p8 S. ~) s* k
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
* p B; m# E+ Y4 l0 `* G- i6 x: M( S, {6 ^) ~5 F/ x
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
# [$ }) W4 ^! O1 r9-1 基本流程介绍 (10:37)
6 g! u, }/ h; P. p5 z8 W7 \) J9 W# I9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
% o; M8 M& m3 I7 J/ `2 Y( L9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
* w- ~# l# Z" p4 b, o) X9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
1 |' P' {5 {7 d9 v+ y9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)* k' P* i8 C4 r8 }0 Q3 P
9-6 构建模型（1） (06:43)/ S5 r3 @* W) T: \, x$ R9 m5 }
9-7 构建模型（2） (08:38)
5 v- }" O* t% D' o2 A9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
+ O) y m2 e, i9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
* T/ s% s8 [2 V. ~. S9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)+ s- Y7 ]; v# i" o4 F% G) `
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
5 G% K1 f4 ~* A, O) j9-12 构建解码器（1） (08:28)
2 x# }: K( ~( ^1 `9-13 构建解码器（2） (09:22)2 B$ e& V) G4 Z8 y- D2 p0 a2 \0 B
9-14 构建解码器（3） (07:36)0 w# v4 Y. s3 V- y, B; G
9-15 构建解码器（4） (09:19)
5 U0 v% i2 V5 [5 i0 v9-16 构建解码器（5） (10:59)
% y0 @3 {8 t- E5 ]" l3 G9-17 构建解码器（6） (09:28)7 h( y1 ?! ~3 X
9-18 构建解码器（7） (14:52)# R6 G8 }- U& Q0 `! w V! w4 m
9-19 构建解码器（8） (17:02)1 U( c; U8 y4 j# @- K: T, s2 c6 J
9-20 构建优化器（1） (09:56)( F. r' R; k1 ]0 g
9-21 构建优化器（2） (08:48)
- C1 L' p9 V" m* C, f9-22 构建优化器（3） (06:01)
, d5 O/ K9 r U& X9-23 输入检查 (11:51)& a8 ~9 `( C- t
9-24 训练模型 (11:59)
$ Y) @# p w' H$ u' ?( R$ ?9-25 预测模型 (07:22)7 c; |8 N4 ^3 C, ^
! F$ c4 f6 T, U! o: d% _9 N, B6 l
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
) ^) N5 f: a! s. ?10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
0 x0 N8 A* K" ^2 [' i! Q- _ K. x10-2 第一种模型训练（2） (13:28)4 c# Y" j* u! k! z1 M5 U; K& d4 ?
10-3 第一种模型训练（3） (12:10): |$ _+ g- S- H6 k- C0 ]
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
0 T* F, ~/ ?' C10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
* V" n; C, S u, {: B10-6 第二种模型训练（1） (11:52)" J- {' G+ `% k, w) \' T
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
3 w+ n& m# J; ~; G10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
0 `+ d8 v, [ v7 [10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45); G* i" r+ m& U, J
7 z! Z+ m' ~- t; p* r' p5 @' p
第11章 Android的打包与发布
( }( r9 K( l7 L4 `2 z11-1 新建项目 (07:49)0 _" o- A: s& n& q; S
11-2 代码结构讲解 (17:15)
9 v! O% \" Z. a/ t, `6 d9 n& j11-3 私有变量的定义 (12:25)
$ \! S$ Z3 H4 ~5 ?$ k& O" w _11-4 参数初始化 (11:54)% c! _& [ ^) U3 V9 \0 @
11-5 听写UI监听器 (19:18)1 E0 ~$ c/ l2 g% \+ d# T
11-6 合成回调监听器 (05:58)
0 k9 I7 _: \2 n, }' p, y% H- J! i11-7 听写监听器 (27:14)
( b$ H+ h/ j' q" @/ M- ?+ B11-8 语音合成参数设置 (08:59)
9 L' X1 P; c7 x% p; X, z11-9 完善项目 (21:32)
p: s% a% G. q' D4 E3 e11-10 打包发布 (07:15)
; z- U; m W( d& w
) N0 K: I2 z, a〖下载地址〗
$ P4 o2 f- P$ Q! c8 ]0 G1 h3 _& l: F, h
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
6 k3 Y. S* S( v. {, w# O全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
9 b- d F1 s5 f9 K4 N K
|
[复制链接]
