$ L8 K% o: {% f. Z
) l. B, c# P/ ^, o4 s
〖课程介绍〗! Z2 g, d9 ]5 [
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。
9 a" b4 T: R$ Z3 r/ Y' |2 W ~( S1 N( S0 u4 ^" p0 |/ g: r! c
〖课程目录〗
) Q v% m" f' G5 C3 E第1章 课程导学3 R9 W) x/ ?8 f, P" o5 J
1-1 课程导学 (12:34)1 G3 j1 [9 g* D1 |: B) ^# p+ v. |: P
. [+ C4 c3 E1 `& t第2章 基础知识
( i2 p& H6 F+ p q1 l2-1 什么是TensorFlow (10:24)
. n* a+ @& J( F2-2 张量、图、会话 (06:17)" O0 }. j* _- G( S
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
( m. d- }- q( m8 g2-4 Android操作系统 (16:19)2 x+ o8 X# a6 u
2-5 Java安装 (10:15)+ ?0 y u; P9 R! ]6 P+ p4 d
2-6 Java环境搭建 (02:40)6 }5 U& B2 q6 \
2-7 Android安装及运行 (10:39)
2 b( X: `' L% J2-8 第一个Android程序 (05:34)
( Y* j4 Q) `; x, `1 S% H: D9 ?# f& A& j. i0 y
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
/ G6 j& J, B" ^9 p9 R H3-1 常用模型 (10:15)
& W7 C9 U& b$ y7 i, I3-2 BP神经网络 (10:53)
. L4 e: X. z: z2 {4 L9 G; B* J3-3 循环神经网络（1） (06:58)
/ O% a7 w- W3 \' v9 h3-4 循环神经网络（2） (06:07)
4 }# |2 J, A; n! K3 m! p: Q$ D2 D3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
7 Q d: ]- f' x& b3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)" Y# Z8 U! u# U- ^8 U
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)* u6 }! _2 O* J8 U$ I
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12), }7 V) y* O' j* ?, }% L, C
, N, m- _8 F h6 V* V第4章 NLP基础0 a! h9 V9 m* `# m! ]9 O) D- w
4-1 NLP基础 (04:19)/ n8 C, ~/ g3 i. h/ X
4-2 分词技术 (05:29)# Q8 C% `3 n3 B9 q H& E
4-3 词性标注 (08:34)$ T8 }% {; r8 `7 a0 h2 Y* O& m) B- a; r
4-4 命名实体识别 (08:25)$ F( g. p5 i+ R5 ~) \; y5 o. l
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
& c( ]# O6 O2 n0 e: u, H4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)' G2 X: t+ K, D! f- z7 s( G5 ^
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)+ p9 Q* o7 p5 \* w1 I9 r/ @* e5 e
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
# g8 }+ i2 Z& V) K4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)4 n# }, P5 [, o2 c w! Y
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)& T3 m& ^2 ?9 ]+ h9 e
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)6 Q9 ~3 s8 n" E! I |
) U2 }" {1 R) h7 h4 {+ X( G
第5章 文本处理方法
) k- W2 W K# H" K5-1 语料的获取与处理 (15:19)
- l/ a& p5 @4 R8 I3 h5-2 NLP中的语言模型 (03:47): m/ S2 O/ l" m1 f, S
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
" k# v& s, B0 R( B2 M5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
+ ]1 ^ C, N2 O4 T' W& P5-5 词向量与Word2vec (07:26)
$ C! k. x: x- k8 B/ h3 D( C5-6 文本处理方法 (11:39)
6 Z q- s9 v* F' T5 l
7 ~, k j; B5 K- J. _$ B第6章 实战之聊天语料处理( J% N" L) T& @2 ?/ }
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)$ y+ L" d) q u% ` e
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)( m4 D; q7 N5 d* K! E
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)2 J0 j3 n0 }6 k/ R4 j% _( c3 w
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
" B% A5 s( p9 @" @& t# R# B5 [6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
, N3 B5 V( O* J3 k7 G6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
) s6 d8 W3 G; w6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)0 }8 S. m$ z- O
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
3 A3 b& o/ J5 J, C1 s7 g6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37) F* u; j: S* p
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
$ Q: ^% @9 @ c/ Q$ \3 W. r6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50). w- f# K8 s9 l+ o- o. B6 W
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
+ V7 o- `: i; L1 X" O1 K! g! q' f0 X$ p4 x7 m) @0 M
第7章 聊天机器人原理- x4 Y2 T+ _! g @% I; O' j
7-1 Seq2Seq模型 (10:37); a9 [5 w& Q* }$ d! |/ O2 a
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35); c" _ U4 i& x
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)6 r1 E! Q! z( R* z* }3 f4 Q
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)( s$ H5 f; E* s# N: w6 T
% d5 {3 r4 v2 u! ?第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
4 z9 ]% } J s( c; z8-1 线程处理（1） (09:15)+ Z P1 t f9 z" K$ P3 k$ u
8-2 线程处理（2） (10:10)6 w" T- m4 z: g! Z
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)- B) N; J! E# T8 I2 w
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)* a1 z. m4 G$ Q5 C3 I
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
4 ~# n+ _8 z3 p; Q) C! z# i. a8-6 batch_flow（1） (07:28)5 X0 }4 ^, v2 a1 p
8-7 batch_flow（2） (05:49)
) m: L6 ~- [" l) h$ G8 \8-8 batch_flow（3） (14:43)5 L% o' z% h( Y# [; J
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)2 ]' h' K6 f! {. C( X7 f! K i4 } Z2 u
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
) r/ E' d$ P4 K) w8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)% i" F5 D t) O+ r! s
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)* l4 P# w- x7 h
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
; A# R% r$ W% N9 o9 b
/ X! N: ?, v7 z+ {2 R第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
6 W, d/ G" j+ V6 J; ^( ?9-1 基本流程介绍 (10:37)
6 V8 F' R0 q: S9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59), r2 w% h {( v- e) a9 E
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
& D$ o6 M) A' k0 B# |2 M, U, B1 F7 e8 W9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
7 {4 H1 T3 }% U1 Z( ?# {+ O5 }! C9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
' y. f6 F& u' [* _9-6 构建模型（1） (06:43)
# X- D. }3 ? e! [* z2 c1 j, ~+ K9-7 构建模型（2） (08:38); ~# _& [( n3 T5 U8 Z; k
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
" u3 z% l6 g I" Q9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
7 s, v8 T0 `/ f6 ]8 o1 e$ [9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
0 H% P; \: m% [: ^ v$ D6 E9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
; q+ a; t8 A$ ?8 |$ H) [1 D' _9-12 构建解码器（1） (08:28)4 Z$ n, ]+ |0 v2 R' L. A/ f
9-13 构建解码器（2） (09:22)
& Y- b0 `) U1 ]9-14 构建解码器（3） (07:36)
7 i- v+ g+ E+ q6 C" s6 ?5 X9 `9-15 构建解码器（4） (09:19)
( B# ?3 T- p' B9-16 构建解码器（5） (10:59)
2 R, ]# `7 I! p& V9-17 构建解码器（6） (09:28)
- F5 c" {' S+ e$ v& X" a. C5 U9-18 构建解码器（7） (14:52)
. R, l! \1 t; n e9-19 构建解码器（8） (17:02)1 U1 s$ }2 s4 p# E2 j4 k- V
9-20 构建优化器（1） (09:56)
: g. j7 Q1 k3 C9-21 构建优化器（2） (08:48)3 [; Z7 h; f6 G5 ~% C
9-22 构建优化器（3） (06:01)
9 \2 |5 y9 ] x4 S" b$ {9-23 输入检查 (11:51)5 U7 d* T6 C8 C3 c0 U+ |
9-24 训练模型 (11:59)# G f: y9 |! B. f& H' J3 Y# Q
9-25 预测模型 (07:22)" B" l% f3 n& a- B
% h- ^" G) U: `6 H$ j! t/ g( r第10章 聊天机器人模型的训练和验证
$ ^1 h( ~2 m+ j9 K ?. U10-1 第一种模型训练（1） (06:17)& ]6 u9 ~8 }5 x( B. N# g( r
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
% p: E1 n: X/ L9 ~4 p; U10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
& `7 m, T+ i% L7 o z' q10-4 第一种模型训练（4） (14:49)' G W% | f0 r2 f$ d
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)9 B9 z4 D3 r2 ]
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)$ q1 C- x5 M! M( d( _, s
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
& h* Q( H$ R- U6 d6 ]10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
/ [( m! U; w9 T E3 k! q5 b10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
# K8 e) J Y- H* X& w z6 i8 N! l T$ l
$ ]7 f, `7 [ u, M* T1 v第11章 Android的打包与发布' J0 m9 r/ f! K9 J8 ~
11-1 新建项目 (07:49)
2 d- P7 [: j) ~" P/ W( g, j11-2 代码结构讲解 (17:15)
( P' s8 \; V2 r; o! w6 V8 Z9 b# w7 ?11-3 私有变量的定义 (12:25)
% @) b) c& x; X' `2 E& h11-4 参数初始化 (11:54)/ [" K" J6 q) ~& S- a2 P( l4 P
11-5 听写UI监听器 (19:18)
: ^$ H2 J3 n- S11-6 合成回调监听器 (05:58)4 F, s+ I4 y6 W& s) {
11-7 听写监听器 (27:14)
0 T6 L/ \& F4 M# @% p2 |' z0 n11-8 语音合成参数设置 (08:59)
0 p( A. O& d& c M+ U1 a11-9 完善项目 (21:32)' `7 `) r; f8 ]' @ R3 @
11-10 打包发布 (07:15)
+ s1 Q3 r/ d% K6 r: l9 m0 A( f4 U7 d& O s" v5 l1 G/ c4 o0 R
〖下载地址〗
. ]4 Z' c8 ]: t, Q: t( l" b8 s8 h7 G4 e$ [0 m2 @/ x
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
( h. {/ T/ n# |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.html0 b; ^9 [3 ^( a
|
[复制链接]
