- w' M0 E. p5 Q" M* H, S2 c4 v. a+ G N$ a9 k
〖课程介绍〗
- C$ e, v j5 ~1 i) b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。/ |* h! l" ?# V2 q
# Z$ t- |# n6 l' ~3 X
〖课程目录〗
8 y1 d* ^& @- `- V2 b/ q" z P- N第1章 课程导学
9 W* Y, M& O) F' v1-1 课程导学 (12:34)0 G. v& q- X3 E
6 k7 {2 A, L3 V1 `% H! w8 t
第2章 基础知识$ o4 s2 Y8 u/ @3 {8 o
2-1 什么是TensorFlow (10:24)5 C/ t7 j8 ?% S+ Q
2-2 张量、图、会话 (06:17)1 S) @/ R$ s0 j x l) f' c
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
1 t- k) y' o, q1 b7 c5 i a1 p2-4 Android操作系统 (16:19)
5 W1 ]6 h: e$ k; s0 p2-5 Java安装 (10:15)# V2 y$ Z+ }! h L* P9 A+ h3 U) d
2-6 Java环境搭建 (02:40). a" y1 h. V' N$ p6 Y; r- c! e
2-7 Android安装及运行 (10:39)# G. a) R: y6 u4 t. U+ U2 S4 {4 @% {
2-8 第一个Android程序 (05:34)
9 J4 p2 x1 O3 W+ C0 i3 _( C8 a3 ~2 U" J* @' K
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
/ X5 _) v6 j' ?3 U- E* z3-1 常用模型 (10:15)& @4 r- B1 X0 P
3-2 BP神经网络 (10:53), ^' J7 `+ C+ W+ `& G' A7 B
3-3 循环神经网络（1） (06:58)1 N4 d. ]8 r* X8 g) ^; e( g
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
! i; H. q! G; [7 Z% W8 ~, A3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
0 K' C7 ~( _+ ]3 t& |3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)" d7 x, s7 ?8 ?( V/ |$ d
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)8 u+ M1 W+ t& G2 {& U
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12). S: y9 g1 Q. i5 [3 g
- x U" _' Z- Y& k( ]) N8 n第4章 NLP基础, n7 s5 V% I: ^8 J2 R1 j) k9 A1 k
4-1 NLP基础 (04:19); q) C D6 r: m+ D2 N3 d
4-2 分词技术 (05:29)
' i" x* n5 D) [# U: P0 f1 z4-3 词性标注 (08:34)
; o& c5 p# ]3 x8 h6 v4 E+ a6 X4-4 命名实体识别 (08:25)1 ^6 x5 S5 M$ K) u' U p
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
- } B, f+ W( k* `4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
. b" Y9 w/ o: k0 a4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)6 @& a* r5 z: |: w3 Z; j, M8 R
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
+ F4 {% G) L! f! d+ N9 @9 D4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
# q, b/ q9 }0 K4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
& R8 w: a2 W* j. E7 z; s4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)7 h( A; _% B; `- x& i. m
. A! |; J4 B1 [. j1 z: B
第5章 文本处理方法* F8 Y4 [# m4 Q0 A) F
5-1 语料的获取与处理 (15:19)+ ~% j, ~5 d5 U( `" N5 r
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)! V% Q& Z) F' A6 t. ?# Q
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43) S. i& U2 F. c! z- \; g
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)5 M5 G* V3 m! V
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
1 _& ~1 V+ @2 \6 a5-6 文本处理方法 (11:39)
7 C0 C7 O6 Z1 ?; ~+ O9 y
( Y% ^/ D% r3 y, Q( T4 ^6 i; ~8 t第6章 实战之聊天语料处理
. }2 {$ M+ s" F! Q- a& B3 R6-1 数据处理-环境搭建 (08:40), [1 N: \1 W) P8 p: H$ T
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53): y1 ^1 {) M- m4 U: m5 U; ?6 M4 I! z4 }
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52), Q% z5 {0 ^3 @1 }2 q0 T
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
& X) q3 n) i3 y0 o* I, Z6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29) _3 b1 R' }' f/ O/ e" A" D
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
& i( N! D, i1 G6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
6 b6 v( S9 P. W) Y0 l6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)' T& k% D/ G6 I* f v; u
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
" [( r% ?6 V/ c. t+ d/ ^' s6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)9 J! O' l# _% J; X! d
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
5 [( M$ ^1 B/ I* V, I: k6-12 语料处理实战小结 (11:36)% Z# C" Y' M' j3 f( L8 @
" r* d. m! Z& c0 t7 {% C
第7章 聊天机器人原理/ a' s1 r# {: Y0 [1 h/ L
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)' ~, i+ F5 Y, u/ |& ]+ X/ `
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
, ]* X4 ?4 {0 W9 z4 p1 N6 J, ^" ^& x7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
/ R5 [5 T0 Y2 c: b& x: b7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
$ K. @0 e/ y R2 }, d* A1 \. ?/ [5 e% D; r7 S# p& ~
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理' ?5 {7 C: m- G4 U4 G1 h! @6 r
8-1 线程处理（1） (09:15)
& l7 G) k# z8 {- Q; S8-2 线程处理（2） (10:10), c: R8 t' s R
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
" Z! o1 ]) ?" S8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)' \) T2 X( m: |
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)9 z5 [, T; U! i4 `9 p2 K) r
8-6 batch_flow（1） (07:28)
$ F0 l, w. Q% V+ x8-7 batch_flow（2） (05:49)
% ?, y5 i% R! p0 J% V8-8 batch_flow（3） (14:43)
4 U7 N: N; L% W: _2 s" Q8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58); z. ]( ^1 v+ ^- Y
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
, J/ v* l1 U( t. ?: R% w9 h& @8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
9 a; s/ A8 u1 `; H* a; E. k8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
( K& u2 ^3 ^, {8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
( J7 |% _$ }2 G
" i( `% j9 P& [) Z E第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
, h8 K. P1 r' n9-1 基本流程介绍 (10:37)
# j' K0 o$ r7 w0 v2 A4 j# U9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59) ]0 h/ h ~/ Z& [6 j( r- ]; F
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
$ M& R) _" H; ^6 h+ }9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)& W# m$ X$ K# G S# u* K
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
) v1 u* B9 H0 K/ J r9-6 构建模型（1） (06:43)
' L. W3 C* D# w$ s) Z9-7 构建模型（2） (08:38)
( C2 o% G/ Y. j$ o) z/ c' T, i9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)5 {5 p D% k- c# x0 b- |( _/ C( [
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38), l7 c5 {1 W& x* b
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)4 P* N; i' D. }
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
) K2 p( j! Q' z$ m! P/ e9-12 构建解码器（1） (08:28)+ E, e# e, q2 f Q' w
9-13 构建解码器（2） (09:22)
. f9 |2 }0 {. B- l* B7 n9-14 构建解码器（3） (07:36)1 n7 j& w7 Q5 ]% }) z
9-15 构建解码器（4） (09:19)# \4 [$ V2 h1 u
9-16 构建解码器（5） (10:59)# p# S4 K- I M, @9 q) T0 q
9-17 构建解码器（6） (09:28)- t8 q- U- r- M! n* O# D+ w( _
9-18 构建解码器（7） (14:52)
0 P7 n" O1 f3 _7 c) Y, r2 P9-19 构建解码器（8） (17:02)
5 E- W0 _. m# [5 ^! S9-20 构建优化器（1） (09:56)7 P$ C4 S' h6 A5 M1 x
9-21 构建优化器（2） (08:48)
' @. ^4 r2 J+ f( Y9-22 构建优化器（3） (06:01); ?+ p7 L: }" A: }. ~& {% E
9-23 输入检查 (11:51)- z% m- n2 k9 T. j* w! G# }* G9 R# W
9-24 训练模型 (11:59)
9 _( s7 z g: o' r. V X9-25 预测模型 (07:22)
u, @" T3 f# H5 F% L7 Z4 }0 e# c& N* q
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
2 e4 E/ C& v( i' S! Y+ q10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
+ e1 Y0 h1 U4 F6 i% G# \5 [10-2 第一种模型训练（2） (13:28)4 B- @$ H5 l: j
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
9 }: N4 U) X6 D W10-4 第一种模型训练（4） (14:49)5 r% S' J0 B9 \* U7 u2 z( z
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)1 j" z- ]2 \+ A2 s t
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
' t; i: l; K: L6 a10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
+ V6 g. x( e _& P+ P0 K+ V10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
: Y9 f% E$ q7 q" I10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
9 b5 x6 o4 s0 V' M& t- g8 V% q# k( ?0 Q0 t
第11章 Android的打包与发布
% J; A& a6 y* U4 G' E9 e; d1 Z11-1 新建项目 (07:49)) ?( `, t& |8 |7 Z
11-2 代码结构讲解 (17:15). G, f' g1 r6 k+ Y% A
11-3 私有变量的定义 (12:25)
$ T# W- I5 f/ o' t* U+ }, J. i) O3 I11-4 参数初始化 (11:54)& \* u: [6 v: B# t8 {: g
11-5 听写UI监听器 (19:18)
: c+ k7 k- B8 Q1 G8 e11-6 合成回调监听器 (05:58): @/ ]5 g3 g; J" @
11-7 听写监听器 (27:14)
: D; | F2 T$ V11-8 语音合成参数设置 (08:59)& D: X t1 a- p
11-9 完善项目 (21:32)4 L4 u' I/ I _
11-10 打包发布 (07:15)
0 X* d$ F7 i$ @; r1 P# D+ u; A' s6 a4 U7 z6 |
〖下载地址〗
' Q( y+ p8 J6 e3 W4 W# \( i' v7 b8 d: o W3 h2 D
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