3 J# D; _$ C, [& a; y$ M) u: B
7 P# m6 w* b* M0 s z2 X7 d! v
〖课程介绍〗
) `$ d3 L; [+ @# p5 s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。
6 ]0 x) k! P( f3 ~) K, o# d7 h5 _8 e6 H
〖课程目录〗0 \) J6 q, D& S' Y8 L. r
第1章 课程导学
( i, `$ f! X0 ?! I2 D1-1 课程导学 (12:34)
# j& J; {% I" j: Y5 o
! v3 y, x2 {' x% e$ @$ h) p) d第2章 基础知识9 c3 S$ y. x# C4 k! k
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
1 J/ _4 q: r3 c. Q5 ~! L$ u' Y, W( p2-2 张量、图、会话 (06:17)) ]- t" H% f) ~" @5 R) {
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)* v2 O' ]) `6 a& d
2-4 Android操作系统 (16:19)
8 c# ?2 `- r& x0 S2 }2-5 Java安装 (10:15)
8 R$ q7 F6 |8 T( ~6 f, q2-6 Java环境搭建 (02:40)
9 p8 L3 F1 I# W. U: D& d5 M2-7 Android安装及运行 (10:39)
' M6 J2 }/ e* H9 m% ?; D1 P2-8 第一个Android程序 (05:34)+ n9 t4 Q# \( O+ p* Q+ B9 X( K* P
/ N2 o5 J$ m1 |$ J L) {6 _. `% _) z第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
& N5 j+ g, ?( |3-1 常用模型 (10:15)+ B+ J6 D9 x! O# F# w
3-2 BP神经网络 (10:53)6 t$ b0 M2 W/ e/ ]
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
+ y6 r3 Y9 ~$ m. f* W3-4 循环神经网络（2） (06:07)
- f" N3 Z: R4 D2 L3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
# X: V9 Z! @$ F7 ~$ p3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
& [" x% N4 `+ o. w9 K! @3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)& @/ I9 }; m E) E8 l0 a
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12); Y" L" u* k2 `/ [
# m' j( m+ l: m$ @/ u% Y0 X$ C
第4章 NLP基础/ f$ p9 Y; x. H8 `$ [+ x- D5 Y
4-1 NLP基础 (04:19)
# e& @) h$ I, K( E5 u4 h4-2 分词技术 (05:29) v. [9 o1 b# S2 e9 Q2 U
4-3 词性标注 (08:34)
$ I7 P( L9 I, Z Q% p, z4-4 命名实体识别 (08:25)7 B2 s, }5 K0 X8 Q; [3 J
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
* e; `, U$ f/ @6 b2 m- P4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
. U, g) `) A$ @, e4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)8 q& B4 t, i7 a6 ?# r
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37), Z5 S5 q& {. w' L& }# e
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
# Z) p8 d: f% r6 p4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51), x, u3 p3 U" D) [ v% c1 M
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
1 O4 }; V# s4 b F: J- E; S- a
% {! q+ o" p1 Q第5章 文本处理方法
. {4 f, h1 J& `5-1 语料的获取与处理 (15:19)7 z2 C2 l; `/ ]3 F1 x% v" P8 J0 `
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
+ F9 t) H7 w% ]% u/ d5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
k5 ^) |2 y: } S# E, R7 |5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)& D* ] |5 H+ J2 g( L `6 Y
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
& K3 I$ y4 V) j0 p8 w5-6 文本处理方法 (11:39)3 _; [6 A" M( y; d
3 M* _; z& a% U) |! |! O8 d第6章 实战之聊天语料处理
/ ?$ ^- y, n3 v' G) T6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)' r2 k" E" V; ]/ B; j& U! {6 _
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)' A( j3 n1 o* @/ u" M8 j1 L
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
[( a+ `& x* f; j6-4 数据处理-正则表达式 (07:04) P4 A! D/ h, {! w$ D& J
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
+ _( M- a: ~9 Z6 S: `6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)& B8 A: w/ w6 a) r5 x6 Y- j# }; v
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)
2 H* ?5 o% n1 M4 F8 F' M% R$ T3 r# _6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
! E6 R% B; H; w0 P) J6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)$ l- Y+ F" {+ }+ E' F3 `# }" |. g
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)" b( p4 q! v& b+ `
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)7 S9 C/ }* o) k4 ~& l9 E9 z
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
1 K; H( T3 S7 j9 ~4 _+ P
/ X6 F5 ]3 ^% \# _, b第7章 聊天机器人原理
( {2 A( _8 u0 ?3 g( v' ?7-1 Seq2Seq模型 (10:37)" a, H1 @& }! ^9 [
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)) c' Q6 N1 y: m, C+ Z% j
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
# u1 k+ S' }3 C. U) ~; Q$ s8 O+ ?7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)/ N6 w4 F, L4 v" U' [0 t( ^; y
! v$ C4 y5 w0 C( A# R0 l
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理: N/ p+ u E; n& U" C1 Q
8-1 线程处理（1） (09:15)
+ ~$ R3 `7 W0 Z0 O: V# U# i8-2 线程处理（2） (10:10)
" }; W( ~8 z4 ~, d) @8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)' b4 u# H5 C; }, r* @/ z
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
l3 d% g& _; d8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
+ ~. \ O3 ~7 [" y# z/ q( A! W8-6 batch_flow（1） (07:28)* W2 x0 W: E8 k8 s3 R5 G) a
8-7 batch_flow（2） (05:49)5 k8 D6 H. Q. [
8-8 batch_flow（3） (14:43)( B" @4 u- N/ u6 i
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
5 e& h7 D* ]. P7 C3 x8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)" R9 z- p2 f+ z8 _ p; {
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
+ [5 L0 @5 q1 O( J8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)' X# @: j2 ?' b$ F
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
6 @! h0 h6 W$ [6 p3 d6 O) C
, e. U! L( m# a第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写! |0 M1 w( F3 f, l: P
9-1 基本流程介绍 (10:37)8 j* f+ F* z% v' g" w# l
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
6 L7 k2 w$ h& J% g4 I( o4 V9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28): U: a( o0 E f, S( L
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
7 a4 J. A! s. G( Z4 V$ [3 Y) b9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15) ~* y. p0 g- s' O+ Q
9-6 构建模型（1） (06:43)
4 B; X2 W5 N5 l- c7 w7 @# G( J9-7 构建模型（2） (08:38)4 H$ J9 `% N1 V
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)9 c' a) \% P5 A6 u$ i6 Q# }3 A: z
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
! w5 ^" k+ m0 u5 Q# f9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
& o3 N; Y7 x: ~" H9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
& |8 s: Y0 h; w+ ]* v. s! F9-12 构建解码器（1） (08:28)& a' A" K8 u& D6 M- v, r4 r% S ` k
9-13 构建解码器（2） (09:22)
9 I4 c5 {1 H9 F; F2 }9-14 构建解码器（3） (07:36)
7 g7 [" L [" ]9 y5 W9 R1 W5 E) l9-15 构建解码器（4） (09:19)
1 d. y- K5 U( S" J" r8 O9-16 构建解码器（5） (10:59)
5 T$ X9 Y" R" Q0 Z: _' v# k' K0 f- I9-17 构建解码器（6） (09:28)
4 \; Z& W5 Q( M8 r4 D" {5 h9-18 构建解码器（7） (14:52)+ r/ M/ s% P N, m" @
9-19 构建解码器（8） (17:02)
/ f e5 S5 i6 U9-20 构建优化器（1） (09:56)8 \3 F \% r" L( r" K c# v0 W: c& i7 A
9-21 构建优化器（2） (08:48)3 c, e9 j6 h$ c5 u, f. g1 r
9-22 构建优化器（3） (06:01)
0 h3 a' i& [1 r) e P7 E+ T: t' U1 @9-23 输入检查 (11:51): n7 @1 Y! [% r) I! G% P
9-24 训练模型 (11:59)
! n- A; ?0 H# c% N) R5 k7 Q, E* a9-25 预测模型 (07:22)
" [. w1 l' a( m; x
( M# |8 x3 n0 P$ L第10章 聊天机器人模型的训练和验证
6 W: E+ Y* E! H; }( y: i* b10-1 第一种模型训练（1） (06:17)) r/ C3 B3 k5 Y. L- D, U
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)9 `. D/ o: n3 v1 |* {: e
10-3 第一种模型训练（3） (12:10), Q+ q* `, s) _9 ?' n. K7 I
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)4 e0 l% i k$ c8 s, r1 i2 _& ?
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)* |7 h! R, L: u) ^7 c
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)* R# g* G- y' @) n7 P" Z- G2 s
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)1 P$ g( W `7 p% u
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
j3 \3 |6 C3 {: \/ a: j10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
* e$ @; e9 Y% _2 X) l6 a! H4 o7 ~; @- a, D1 u
第11章 Android的打包与发布( ?1 p- @3 k! v& A+ M& c
11-1 新建项目 (07:49): j/ F7 W% t6 B* T0 |( {
11-2 代码结构讲解 (17:15): C) Z+ b' m C( W6 @
11-3 私有变量的定义 (12:25)
( ?' P: w* T6 e* N. D/ k5 g* o11-4 参数初始化 (11:54)7 P6 ?8 o7 U. S. X, p. P/ {; ~
11-5 听写UI监听器 (19:18)
0 j8 @- k4 n: w: ^: O# D11-6 合成回调监听器 (05:58)
1 P2 f2 K0 \3 l. k. ~" M ]11-7 听写监听器 (27:14)
" n! q. s! ^. D& v' H2 C11-8 语音合成参数设置 (08:59), l6 `' c1 J0 w/ d1 h# h
11-9 完善项目 (21:32)$ {3 d8 Y4 V7 ?" e/ X
11-10 打包发布 (07:15)4 m( q+ {4 a) s, ?+ V- h
9 D6 P" q5 g5 D〖下载地址〗
4 @" m( k+ V: ]/ N+ h; P; @
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