4 k% z) \6 B: I. E! G. k- j
. P: x, k* }& n2 Y" b〖课程介绍〗
" U/ @" ~8 _9 b6 a7 n0 k% ~$ [) D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。
/ }3 {' V) a/ A3 m; L
2 h9 H( D) `3 N* y& _〖课程目录〗: w: g d* _. V" c
第1章 课程导学
( B ~& {, ^2 \: [4 M9 s5 W- \1-1 课程导学 (12:34)
( U6 ?1 k0 H( z/ `3 c
G6 o3 v$ Y, x3 [$ m第2章 基础知识- B8 f0 e* f! l5 _3 s2 I# R% g
2-1 什么是TensorFlow (10:24); ^4 N# _" j G( C N
2-2 张量、图、会话 (06:17)
, Y' q8 X* n6 n+ G" X( l2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
. F. F. ^, Q% _& I/ \2-4 Android操作系统 (16:19)
! m% |/ q" [; ]5 G/ T5 k! a2-5 Java安装 (10:15)
7 v" B! p8 W# t+ {2-6 Java环境搭建 (02:40)* W% f, D% W% I+ f. H- x9 n# ]
2-7 Android安装及运行 (10:39)# m. I5 F$ i8 k& U
2-8 第一个Android程序 (05:34)3 ^' y: N1 a, @
( v( {# }1 B( `8 c" K3 V6 `# N
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
' O, m& k6 b6 o/ {3-1 常用模型 (10:15)8 R( E5 n+ O1 W$ Z* n: f
3-2 BP神经网络 (10:53)$ H4 E9 b1 u# T( E9 [* z6 S0 B
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
/ H( s& P* ?0 A+ [1 u$ p( F9 C3-4 循环神经网络（2） (06:07)
4 C/ h2 U0 L+ e" |3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
; z' v0 G! ?7 j/ ?: Q+ e2 L' e3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44) f- O# O; D) s# T9 W
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
$ ^6 X- p* a0 V% i3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)9 O. U3 L! h' s! j" [+ T( w2 v
3 G) s$ _+ `1 |3 I) j6 q1 j第4章 NLP基础
9 y* {7 ?% C3 B! X' \$ b* ~4-1 NLP基础 (04:19)
( z: p8 z: [8 C1 Z- l1 u4-2 分词技术 (05:29)
, G" S& k2 T! v0 w: @# O( R4-3 词性标注 (08:34)+ Z3 g: {8 S4 T/ v& P
4-4 命名实体识别 (08:25)
4 m& T5 U; M8 ~. B4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
% a( S! Q, W2 J; d5 w' r4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
- B4 P4 @# `( \" ?& W7 G8 ^' x4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)$ o$ z; B9 U0 y& ^
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)) ~, a X1 R9 I/ l, M; N- v4 m
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
$ H) ?6 G Y+ n3 {9 q1 s4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)- G# w" w: R! m! v9 ?0 Y. I( r( E
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
- k0 k8 |6 ] u; Y) N ^
" o8 B$ u8 i6 j9 j& q第5章 文本处理方法
! ~- f" U) {, a+ H, _7 Y5-1 语料的获取与处理 (15:19)
. K- e- @" t/ H8 r+ M5-2 NLP中的语言模型 (03:47)6 a* }4 Z0 u! g3 W3 P6 _2 e
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43): u% H0 f0 @- |* U
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)1 y v$ }. Z! x/ |- e2 l2 k
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
3 ]6 x2 n" y) V/ c1 O5-6 文本处理方法 (11:39)' h% f, z& k |: X1 [, |
5 f1 u4 q0 Z' B1 M% I/ V2 n
第6章 实战之聊天语料处理
- Z! B5 k- s6 z- z6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
" S4 `( R6 _+ q. j$ k$ [5 {3 F2 a6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
2 `0 v. @) G! @8 e( r. I6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)6 V& y8 P$ E# ?8 O
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
~1 I; j' S* f- }6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)7 r0 K4 z0 a. r" h. M
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)8 U0 B( r( v0 F2 e1 e0 g& ?
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)$ v$ a8 Y4 ~# t/ i7 a5 w& h0 |
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44), M3 T& K( A3 y% g: P Y: q& d# F# t
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)% f, U J* r' j1 r1 k# s7 ~
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)9 R3 K9 u# r& j2 S
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)$ |! u1 O, h; s: N9 o
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
1 ?+ Z% b4 R1 y3 f, \1 \, @8 g- k: b T- m5 f0 U
第7章 聊天机器人原理. W4 E3 d( E% r$ \
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)9 H; M0 R/ B1 F+ M
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
2 g4 b4 J2 Y. w% y7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
0 [# }) G1 E+ q5 ]: w! I; M& C# Y9 c7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)* f$ l, g/ y3 o% o2 L# [) S. c( g1 r
4 ^% N5 Z5 ^3 L& {( P: y
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理/ p. z9 G h' n8 O) T8 S
8-1 线程处理（1） (09:15)
1 d2 n: z4 z' L4 D; z% X8-2 线程处理（2） (10:10)
1 l- _6 T) P e# z( ^8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
4 n2 X( S$ |; I; n1 M* U4 I8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)) O* a6 E9 ?, z6 q+ o/ s
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)* |! e, v! S( W
8-6 batch_flow（1） (07:28)' R" h. H# q! ~& c- ~1 p2 M+ g
8-7 batch_flow（2） (05:49)
9 v, g( [( _0 X4 l0 Y7 i8-8 batch_flow（3） (14:43)* U8 |; `# F! R) D
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)9 Y. M$ r* H# u' b
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)$ ~# D h. _1 @& C' b
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)$ v6 i$ d( l. R4 k: m7 C |
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)+ d: P7 d% d2 j# P$ O
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)5 t) _+ {8 H0 q; Q5 W# Y
0 U, Z8 ^$ s1 r$ F$ S
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写! E( E& Q" \$ {8 q. [
9-1 基本流程介绍 (10:37)7 v9 Q4 Q. u8 X( i; D5 S' c1 l2 x
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)9 l7 w: J9 F5 w$ s, m6 |
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)" @- @4 @: A: t/ b8 w
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)" S# b5 |( H8 |, ?
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
" f8 i, j R/ K* G% O4 Y9-6 构建模型（1） (06:43)
" R( [/ Q9 J& H( I( ]6 ~- j9-7 构建模型（2） (08:38)' C8 m1 s' v0 j3 d, ]+ f* A
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
% P2 H" r8 @; H' K+ w; [3 c9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)& U/ Q) ?8 x# M. ^0 Q) }( d; v8 C
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
! C& s6 {* {8 i% l6 e. L3 Q9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44). G) L h- \( ?
9-12 构建解码器（1） (08:28)
' u- E; ^: x9 A$ m3 d8 j8 H7 C9-13 构建解码器（2） (09:22)) c+ n: D3 J) o( x
9-14 构建解码器（3） (07:36)1 {" c1 w7 E& |6 N
9-15 构建解码器（4） (09:19)
o0 y6 B+ L$ b9 D+ n9-16 构建解码器（5） (10:59)* E- }; g5 o( t; X) j5 `! c
9-17 构建解码器（6） (09:28)
# X4 f! @( {& R4 T7 s A. Z9-18 构建解码器（7） (14:52)
3 L, q' Z! _2 {: R. w9-19 构建解码器（8） (17:02)
9 {3 [/ c( y6 F1 Y9-20 构建优化器（1） (09:56)
; A5 M+ S% V) x2 u8 Q9 r' ]9-21 构建优化器（2） (08:48)
/ l5 T* C. J, e. G) ~9-22 构建优化器（3） (06:01)
H) x2 R! \. I) w, Y& o9-23 输入检查 (11:51)% N' G# k/ q' p+ H) Y9 Q U0 L6 d
9-24 训练模型 (11:59)/ F+ ]/ s- U, @9 t
9-25 预测模型 (07:22)0 R' H z/ H0 m
. G- m' z) U( q第10章 聊天机器人模型的训练和验证
% {! b6 P/ |% H0 q10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
, m7 J* h+ V0 ?10-2 第一种模型训练（2） (13:28)0 q0 d' U& e7 Z w5 G% I
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)9 C9 f/ h) Y% N5 @
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)% n$ M) V2 G4 D- [! b9 { k7 g
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
* L7 ^; L" {% o E* l& b0 [10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
3 @! X+ ?) E. `- d10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
( w( k) r. k2 E) L1 d: F10-8 第二种模型训练（3） (05:34) `# k, s) }* c# q d3 `! N& n
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
' |0 ~7 E1 H; [0 `4 Y& c1 ]. v# [4 X! N$ L
第11章 Android的打包与发布7 {" u1 z- C G; o- h: w
11-1 新建项目 (07:49)
! o# y0 W" g2 _& e8 ]7 g+ ]) v11-2 代码结构讲解 (17:15)% j: Z @9 z! j& T- ?4 ~
11-3 私有变量的定义 (12:25)/ k4 }5 }/ R' g% H& g
11-4 参数初始化 (11:54)& _% J0 q$ ~5 Z' }6 [1 D; T/ r
11-5 听写UI监听器 (19:18)
$ u, M* w# Q9 w, o* a6 c11-6 合成回调监听器 (05:58)1 }$ C7 t; X/ I% F2 J& [3 X' D' ?
11-7 听写监听器 (27:14)( n0 \6 i. H! n& ?
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
1 K3 i/ p. _2 c# ]11-9 完善项目 (21:32)1 o; ?0 z" T3 w% b. e+ U+ A! e
11-10 打包发布 (07:15)9 l( Q6 E' [+ e4 w
' t4 j* j# Y7 H+ a' Z- T; s
〖下载地址〗$ m7 w3 _. V7 g5 _" S2 t
8 c- `1 e( [6 @' Q' K. P& B8 [! L3 Z7 B
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