0 A& |" u' `/ X1 o2 ^ X; W; J2 P( `0 k$ G2 e
〖课程介绍〗; m! t1 X5 X3 r; h# 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。
3 ~ z2 ^5 Q- p0 A: w2 T
1 Z1 h* X0 F! i, g6 T$ ~〖课程目录〗% G; b2 {! ^5 A! D! t
第1章 课程导学) t1 n. ]% A5 l+ ~( M1 c, b
1-1 课程导学 (12:34): V+ u. r9 J: n, j
% z' C9 r4 ?* _7 @第2章 基础知识9 L- T" ?0 O+ f/ {; g
2-1 什么是TensorFlow (10:24)$ m/ _& i9 g" {% z5 z6 v% O
2-2 张量、图、会话 (06:17)# T7 I/ Y% W. R+ L" Q" N
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
) I* e0 A' Q7 @( f2 n9 F# x2-4 Android操作系统 (16:19)
0 ]/ A4 r; v. x8 o& \2-5 Java安装 (10:15)
% S8 ^/ ?% h, y" h7 w( P. D3 G2-6 Java环境搭建 (02:40)
" o$ V9 v5 a: X, v2-7 Android安装及运行 (10:39)
: e6 U+ C' g' k9 F2 z6 {* n* N* o2-8 第一个Android程序 (05:34)
$ i0 [3 d6 k" O7 \: W7 K- D" v& C9 d! p
8 x( g! M5 u+ j# a0 s第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）5 X" e @* Q: C* X5 y9 ?( H
3-1 常用模型 (10:15)
$ a0 g+ O) S0 j! N/ I3-2 BP神经网络 (10:53)
- z4 S% b3 u1 @* N( r+ i/ |3-3 循环神经网络（1） (06:58)$ |0 S) O9 g. x2 p4 s* W8 f( ~
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
" t# s- Q5 s/ |" r* [& j3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)6 h b' Y. E3 c; A( G% f
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)9 V1 M B' b, X" `9 i) ^% D# y
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)3 X& F0 W; x* T9 C* B
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)4 g9 g" Q) ]8 |6 _" ~5 W
9 C6 r; O/ U6 p4 g2 a
第4章 NLP基础
% V& b7 m; p l. U' M$ V9 \2 _4-1 NLP基础 (04:19)
5 i% K+ i6 y- q. a/ V" s, r4-2 分词技术 (05:29), E5 D' M: h, ? A' e% V2 d
4-3 词性标注 (08:34)
) `. c/ s% n6 D/ ~+ \" K, D. g2 P5 M4-4 命名实体识别 (08:25)
2 F/ Y4 ?% N7 N4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54); J+ m9 T1 O4 Q9 P# i
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)# h8 j Q$ t8 P
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
& [3 X4 E6 I, k) T4 N/ P4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)! A, V4 ~1 f4 A6 Q, h: U* D8 j0 W
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
- e/ Y( M8 Y4 }. f# w3 ?- Y4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)5 q9 n; B3 n& V9 t; s7 c" J
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)5 k; w0 S2 @( k' x
" `' ?# I* U8 M2 w' S1 h
第5章 文本处理方法4 [% v1 w) m. I: I4 K
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
# @6 z- j' J! D5 T$ s+ E5-2 NLP中的语言模型 (03:47)* |8 o+ v% G$ T% z3 V; _
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
2 h; |" D- @) @6 Q, k* T+ C: N7 W! @5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)6 K% ]& M& ?5 f) z; }2 K6 `
5-5 词向量与Word2vec (07:26)% y6 `3 k3 W9 k% t+ b1 `# D: A* n
5-6 文本处理方法 (11:39)2 t: m: S7 z% l. t
; F* f f7 y/ L4 ^) k$ r$ D第6章 实战之聊天语料处理
, u9 ]8 |1 |. u0 B1 T6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
6 }# `/ Z+ r* Q6 P9 Y+ E6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)& a8 e- F/ u& q; d. w9 p: d
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
# o5 C J! r- m- y4 e! c6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
: d5 c4 l3 X& U( {# x* I6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)- _* U A. o C. h6 B" B8 E3 \
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
' s1 l1 ]$ ]$ ?" ]( Z1 O6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
" H. _ h, ?4 H* r/ p1 h; y$ q6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
8 D1 W I) i, i& }6 ^; c# }6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37) Y R! M( U' G
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
7 W$ v$ c0 o: B: U: _6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
- n% E) g& m& `6 Z, H6-12 语料处理实战小结 (11:36)7 T+ @7 A( G) b8 _
1 `8 q0 D$ c& S* l9 T第7章 聊天机器人原理
; ]4 f% ^2 G, l2 Q3 o: S2 ?7-1 Seq2Seq模型 (10:37)& V8 W. m% E" `, `& R! \
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35). D- u9 P0 l, w$ q
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
4 b+ o |, E( X/ f7 t0 _7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)! V# r: M! q. _) P
1 o# }5 m( T" V) h' [+ V7 Q
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
5 n/ @& E. Q! @/ K# o1 Z8-1 线程处理（1） (09:15): a7 q- s# x$ Y* H5 H" Z% B
8-2 线程处理（2） (10:10)
3 w% S/ a( n* G! q5 x) L8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)$ q# Y! [. G) o
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
' X4 S2 R4 k/ H3 [8-5 数据操作 转换长度 (07:39)8 z$ n8 t! ]) k+ U
8-6 batch_flow（1） (07:28)
& P; r1 B# D0 \" R* E# F8-7 batch_flow（2） (05:49)
! ~- o6 n6 t) k4 s, A- L8-8 batch_flow（3） (14:43) _+ D5 |1 R F
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
5 ]- |4 \3 m. v; g! i. ?) T( n8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
+ b! ~7 A) Z& h a& j D4 g8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)( x4 v2 V0 b# M7 M
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50): E8 o- o( S5 }. w4 k; v
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
4 B4 g3 O* [8 P: @- F) E; [6 _6 s4 ^5 ~
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写/ i% t4 X% d, a, r& c; v; E& }
9-1 基本流程介绍 (10:37)
1 j- e" M( v! ?5 L! ^8 ?9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
- b: u* e% N- o2 f& e6 }9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
& F5 i; D1 ~" ^ `' R9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)5 x7 H `! }0 ^# f, u$ C
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)# ^: s5 q w. d
9-6 构建模型（1） (06:43)
# q+ p( u/ m. {$ ~# P8 Q+ o5 D9-7 构建模型（2） (08:38)
. I1 \( l0 h8 v+ W( _& {7 X9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)* X4 U9 w) E9 M& r( R3 f
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)' C6 d" H8 h8 z
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)* w# J. ~, z( ?4 |. N
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)7 B. w& h4 ], @* G1 R
9-12 构建解码器（1） (08:28)* ~5 Z" n) Q5 q! i
9-13 构建解码器（2） (09:22)
; p- ?" O( `+ Q4 ]% w- m5 G# o1 X+ \; m. t9-14 构建解码器（3） (07:36)
) @ C' l9 s8 z2 Z, w9-15 构建解码器（4） (09:19)
3 u0 K. p6 ~% L5 E9-16 构建解码器（5） (10:59)
: }2 U. q8 z1 D5 A9-17 构建解码器（6） (09:28)4 z. ~/ p- _5 H5 G- ~* |
9-18 构建解码器（7） (14:52); d2 Q* O: H: ]: j4 N# b
9-19 构建解码器（8） (17:02)
6 s) w, k" [* r; q6 v9-20 构建优化器（1） (09:56)
' q4 d9 s+ g& a9-21 构建优化器（2） (08:48)# |8 j+ l6 O# }& C4 F! l2 ^6 p
9-22 构建优化器（3） (06:01)& @" y* V7 V- o) B9 _
9-23 输入检查 (11:51)
6 s5 _0 _: V5 g/ H. Q. a* @# i: U- t& B9-24 训练模型 (11:59)+ X/ L M$ g' f( y: \
9-25 预测模型 (07:22)- i5 r3 H" C! `8 d/ x; w
0 e: [- C9 c; u& M( d8 L" I6 c第10章 聊天机器人模型的训练和验证
+ C- i! a8 h9 P10-1 第一种模型训练（1） (06:17)3 t2 G# M' } U* {% {* F; g
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)1 j6 @0 p2 ` j+ f
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
4 t( x% P% T$ @1 v5 ?) ?10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
4 ~3 J6 V. v; ]8 N10-5 第一种模型训练（5） (25:35)7 j3 ^: Z9 y$ j H7 {
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
2 U* b! `9 @, C8 `6 {& Y10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
, L) d' | g# k X10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
" e! p) M& s( ^3 j7 H10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)# U$ y. r# a" n x) X5 z
! p6 Y. R, L. z8 t第11章 Android的打包与发布, k* x7 w& l; m" K6 z `
11-1 新建项目 (07:49)9 [0 y F) Q" z
11-2 代码结构讲解 (17:15), U# Q4 w0 g0 w X/ |4 e/ D
11-3 私有变量的定义 (12:25)0 w' y% Q+ O8 x. |2 J
11-4 参数初始化 (11:54)9 p5 K' Y# a5 v' A3 e3 Z
11-5 听写UI监听器 (19:18)
8 R5 M# j2 ]5 w' i5 \, o. E11-6 合成回调监听器 (05:58)8 ]$ [$ Q3 @) @: S; C0 w
11-7 听写监听器 (27:14) E4 a" H8 D# P
11-8 语音合成参数设置 (08:59), a( G( H7 X7 U+ P
11-9 完善项目 (21:32)8 |9 Q; r, y3 k( ^+ Y
11-10 打包发布 (07:15)
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* Z$ Z1 e/ o6 A〖下载地址〗
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