- c7 i: q0 y$ [& o1 K1 a- V4 B
. h: S/ W. ]8 P- n/ @2 O0 P〖课程介绍〗
) @$ _' Y' P8 I2 F! s: C% I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。8 D% ?8 _1 F; h( Y* k; H
- N" i: V" X1 c7 [
〖课程目录〗
) o+ k! w: i- ?. X, z& g第1章 课程导学8 n# [- @) G4 @ k, d9 B6 g
1-1 课程导学 (12:34)
7 j/ N7 K4 J0 o0 \# |& M
B( h" f1 r1 p1 l/ I# N* R第2章 基础知识
+ W8 }7 l$ `/ J) C* f J2-1 什么是TensorFlow (10:24)
# |! D8 W: v! j9 o+ m5 `2-2 张量、图、会话 (06:17)
) ~4 m7 y% u% ^. t. r1 r2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)* ~. Y; ]. P# x* q
2-4 Android操作系统 (16:19)! L) v ]+ G5 J R; z
2-5 Java安装 (10:15); N e( f9 d' ~1 ^' K8 r' X! B% \
2-6 Java环境搭建 (02:40). S0 G) C \3 y& Q7 n5 b
2-7 Android安装及运行 (10:39)
% R; k {/ i% ]+ d- h; F+ V! A1 A2-8 第一个Android程序 (05:34)
D+ B: Q: a* k8 _3 n- v+ s6 ?+ H) O H- ^4 T4 M6 ?
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）' v3 e3 K! F; x
3-1 常用模型 (10:15)! b& q0 @/ G3 ~4 E) x
3-2 BP神经网络 (10:53)/ z/ {3 q4 y0 u) _& x6 ^( t
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
- [* R) h. S! m# o# e# ^3 W% `3-4 循环神经网络（2） (06:07)4 ?5 P. ^! r) k6 }4 ^; r* @- F
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)$ I8 ^" L1 E) Z/ r" d+ z: [+ b
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)3 l2 m6 s8 k9 m5 k; c! z
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
, Q) J% v6 J( d4 K6 G* R1 D, @( H7 A3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
% o; V$ O. E; l p) `: h; x! ?+ H: v2 z+ c) w/ S8 B
第4章 NLP基础8 Q: h$ E' F1 Y: s: p8 J
4-1 NLP基础 (04:19)
( P' [: }2 I% j- v* b# n. ]. m4-2 分词技术 (05:29)' y7 Z) B8 Z {3 z
4-3 词性标注 (08:34)5 u- g: v6 e+ k2 f
4-4 命名实体识别 (08:25)
5 `3 m' u9 ]7 g0 |7 E4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)5 w, R7 t" C# g
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
! } c% j( P: a& y- Y8 J4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)) t3 W- g" e! [) ]) r1 \8 g; y
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)0 f t3 t+ D F
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)( L4 {! [) _! f* k2 k% [
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
/ ?9 r w5 V. \4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
; \5 f- r- C Y9 g7 s$ d
o9 z6 [$ d1 C* X: n! h9 g5 [4 F第5章 文本处理方法( p) M+ e8 U; k `+ q, K
5-1 语料的获取与处理 (15:19). W9 p# L$ \& y, s2 b c: Z
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)7 w) K4 N r- N& c$ ^
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)/ _" y% M2 u. ~& L
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)9 D# F$ Q/ H; e i1 ?# g$ H# I
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
4 e& x. s# e3 j: |* G2 r5-6 文本处理方法 (11:39); U% j: I L( a
- x. U; P7 q( _2 h7 n. A
第6章 实战之聊天语料处理- f' Y3 T" b: ~: A' o+ B7 j$ S
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)3 \3 y& W5 S& N8 S. M, S; T# z
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)9 a4 q# p Q5 v* K1 ]
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)' O% }( A4 P, b2 W7 s
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)2 G2 Z+ E7 {! B& E
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)$ {9 }8 I% R7 n& @. }% @+ D. m8 Z
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
9 E, I) R: [: H1 Y6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
& A: N0 m) x/ p+ G6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
+ Y8 V" d/ E) Y* r, ?8 h6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)2 \- G& @7 ^, \0 b) A9 f
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)% f+ Y: j2 N$ R+ y+ l
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
! I5 C6 i: [: P, N0 T$ R+ ~, W6-12 语料处理实战小结 (11:36)8 K8 @. M' O4 C' z. u, m9 I
9 v" l+ ?9 w, d1 C5 n第7章 聊天机器人原理0 D5 g, Z$ y+ O3 Y/ p% N
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
& n; T) H# \. r R9 s7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)+ ]# D. C$ Q( g2 m
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
% k1 h- ^$ w, r) Q) o+ u7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)3 p: Z* A n' `6 b% F) ~
# N/ k1 ?' [1 ?第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
5 U% R* g) U3 e) a0 C1 n" s8-1 线程处理（1） (09:15)
3 K5 _* R7 b& t* A8-2 线程处理（2） (10:10)
7 }8 p9 s$ p, u& M* c8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)1 Y8 n5 n! y9 ?, d
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)8 k. u' d7 \1 |
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)) g5 }. G& F' L" X* L; j: o5 U, `- d
8-6 batch_flow（1） (07:28)
2 y$ o! t. G$ p1 V8-7 batch_flow（2） (05:49)- v; R/ H4 ?2 i2 T6 L
8-8 batch_flow（3） (14:43)5 ]$ e# x) n k5 c, u8 J6 R0 k
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
7 l! O. u6 V4 ]; K4 o8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
* w0 }6 W9 T/ u0 T6 K8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
% B* M# ~( A9 \- W' j: Y4 k8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
: c/ @: p* J4 W5 ^- I, ]) \8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
9 d* e: E4 g; l3 T. M9 F o9 m
. x" c' f, ^4 J" r第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
7 k/ s2 r R% B% S) s9-1 基本流程介绍 (10:37)7 [) ?7 {, ]% z) x- d l L( \' b5 U
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)7 {! ?2 h4 E" G F
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)' A) E/ D) A* u: u# b' _) v$ |
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
) O$ y9 c, E, m9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)0 B+ B& G4 X& x, U/ j6 y5 R* a
9-6 构建模型（1） (06:43)8 n9 l0 N9 u% g; c4 V
9-7 构建模型（2） (08:38)5 L1 g9 t9 F, N- a6 ]/ x; |7 T9 g
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
: q9 S8 y0 ?) Z" v1 V* c2 q9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
c2 s( w3 H8 E3 U. u( v, g9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)* [* @6 F, Y/ p) @/ P, J& k. [) S5 i
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
+ J; `2 ~9 \5 k9-12 构建解码器（1） (08:28)
% i% q) Z/ G) G' ^4 f9-13 构建解码器（2） (09:22)
3 c7 i3 }# ^% Z& A8 C" r4 g2 Y9-14 构建解码器（3） (07:36)
1 I7 [3 ^' f) M" ]4 O& ~8 _$ b6 e9-15 构建解码器（4） (09:19)
: t# L. N2 D1 I% A9-16 构建解码器（5） (10:59)* u% @6 z/ J" G( x, W* z& E, [. r
9-17 构建解码器（6） (09:28)
X: k. H- f1 f; a" M# s, Q- z/ o, q9-18 构建解码器（7） (14:52)7 L. i- i! M9 Z7 j, z
9-19 构建解码器（8） (17:02)
) s) c. I, y; h+ R# p i) Z9-20 构建优化器（1） (09:56)
' A4 u: R9 h1 ` |: F$ h2 w9-21 构建优化器（2） (08:48)
% {5 d- E7 W0 T& ?; N$ x9-22 构建优化器（3） (06:01)7 Q4 X4 j, |8 K' B3 ~' E
9-23 输入检查 (11:51)8 V4 L/ [2 E% u5 X* a3 J
9-24 训练模型 (11:59)
0 X! U+ c$ q8 Z, u9-25 预测模型 (07:22)
4 E) ?) u4 o8 a5 ~ r3 \+ q* L D8 ?& m$ i
第10章 聊天机器人模型的训练和验证& n- W! k$ s+ F
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
( p% h' P( X! J! P0 ]2 ]1 j+ }! E10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
( Q9 ?2 L7 L3 y$ g+ |3 S10-3 第一种模型训练（3） (12:10)/ z/ f4 ]6 z- g3 S
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)+ M4 }8 m$ h, x# Z/ L5 w, Y
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)( }& I N. H4 ^
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)8 b7 L( k, d( O7 R# M
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
; v9 L/ \0 o9 G$ S10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
. I$ |- R" k' y0 r$ w2 {10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
6 r) O, U2 q7 H: h/ x' Q. L2 F
R& e5 C( v. D4 z第11章 Android的打包与发布
* E( l( [1 J( A: U9 D4 b" Z11-1 新建项目 (07:49)
' R4 ]5 I( ^$ ^11-2 代码结构讲解 (17:15)
# }" T U, v# S8 [- x11-3 私有变量的定义 (12:25)$ a$ S ^' @$ \6 a5 e2 M# J
11-4 参数初始化 (11:54)
X6 K( |" a2 n11-5 听写UI监听器 (19:18); ~5 z9 j6 x. [3 s
11-6 合成回调监听器 (05:58)
" e& B- [. a) y% h5 ^, l* ]11-7 听写监听器 (27:14)0 j/ y Y# @' }* n! m6 E; z
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
( ]& F, ^& M% I$ ?4 D+ w9 x11-9 完善项目 (21:32)$ _* @! h1 k4 R, s$ ]' W5 H
11-10 打包发布 (07:15)% F' K- I8 G% P# o# Y% l& F+ ~! h
) g1 e, K( r+ l' y3 c〖下载地址〗) n& H9 F" m; t7 r7 ^7 B
, I+ A: k3 e* \
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