0 k% g2 G5 X# y' y* {3 }: J& t- G; y: q* y' m# \; \) B/ C, @) n
〖课程介绍〗5 G0 e0 s6 _5 c6 e" _
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。
0 p. K. E( [. N/ u7 L' M) @
6 j+ e: h5 d% O1 P$ S% [〖课程目录〗- [4 Q' Y9 X1 C) f/ B& r9 x! {$ k& w
第1章 课程导学0 z1 j! S. O0 X' g+ Y
1-1 课程导学 (12:34)
7 f( {( j$ O m0 i" b; E8 Y! h) J- V$ d0 b) s0 N" U
第2章 基础知识
4 d% g$ @9 }2 ^6 W! P! R4 J2 ~2-1 什么是TensorFlow (10:24)
_2 r, ] q/ y. V5 t0 c. F W2-2 张量、图、会话 (06:17)
$ J2 j/ c c1 z' M2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
! e% N/ G9 S* l: z2 L2-4 Android操作系统 (16:19)# ], F9 f( R$ r" y( }4 w: `
2-5 Java安装 (10:15)$ W$ F/ \3 R; u9 Q5 E1 V
2-6 Java环境搭建 (02:40)- H6 v5 q8 R0 C& v h$ }
2-7 Android安装及运行 (10:39)
& ~' l+ I) L2 q, c" ~8 a" h2-8 第一个Android程序 (05:34)+ Z8 {; c8 p1 z0 k: @4 l8 |- ^7 v) Y
: Z; d8 L; K. R! n5 _1 q% |; I7 ~第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
* y6 {( Y/ Y+ f( \& z3-1 常用模型 (10:15)) \+ ^2 s) o/ B5 i8 l3 a
3-2 BP神经网络 (10:53)+ N- O( O6 L5 ? g" n: i8 u5 K. ]
3-3 循环神经网络（1） (06:58)6 l: c& V' G8 o1 d- e' l
3-4 循环神经网络（2） (06:07)' ~1 `' a9 t5 V1 K6 z8 y
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)/ Q0 G: @9 n! V5 r
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
( O' Q# z$ m2 k! L( e$ k3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
1 c( R! i, u/ m5 g( `/ @5 }3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)# X% |* E7 u" A9 g
% S: Y! s! @. H9 c) _- b; F" s8 @! m第4章 NLP基础
* ~1 E9 P% j4 _4-1 NLP基础 (04:19)" u& B8 k6 D. E4 O" ]: x/ I
4-2 分词技术 (05:29)
2 n* R& p$ T: ?' A; k1 D3 [4-3 词性标注 (08:34)) T9 K3 {: J9 Q" {& g
4-4 命名实体识别 (08:25). o+ ]9 N& A2 Y
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)1 }) {: P3 d0 [( t# {
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)5 F) P% f, }2 }% ?+ M
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
( ^3 Y$ G4 P7 S J' J; A* v4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
- Q2 r# M0 y/ Z7 G/ F4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)% ?8 I, g1 D0 i/ ~% h5 j8 Y' D
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
: |% p# f' u8 t7 T$ c* M4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
& I$ f. w/ I/ `+ V; F4 M: O6 N
4 X8 E, l5 ?9 f& m8 _第5章 文本处理方法/ V# {7 i, J- a; R1 y- u- N! _
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
4 }1 J: f" |/ q3 T7 e* I, h5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
3 @! a8 P0 J5 V* T- i5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
9 F) S7 e6 G# h4 B5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
z1 {4 Y. q# U* c: V# R* N5-5 词向量与Word2vec (07:26)
6 ?& b6 w) B6 H7 L8 C5-6 文本处理方法 (11:39)2 k$ q6 d% f- P f0 j* m
6 x+ A' h4 B' z# M2 ?$ z
第6章 实战之聊天语料处理% W' |# J9 o! n$ Y! p2 W8 b
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40) m3 E8 \4 V$ z9 }- p
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)9 A3 q. {; t5 q7 j" J* |" K
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
/ s& b7 S4 T3 P7 M, x) Y1 w6-4 数据处理-正则表达式 (07:04) D S+ X! U$ O" A
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)% e. J8 J& q+ U1 U# p) K" J1 m
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15); H3 Q# \7 Q7 R( N# w) s# D
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)- d; m3 i) J/ k/ X& S
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)9 {% p$ N0 E: }5 l
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)" H5 d, K2 I. F7 ]" g7 b& Y
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
5 I6 o$ [. f1 s) D5 W6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
0 J0 m0 L( F; T0 `2 H5 _" E* h6-12 语料处理实战小结 (11:36)
* g; h) B: R+ O9 d) }% U9 w# r
+ }3 |4 `+ {* ~* p第7章 聊天机器人原理# M0 M" s" {, [3 f9 t, B4 J
7-1 Seq2Seq模型 (10:37), k* M7 B* k% v3 V
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
9 [. g- q. _8 ^; s& Q% p) F, l/ \7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
2 R2 m& { K7 d7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)/ F; T' b7 X: R j
4 o# \. a: C. b/ O- q' G2 F第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
8 ]2 d' }4 @8 L* Q. g+ V8-1 线程处理（1） (09:15)! X. c; R! g5 ~4 _1 C
8-2 线程处理（2） (10:10)7 [. a( l- N* O. d2 A# j
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)9 D! V3 I1 N/ I/ A
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
7 X2 U- y. G/ {8-5 数据操作 转换长度 (07:39)5 d& V/ W: h, R& ~9 a! v
8-6 batch_flow（1） (07:28)
9 S$ P7 ^" q9 ^ Z8-7 batch_flow（2） (05:49)# }" y7 o& K3 ~1 C' u! o
8-8 batch_flow（3） (14:43)% [7 `" q/ T5 G9 i2 u* ]
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58) q8 O2 m) m8 E# o- C8 s
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)7 X$ k6 m$ L% M" |4 X+ e) F" i
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
/ ^5 `2 p& M, H) \2 A1 G8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
, m5 k; `2 [' d+ L$ z1 O8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
0 u) N4 J: k: |9 \% c
2 s& ^& q8 }3 M" g9 j. S1 w第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写5 U' `3 G3 }7 @+ ]
9-1 基本流程介绍 (10:37)
2 j; _: d# y y4 J# O% R5 N( h: J8 Y9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
! a" h1 B& M( x" z8 V9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28). R& A% o# a6 U7 e
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
0 F- l! b$ T6 e) @4 Q5 _$ z9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)" W8 l9 ^) K5 {/ b8 Q" E, x8 p, G- S
9-6 构建模型（1） (06:43)
5 I2 Z9 T: c: V+ {6 f9-7 构建模型（2） (08:38)/ r' c) U( ^* H; h: ?
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)# o- m$ }2 w g% T5 C# b
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)4 ~. _1 V' S6 \- Y3 ] y
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)9 g& \; n+ P L; R8 u/ ~
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)$ x9 o& T R6 {; j' {$ u
9-12 构建解码器（1） (08:28)$ |- Y* L7 ?7 Q2 e$ p9 Y
9-13 构建解码器（2） (09:22)
2 H; d8 j* c; Q: j7 R+ v f9-14 构建解码器（3） (07:36)0 g! t2 H& |- s" p) _
9-15 构建解码器（4） (09:19)
0 q" b3 u' ^8 [/ E- g2 ?; {4 K0 E6 A+ d9-16 构建解码器（5） (10:59)' L! V/ m" U1 n5 E0 c2 R, X8 c
9-17 构建解码器（6） (09:28)
' Q& ]* q3 b+ q: G, e9-18 构建解码器（7） (14:52)
0 D, R8 @, A, C4 f9 J& {/ c0 z+ r9-19 构建解码器（8） (17:02)
D* C+ \' @0 P2 e9-20 构建优化器（1） (09:56)9 r; P# w/ w, B
9-21 构建优化器（2） (08:48). ~3 ]1 G- ?9 x2 w
9-22 构建优化器（3） (06:01)8 p/ H% W: o- b0 f
9-23 输入检查 (11:51)* a5 r& q) j$ b" y
9-24 训练模型 (11:59)
6 t; \- [. W' w6 a' f- M( J9-25 预测模型 (07:22)
1 w8 t$ ?' w D4 ~1 N% M3 G
& Z2 k; ~/ R4 L! h第10章 聊天机器人模型的训练和验证
6 d' p, e. r, Y# \10-1 第一种模型训练（1） (06:17)& Z. L0 f- Y+ d
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)4 z0 p* q, n* v7 _8 S
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
/ D6 g3 T/ B: R* m$ R1 k10-4 第一种模型训练（4） (14:49)0 E* C% _+ Y+ D! H$ C& j% G3 R% w
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
, ~1 U$ b: O2 R& i) @10-6 第二种模型训练（1） (11:52)% N! [( h* o0 ?( ]+ _0 U! A
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
3 E$ @# L2 |2 _10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
& B' p Q v$ H10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
' V7 R) D; e) x# P+ b& _: s& J: W' t# A! `, I [ q0 q
第11章 Android的打包与发布
* _8 @* a6 R( X! o1 {( Z. {! z& S) A11-1 新建项目 (07:49)
. u0 y u. P& K8 {11-2 代码结构讲解 (17:15)
9 T9 |4 n2 ^' V! M0 r11-3 私有变量的定义 (12:25)
5 U3 J+ O; |& @9 S/ K x11-4 参数初始化 (11:54)
' s6 v$ V5 ]4 r* }# v; X3 m1 f" f7 Z2 z11-5 听写UI监听器 (19:18)
2 g2 z2 n6 m, t: t3 a0 `/ k11-6 合成回调监听器 (05:58)
* y# I& R$ A' k" b1 F11-7 听写监听器 (27:14)9 P$ p- z: p i5 d$ m g
11-8 语音合成参数设置 (08:59)2 J1 n X! {( d3 r7 F% `( Z
11-9 完善项目 (21:32). @$ s: N* Q5 V
11-10 打包发布 (07:15)6 L( l% C8 Z1 h% |8 t2 Z
/ i' s' J$ C2 W, F
〖下载地址〗
4 ]# s6 _. R k+ `9 |# D5 l) ` v- n; Y g$ G$ N
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