7 j5 g% e* K$ z- M% W
: s- _2 a! ?2 k, }' h- R u9 D% v
〖课程介绍〗
) i% l0 F2 f- V; F- h Z( H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。4 H. F/ l& G( E0 T* Z$ `" a
- j- \! j* Q; n〖课程目录〗
4 F% T: K$ q3 `第1章 课程导学- c- s' t1 N( U" i2 V7 M v
1-1 课程导学 (12:34)
3 G Q, F1 y' T" @8 W$ T# Q5 |1 U7 b) {
第2章 基础知识7 h0 n* }; c+ H8 Z" \5 ?% [! q/ b
2-1 什么是TensorFlow (10:24): M, q- ]3 O8 {" l8 N* C
2-2 张量、图、会话 (06:17), B* Y q/ [4 i( ^# L% j0 _/ N
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)# O* ?* x! a$ l9 ^4 ]
2-4 Android操作系统 (16:19)
/ c/ f! k" t3 F9 _1 l( P1 S. U2-5 Java安装 (10:15)
# Y. n+ h" L- M) C2-6 Java环境搭建 (02:40)
6 @% _/ W8 h3 d# V( C1 U9 y2-7 Android安装及运行 (10:39)4 y2 U3 \" A9 ?
2-8 第一个Android程序 (05:34)
: V( Q5 |6 D* B+ M; P, s) J/ W; C- u9 n5 f! ^9 J. @: P+ o v5 y0 Z
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
1 L8 T, i9 P; c" N7 M& f3-1 常用模型 (10:15) C1 q9 B- p+ v( `% p- ]# m) B: O* S3 V
3-2 BP神经网络 (10:53)
! u ~5 a/ `& K+ E; C& n- [2 d) j3-3 循环神经网络（1） (06:58)& \+ J8 E& V% }: n2 Q; H
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
# j8 \7 v* C U2 F2 c3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
- x5 F7 `0 H# O- b( Z/ D3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44). s. x; E" Z* C& `3 T& [; X
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
/ X! Q# }- j; M! A0 [3 u3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
/ C, P5 M" L3 F1 D4 c6 J" S2 L
; b7 W3 x1 K1 `: k$ z: e第4章 NLP基础
. P3 R$ O0 o# F1 I* R$ F4-1 NLP基础 (04:19)! @! z H: B3 ~: b+ y9 N
4-2 分词技术 (05:29)
4 O+ p6 Y* } A6 @7 m8 n4-3 词性标注 (08:34)9 b' L: i8 \, {6 N2 y
4-4 命名实体识别 (08:25)
" l$ U. ?& f0 L% ?1 }4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
: ?. A1 Y3 s( t8 l' o8 |4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)/ u }' X* {, [* c5 g
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
: O) {1 K+ {9 v! \& d4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
4 G- K6 p0 g9 s' }6 j4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
% H3 s( R7 t$ b% E4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
, M; x7 I6 A9 ^1 E4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
' Y) T9 |5 V, h" V O4 m$ K
5 E. n) H) f. t8 x& u4 }第5章 文本处理方法9 H( Z' e( B7 C5 V# s
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
: v- q, T0 p9 v' g1 W- i5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
' `2 g# @& L( n* j5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)# s1 |8 o/ ?; |" x$ C
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45). D4 V5 @8 B3 ]
5-5 词向量与Word2vec (07:26): O5 J& S& S4 `
5-6 文本处理方法 (11:39)
1 y4 d' m! A" W5 m2 q: v/ @ N5 a$ l# s
第6章 实战之聊天语料处理
7 C8 l6 k ^1 f& R4 {7 k6-1 数据处理-环境搭建 (08:40); q1 E4 c( I9 v7 C
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)# a7 b) G5 I* E2 `9 c- `; z
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)7 Q3 g* m- j3 |$ i
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
5 W- `/ W$ v0 t& Y6 Y6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
# ]0 D% e# }% r6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
1 a5 c* l% e9 G6 |6 f6 ~; n& r6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
2 u# l3 [" p0 K5 Q6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
+ ~% l) `+ _# I$ j( G4 o! |6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)9 z, a& ], L+ D4 Q, t7 r+ J
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)- k/ B" i4 [; k* U2 A3 G. K0 Y
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)$ k2 q8 Y/ z# J# E% l; @4 ]2 ?; y
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
+ u* F3 n% c/ i r
% I0 k# C9 y* f: K# ~! ?第7章 聊天机器人原理# k' p& h4 H" X0 U% g; ]
7-1 Seq2Seq模型 (10:37): l9 F2 d5 V$ K% j
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
, k- |& U: A# V; ?6 \7-3 聊天机器人模型（1） (09:46); ~) t6 K$ ^8 E5 v, I! H
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42). k6 ]) t5 S% x- R8 O2 A3 i
& T/ F$ ]6 r- ?( v; i第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
+ A! P7 p/ W5 u- @2 x7 q8-1 线程处理（1） (09:15)2 S- z* `8 W# ~
8-2 线程处理（2） (10:10)) r+ {; I. ]- F; X: O5 M
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)) z" ]4 r$ l( E+ V
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)7 \' Z N/ r; z
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
1 l e( T) R2 Y- U- k& O8 M8-6 batch_flow（1） (07:28)
8 x2 J" y1 |. |- N8 b g6 v, R- \8-7 batch_flow（2） (05:49)
4 P! p) d# @: v, Q/ ^" W7 I8-8 batch_flow（3） (14:43)& n; X U A* o& i V+ @. N4 H
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
7 O6 B# U E( o% Y/ c$ C8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)- P* A" o" P2 m/ I: z _5 r
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
2 A) |6 [1 W( t! }8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)+ c& M! S. h. a. U9 d3 X3 N
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
- p, Z: k* \# U8 y
7 k) M2 M/ h" b- n第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
/ a, X' {) b* U7 E1 v# l9-1 基本流程介绍 (10:37)
4 `. [; G+ B: q" s9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59), t, }& o2 j7 L6 L
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)% _' { M/ \# K4 N; F8 b# A8 p
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)! F5 e, a% n; p! j
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)1 J( o$ c' Q) @+ C; B" Z
9-6 构建模型（1） (06:43)" T/ D4 h8 w2 X4 E0 s
9-7 构建模型（2） (08:38)
! e. N. \" W% S+ P; j9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)" }7 N; x3 E- N7 f9 P$ t5 [
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)1 P! Z+ ]8 _9 d N5 }5 M+ n
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
, }- k$ [" ~ W2 ^7 J8 X `9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)) h1 t5 A. Z" S# ?
9-12 构建解码器（1） (08:28)
/ H, Y' R2 v0 N9-13 构建解码器（2） (09:22)
5 t# h5 D8 y8 L. b, y9 @9-14 构建解码器（3） (07:36)
( W- } e9 H) f/ n9-15 构建解码器（4） (09:19)1 l; j& {' |5 K I$ [" r$ M7 U
9-16 构建解码器（5） (10:59)
) C) x/ b) L7 B+ `9-17 构建解码器（6） (09:28)) \& a8 O* W+ e2 M1 `; X# l
9-18 构建解码器（7） (14:52)
& f' C! d- F) d, P9-19 构建解码器（8） (17:02)
2 G& A7 ]: H! p/ D! J9-20 构建优化器（1） (09:56)
5 g6 ]$ ~" W# U9-21 构建优化器（2） (08:48)
* b( G$ C1 s [) ?9 d9-22 构建优化器（3） (06:01)" S; I4 G8 e n
9-23 输入检查 (11:51)
6 T# [ R7 c, W9-24 训练模型 (11:59)! n, b7 B! W7 [* N9 b% F
9-25 预测模型 (07:22)7 T( \5 H( ]5 {3 k4 X$ T+ W( j
( y$ s* P- g5 w$ Z' U2 Y8 Y
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
& `8 A3 J" D, e; V5 q _, G$ n10-1 第一种模型训练（1） (06:17): H$ g2 M9 `( ~$ b! y* b
10-2 第一种模型训练（2） (13:28) N- q) v, m" H$ d: k& T
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)6 V* v+ ^. }! L4 L9 ^$ [
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)& @& n9 |' O4 T! R: U& B
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
: x# Y% h3 k$ {4 m3 Q9 g% `# ^10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
# ?1 {. J. H" O2 u% g8 e10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
' g! L/ \. }1 a+ E10-8 第二种模型训练（3） (05:34)4 M8 p; c0 ^/ ~( |
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
! D9 t3 Y- V* H2 P4 p2 ]- \5 ?% B$ O- R; x B
第11章 Android的打包与发布
; W1 F' v H; v2 [) t; U! d y11-1 新建项目 (07:49): F& p) ^; {. Z; Z* a+ G7 J( u% I: t% p
11-2 代码结构讲解 (17:15), ^: d5 \, m, [8 ~1 y. Q
11-3 私有变量的定义 (12:25)
3 ? F* ~* d: s5 d$ J9 y7 {7 Z11-4 参数初始化 (11:54), l! M* g5 d" _, q. X' J
11-5 听写UI监听器 (19:18)3 V% a; }% w ?/ f6 i2 i
11-6 合成回调监听器 (05:58)
# C- I5 D8 S+ B5 R: E11-7 听写监听器 (27:14)& p1 k7 S. k$ `
11-8 语音合成参数设置 (08:59)7 S$ K& V# ^; s+ [ e- r
11-9 完善项目 (21:32)$ b9 T/ b, l/ q" Z
11-10 打包发布 (07:15)% x5 ~' \5 T& X' d- Z+ M
; p2 g+ O, y8 Z. w y
〖下载地址〗
9 u \7 n# A9 b# f7 D. A" W$ s& a$ |2 T! K
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
- ^8 _8 L1 f/ c/ H' ]/ c全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html# D# N0 \+ S6 O; s! G. L
|
[复制链接]
