E/ V; s0 c9 G+ M* i$ Q5 Q) q9 ?; `" b
〖课程介绍〗3 P- g# R9 b+ D2 `& S& ?4 m
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。- P. D7 _. O; Y5 s7 c) C7 ^/ F
+ W3 D/ I, ?8 _7 A" U〖课程目录〗
# F$ X. B3 R1 |! d8 z" M" u第1章 课程导学2 G3 D8 X% B+ S( _$ F" g7 W8 e
1-1 课程导学 (12:34), j. E+ o0 u' {+ S5 m
! K1 j1 \1 @; A第2章 基础知识
1 _% } F0 U7 z: f# }* Q% S2-1 什么是TensorFlow (10:24)3 `5 G8 r5 K. W
2-2 张量、图、会话 (06:17)
; ?0 ]. q8 K1 y2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
: ~! B' C' R+ b, Y. M' \, c% s- o2-4 Android操作系统 (16:19), x8 v- V2 F8 y
2-5 Java安装 (10:15)
R/ C9 |. i7 ]2 y' D7 G2-6 Java环境搭建 (02:40)" d; J( t: ^7 I/ e' R
2-7 Android安装及运行 (10:39)
3 v9 p4 p3 L7 n# R d/ `2-8 第一个Android程序 (05:34)
9 Z7 L/ |% Q1 w9 f1 O6 M6 U: {) U9 Q4 A$ b* W. Q; G Z5 H5 Y
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
/ Z9 ^6 T7 ` t: M3-1 常用模型 (10:15), y' c0 K6 ]7 m0 `$ L4 i
3-2 BP神经网络 (10:53)
% S3 G1 D# ^+ Z7 _! p7 k3-3 循环神经网络（1） (06:58); H; K& b5 T. ]: f
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
$ N( v2 Z- g4 R2 c4 }7 k! C, C3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
% a( P" n6 ?5 q! u3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)) f' h- n/ L% A. _& g9 I& n# ?; b2 k
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
8 [; ?& H/ k9 I! @& T; c I3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
1 O+ l) u( U7 |! x5 j$ \
3 ^" ]( a. P; V+ X2 K第4章 NLP基础
0 V1 I# _3 l e8 U! {) [4-1 NLP基础 (04:19)
6 c! `5 }0 R; V& l8 i* L$ M9 S4-2 分词技术 (05:29); n8 ~+ e. ~6 n) p# \
4-3 词性标注 (08:34)
& O8 e4 e, `& w1 Z) o. J+ x3 }4-4 命名实体识别 (08:25)! e9 s) @5 C& q9 l% _# `
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
2 _1 l" ?, C: y0 g4 S4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)3 z( v4 [+ ]8 a3 z+ z
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)% ^8 x+ y# L1 C( Q$ Z
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37) \9 ~- S) z( B
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
, O: S( e. @$ j' R5 H% B' i7 B4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)3 `! B; I. ^5 u: d$ R/ D: M1 W
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)" R4 B+ W8 u" C7 @% L" p
6 Z( k& U& w$ C$ v! O5 C
第5章 文本处理方法/ m/ a1 E2 p* i
5-1 语料的获取与处理 (15:19)8 c# }- j& i7 E- h3 @ x. e
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
% ?; V+ X+ I$ j X! g( d5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)9 {- N3 s+ \' c [& j1 b) x
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)$ e9 T- Y6 w) n2 M1 b" W5 S
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
7 Q8 s8 `( m2 E9 e- J# `5-6 文本处理方法 (11:39)
; x! A: g$ Z7 Y1 k' F
; o! _3 ?/ R9 P+ e; Q3 Q第6章 实战之聊天语料处理
2 _. x8 l9 i; j2 C$ _# [6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
3 k7 K. _) g# K* @8 t2 E2 a+ g7 r6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)4 K" z' Y* A1 h% m
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
! E$ C7 p7 R1 \, ?& r! e. v% J8 z6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)8 H& k% \$ f# _! o
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
. f- ?- K2 ?* B. y! Z2 j6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)7 J2 j% K+ j6 `+ Y" A
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)3 X! R; \! ?: }* ?- n+ M: ^
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)4 P* p- S+ C' M+ A$ P# y
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)+ ~: n5 i3 P) U; g2 h {( B: p
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)6 W. d0 d1 f- \4 [; S4 g
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)* E4 D' L( q) p! O, N3 M
6-12 语料处理实战小结 (11:36)6 ^; `+ c+ E1 T Y
. }: F- A6 y, D7 j第7章 聊天机器人原理9 V: G3 W( Z- d8 X- i3 M# _$ m
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
2 X- A& o& o( S; u7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
, {7 g: o4 `! q- P. V7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)9 H3 G1 g% P8 H" f
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
! X5 W6 t! _! k* T `0 E4 q% W: `4 Q- z) ^# n4 R1 q
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理- \. D8 O0 [% m! [: e T
8-1 线程处理（1） (09:15)( U$ a$ S0 } h9 z! Q/ j, E
8-2 线程处理（2） (10:10)
6 i) R" F0 V' A/ C& X7 u8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
/ S+ i& L& C' B; `8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
9 p$ r3 s- q- S) v+ i4 ~# ^ I8-5 数据操作 转换长度 (07:39)3 q, P0 I2 h. W4 K
8-6 batch_flow（1） (07:28)
# X2 g. E8 d: ~1 x0 F8-7 batch_flow（2） (05:49). J) ~- O% ?* }8 g# c1 Z: g6 z
8-8 batch_flow（3） (14:43)( j. A9 F% j5 x& N) ]& A
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
' _) |% ?) p0 ^. z8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
5 d+ |6 H9 G1 J4 ?; e: q) {) w) ^8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
- K# H$ I- t7 n* i8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
) T* f4 D8 x$ C- q6 t8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
' k" y, N" ? W
& y: G- q, M& \0 ?# u9 N$ U: Z# z第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
+ R4 }" ?4 r8 T6 o9-1 基本流程介绍 (10:37)
+ Z. P% @) V7 _9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)0 a2 h: e3 N# q. V- s' Y7 g* E
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28) V' k, v# S* T4 Z- P6 t3 g
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
6 V4 x: K1 g2 N! M1 _9 U6 ?9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)$ h& ~0 u# y" L+ i5 e* t7 o
9-6 构建模型（1） (06:43)
' q/ p5 V& U- u% j5 m+ F9-7 构建模型（2） (08:38)) ?) b) J$ Y) x: I/ H0 |
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
/ d: o/ g& U6 n e9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
; x h& k, l6 b/ W$ ~$ f3 t9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
1 i, R5 I2 N; d, n* \' ^# n- ]9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
1 S9 X* R' k+ Q3 [5 U9-12 构建解码器（1） (08:28)- d* T3 F% Q" F. Z0 s
9-13 构建解码器（2） (09:22)6 Z& ?, m( L# c% M- j
9-14 构建解码器（3） (07:36)
5 }7 y/ r/ N# Z8 L& { Z G9-15 构建解码器（4） (09:19)+ \2 v1 `5 O$ H% s8 {8 S5 N9 B8 A
9-16 构建解码器（5） (10:59)
' q) |, `% `( X9-17 构建解码器（6） (09:28)8 m4 P2 M: l! l
9-18 构建解码器（7） (14:52)( I. i* Q6 @; z* Z& G2 t0 G" a
9-19 构建解码器（8） (17:02)$ ?1 E U1 l- d/ k" {& }
9-20 构建优化器（1） (09:56)
3 E9 j" R* ~$ L' A9-21 构建优化器（2） (08:48)
8 U$ O' n7 V7 f% n }9-22 构建优化器（3） (06:01). v5 i. m0 F2 w1 k9 _! g1 |
9-23 输入检查 (11:51)* k5 O* k9 f. g, y+ F* ]- n! t; w# Y
9-24 训练模型 (11:59)
( D" D) T+ h" e3 k' R' C9-25 预测模型 (07:22)6 \" V" X$ B# m- A, q7 D
! L% ^; d# c3 H4 Y第10章 聊天机器人模型的训练和验证
' g: e3 u ]- q( C- l. \. Q* a10-1 第一种模型训练（1） (06:17)5 I; i* U3 }4 @3 {! v
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)/ f, p4 ~3 i! \; g
10-3 第一种模型训练（3） (12:10) G) B7 U& a% N3 W; C
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
3 o! A3 m$ A Q7 ~5 n10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
2 r; k& b. C/ P! L10-6 第二种模型训练（1） (11:52); z \* c2 l+ M2 T( \
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)3 S5 H3 w6 H1 l3 m$ g
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
H6 p/ A3 m9 R" K% H6 {10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
* o4 W$ P# d4 U( i6 I- @% Q5 _! k
0 V* k; U1 P9 d- z% V* B第11章 Android的打包与发布- r, R& o$ u0 ~3 t% W) b
11-1 新建项目 (07:49)$ R3 i1 o. ? e: H* n' p3 D V5 m% \
11-2 代码结构讲解 (17:15)
2 A' H" S8 q- b9 w2 ?11-3 私有变量的定义 (12:25)
# @- I) \! M, h- I) E: j0 x7 Z11-4 参数初始化 (11:54)
$ @( b+ p* z9 @3 m! k$ ^11-5 听写UI监听器 (19:18)
( O7 q1 E! P4 F) P! @# b" |4 E11-6 合成回调监听器 (05:58), ~& Z! E2 s- {# z; a& a
11-7 听写监听器 (27:14)
! M4 ~1 A2 D! o g11-8 语音合成参数设置 (08:59)
) C0 d5 t% |" w3 Q11-9 完善项目 (21:32)8 [; x \5 n: Z9 `, J. `" b* s
11-10 打包发布 (07:15)
4 J( v; Z- z6 G" B- U& @5 y; L* P& N3 D) [/ l4 K
〖下载地址〗/ b/ W2 N5 m) |
$ S2 J* z9 v/ Y, K/ ]7 y5 f〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗& |6 F! |% Z8 e4 J5 W+ j
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.html6 Q& I! x, }% w
|
[复制链接]
