- S* f1 O/ \/ }
( d$ Y8 X# [! |: @9 L t t6 E
〖课程介绍〗
9 n- h4 V+ P w0 Q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。) K. E" S: F, u
/ y( W4 x4 ~! ^; r
〖课程目录〗
" a& W) m% ]* n+ p/ x/ |5 y第1章 课程导学
0 Y8 i, p @" O. M# A* }7 }. F1-1 课程导学 (12:34)
9 ?8 ?7 S1 ^( o: ~ P$ t, s% I
第2章 基础知识& i; R! W1 I3 O2 v( H, O" t7 A; f/ C
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
( l6 D$ P* J& X+ {# m u2-2 张量、图、会话 (06:17)
$ m; _4 K1 C! z9 N- Z2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
* X. m C G" C6 R/ K+ M7 b2-4 Android操作系统 (16:19)7 {8 X) F2 N( Q" p
2-5 Java安装 (10:15)' R: O0 D3 j! J' ^+ M* w. ]
2-6 Java环境搭建 (02:40)- U% D# s4 l$ S2 j! n
2-7 Android安装及运行 (10:39)
. r- p) w2 n! S, V% V2 |0 u5 X2-8 第一个Android程序 (05:34)
& {! C% Y6 `+ |4 z! [/ p+ O9 P# P1 ?) C) q3 }2 P2 O
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
1 l% ] K% z, v% s! H% g3-1 常用模型 (10:15)
1 l8 U* K6 C( x$ z" T0 D2 e" N3-2 BP神经网络 (10:53)' @9 L: K% I! M9 J
3-3 循环神经网络（1） (06:58)2 j/ y0 F: }+ g
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
: a& L7 |. r* o1 ~1 ?% L( N; t3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)! T0 k7 ~' A0 V$ |" q
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
- L6 N* t9 A3 a9 D! [; f- D3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
/ _! A: T) G5 b. ?3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
2 K' B3 Z4 ~* c, ]( A( @3 ~% D! `4 \# |$ A6 Y/ A# B" Z
第4章 NLP基础
, l6 I' u f t" ?" [) |( E" Y. I4-1 NLP基础 (04:19)
( F5 |. }. l& V2 R4 i& R1 X4-2 分词技术 (05:29)( N% q/ b, x" [) _
4-3 词性标注 (08:34)* f1 w. G; E; F9 `. [
4-4 命名实体识别 (08:25)" U- M4 |- A0 Z
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
/ D, z1 E/ A4 p) z4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
/ K6 [$ n# ~% [5 h6 @! f3 r9 @4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)1 z6 ?. u. g+ @; b4 V; ?9 ?$ d& v' W
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37), p1 S N9 ?3 w5 j% F
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
: O6 r' A8 k; Z7 }1 u& C6 O4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
' _4 S+ ]2 H- _4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
4 _3 Q/ U* o- _
& J5 P1 i2 C3 P0 p第5章 文本处理方法
) x) u! k/ n3 K8 n6 n5 M# d _5-1 语料的获取与处理 (15:19)
5 H% N: j, D( H5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
& p3 q! ~% D, O+ g7 O! E+ ~5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
; c7 `1 C- F5 p K& P/ K8 [9 \5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)% z& t7 I, T# a( t( g
5-5 词向量与Word2vec (07:26)! A! ^0 ~. T6 F8 c9 O- f' |7 X3 _
5-6 文本处理方法 (11:39)
& S# ?/ I+ ~' m$ K9 ?: |+ B& i: i5 h7 L f; l5 g, c
第6章 实战之聊天语料处理3 Q& W3 O: \/ C. ]
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40), c- l/ n6 K$ o7 R ]9 b7 @
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
( W9 b- Q! k& l; ~5 t; t6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52); W7 _7 K* l" D6 Y( W ~2 @) e
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
5 H* }6 @2 T8 b7 D' L( i; _, p" a C6 B6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
# J" Y6 H1 c2 ^4 G$ v6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)$ o" M) u' I2 P& f; V
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)
) [: \- o, [2 S9 ^6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)" ^& A- Y: B+ t# X7 ]- z0 H
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
2 g, X; H. ~. f3 N" I6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
- q* _3 o7 ?; d) P6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)2 S5 f# c/ W1 y# l* e3 M
6-12 语料处理实战小结 (11:36)8 ~2 V2 b0 S! x( R7 y/ V4 j: q
( e3 _+ b# C2 z( E2 O
第7章 聊天机器人原理
$ P( i" R, q5 t0 a7-1 Seq2Seq模型 (10:37)( I9 M$ B+ [- w5 N3 j6 w
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35) J$ v7 ?( K" c* t" z9 p& j
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
9 k/ v1 v4 A/ ^; J) r7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
/ I# c3 o2 x8 I* i0 t2 t4 t, j% H0 l5 r: N% {6 R0 y0 Y
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理5 A4 a8 G5 m, b0 Q: P- {
8-1 线程处理（1） (09:15). s8 [5 R# p7 ?
8-2 线程处理（2） (10:10)
' f7 P/ b" X8 U: p8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)4 W; X7 Y7 Z t0 v9 Z1 w+ F1 o
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
( @ S/ V" S! g: R8-5 数据操作 转换长度 (07:39); {. l( M* ]/ Y d" `3 y' e9 F# c
8-6 batch_flow（1） (07:28)
7 ?2 Y d, ^% q/ ? c1 D- e8-7 batch_flow（2） (05:49)
+ U3 F$ n3 Y0 K& O8-8 batch_flow（3） (14:43)
8 j" H; I, p6 f ^3 b" I8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
8 E4 b r* |. w6 ] |7 A# E* Y8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)* j! ~( q" b: q$ L% I9 C
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)6 A, r e# g2 \$ }* H
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
6 m# T7 T S. q: H: h$ a8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53) v1 S# Q( h# _ P6 h0 s
; h0 T# O7 d' a* r5 M4 I第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
$ X5 B$ x, V& E! k$ [9-1 基本流程介绍 (10:37)
* B1 s; Y4 a% S( h) t8 M0 [9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)# s1 Y/ ?& S, j3 }+ m% r$ Z
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
/ d) N6 S K" ^5 C" E9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
2 @ n r6 p% r: l9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)1 b1 u, a( C, C0 a& a
9-6 构建模型（1） (06:43)
; x$ k. [( p; l; w3 t9-7 构建模型（2） (08:38)0 S. |5 o! |6 W1 `
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
0 @3 H* U, B( {* B1 {# {9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
( B3 i7 V* l* O9 X2 [" a. Y9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)' a" D2 y. m8 a5 \4 a! ~ D
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)4 ]0 P2 G" D$ x S! ^& h
9-12 构建解码器（1） (08:28)
+ j3 [9 Z- G. S" Y& o: B/ J9-13 构建解码器（2） (09:22). y2 f4 T& I. u! p, X$ f2 {: G
9-14 构建解码器（3） (07:36)
/ C7 w4 Z; t f& o4 R" k; `9-15 构建解码器（4） (09:19)
' m+ {9 {# t6 b. B% e9-16 构建解码器（5） (10:59). a8 C/ ^# a" M8 a q
9-17 构建解码器（6） (09:28)
& L0 c- l8 L& i1 U& H9-18 构建解码器（7） (14:52)5 K1 ~; n$ y) k- D
9-19 构建解码器（8） (17:02)# n" b' f, a/ x8 \ z% Y6 \( L0 K
9-20 构建优化器（1） (09:56)
, C4 m. h9 Q' L2 [' f; Q# [0 @9-21 构建优化器（2） (08:48)
; Q0 T4 V% y' j, P, P9-22 构建优化器（3） (06:01)
( w, a7 i9 K2 K' h9-23 输入检查 (11:51); g4 w' Q% n$ s( }# V n
9-24 训练模型 (11:59)$ A' {5 \/ c9 j
9-25 预测模型 (07:22)
4 ~- F9 i5 ^1 U8 ]
& l0 U& E R0 a+ }! P第10章 聊天机器人模型的训练和验证
) L- x/ D/ A) n% m10-1 第一种模型训练（1） (06:17)8 I. `8 K0 L& t8 m- B3 s
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)7 Y% F+ u% N" q2 Y$ ?2 \$ k9 V
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)( \& Z0 o5 x( S8 p: d
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
V ]7 W+ B/ n. ?0 X/ k! t# V10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
0 W, Y' \5 M* W# O1 F9 k. r10-6 第二种模型训练（1） (11:52)* y3 E- T/ I* y: t% \
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)$ @ i( g m, e. J0 u1 H% i
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
, G* O8 u2 V, ~( J4 W$ `, z10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)% Q( D4 t; \ A8 Q8 d6 d C) f
! B8 f/ s7 `9 r1 J
第11章 Android的打包与发布
+ `5 `5 c* K. L$ h+ g11-1 新建项目 (07:49)
" k `/ ]- N- n2 t; P: ?6 r& J11-2 代码结构讲解 (17:15)
& \6 O! Z* i ~11-3 私有变量的定义 (12:25)
% s& l9 N- R7 c. c8 Y11-4 参数初始化 (11:54)+ ? ]. q! @2 A& u( x6 U
11-5 听写UI监听器 (19:18)
# E# a# F& J0 S# F" Z3 U11-6 合成回调监听器 (05:58)/ j" L7 J j9 G+ f5 S
11-7 听写监听器 (27:14)
) N/ h& F* r3 Y4 ^# Q* S11-8 语音合成参数设置 (08:59)
" ]2 ?6 w' _) I. u6 A, v11-9 完善项目 (21:32), s# M/ n- m1 o- j6 Z
11-10 打包发布 (07:15)+ E+ q5 \0 V: a3 M# f' y% U1 r2 x [
0 Y' }( V Y1 \1 v- ]/ `
〖下载地址〗$ u' J. R: Z4 q+ P; |+ X v' }7 E
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