% o" o+ ^7 ^1 L9 e$ g! K7 G4 O( Y: u; U5 H) r# d7 ?
〖课程介绍〗
_2 N7 o) T; G8 W, B1 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。
3 v( }5 Z' {6 {
; k4 h: d7 w8 o. y: X〖课程目录〗
' l% g* H4 v. R* s第1章 课程导学
c: R5 M9 R, W/ c1-1 课程导学 (12:34)' |* @) k) P( R3 s |# `2 Y
* Y( C3 @" V2 X) [8 u) [( ?, @
第2章 基础知识/ ~2 F" F# h. H1 u- l7 m: Q
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
5 }- ]5 o( [( s4 d2-2 张量、图、会话 (06:17)& `! _- |8 f" P9 k: O, R
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
* \' c7 p8 R" q$ t2-4 Android操作系统 (16:19)
- a9 a9 ~; v6 J/ c- l' o2-5 Java安装 (10:15)) _4 N3 X$ S1 u2 U, y
2-6 Java环境搭建 (02:40)9 X& a6 y4 e$ d% ~5 h. Q
2-7 Android安装及运行 (10:39)
2 |8 Z/ `# ]: E& g0 Z- c) ]/ m' Z0 z2-8 第一个Android程序 (05:34); _6 X8 n0 g! S9 d0 Y
% e% R: E4 f( u" D, g( M) a; b- T第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）- S! Q* x% ^0 c3 t/ u
3-1 常用模型 (10:15)4 U$ o, Y! l' D
3-2 BP神经网络 (10:53)2 f+ i4 i" E5 f/ g# c' ~
3-3 循环神经网络（1） (06:58); j* r9 b- C1 X' k8 l
3-4 循环神经网络（2） (06:07)$ T/ N% s- u9 N) Y( ]2 P) \" R
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)) ?' T& N7 P( i
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)( \* m5 j. m0 l8 v
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
$ \3 x! x7 z# M3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
1 v5 [& d! L& m5 c* I
6 x$ g, a6 o y" f: h7 ~第4章 NLP基础- v" j" k9 a! Z/ K" V4 Y4 s
4-1 NLP基础 (04:19)
5 r# g9 I& C7 ]$ l, D, P3 z4-2 分词技术 (05:29)
$ p/ a2 v, R: W( K4-3 词性标注 (08:34)$ R0 W5 Y5 R' o- Q
4-4 命名实体识别 (08:25)) f2 P$ K0 ^/ l3 t. G3 [! \3 E
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)2 i6 @8 Y$ q% U7 A; z1 T, m& v
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28); Q$ R) }% ?. D7 R
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37). i) [6 c; {& |$ r8 ^6 I9 g
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)5 ]( L) d ]# Y$ g! { n) ]' q+ ^
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
, B& ?" j- q* _- y. f4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
9 L4 `, r* Z; B6 b2 k9 [ x4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)8 D. V: X& W3 i! H- C( i
2 W$ \% O$ [4 [
第5章 文本处理方法- u2 t. ~7 q) ^% r) k
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
* Y# _8 O/ Q* N, t1 M: L! q5-2 NLP中的语言模型 (03:47); x0 W4 R( x* C# H+ |6 J6 Z$ B6 S
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
m0 O4 b9 P0 X9 n$ Y; ^5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)8 D4 D: @$ S! E- @% A
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
) L- u% A2 j0 I2 ]/ `6 ^) [5-6 文本处理方法 (11:39): c7 v; @" s/ w; n1 O) n, \+ h
- D/ T6 P s$ u6 F第6章 实战之聊天语料处理7 M$ h8 _' k$ _ O2 H
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)& K5 U2 R( `% b0 s i: O/ h
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
! E, N/ _0 P, r K. _/ i( C6 J6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
8 I5 ]+ ]" r/ j# x M6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
8 |0 k9 x0 A' |" s# X- W6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
1 U4 }+ u' b% Y; A" r6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15), s8 p# v6 l* V& h
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)
! ]# @: X4 j/ D( Q6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)0 U/ N2 x$ l+ d
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
* V9 Y' j9 i/ c2 m+ e* O6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
0 d2 `5 l) p* f6 d6 ?9 _. n- q- n6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
* Q7 A! W# s& L3 k1 M$ i8 X8 v6-12 语料处理实战小结 (11:36)
* {+ O' j6 k& ~, c' Y7 W* ?9 V* T( d5 a
第7章 聊天机器人原理 u" C) e t: d% {' G5 w, S
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
. x H: S6 N z. \+ D7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35) r+ x2 v9 i" T
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
9 h! u1 X( g% d0 k/ C$ Z$ ~7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)# Q0 F O* D9 K) d/ O
+ U" ^+ d; e2 {, r9 m2 ~. C第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理8 G$ c4 R" J& p7 r7 b" x
8-1 线程处理（1） (09:15)0 A+ C6 u8 M9 C* E0 Y+ m I
8-2 线程处理（2） (10:10)6 L6 M6 q+ D/ P5 [
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)+ U$ v6 q1 X) X
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
- g' p( G+ Q8 F0 `7 _8-5 数据操作 转换长度 (07:39)6 ?, C. [' {. D( y2 X; K& a2 W9 H1 M. U& r. M
8-6 batch_flow（1） (07:28)
/ ^1 |3 V# [! n4 I8-7 batch_flow（2） (05:49)
; a2 S+ y, I* U4 X# s& y0 S8-8 batch_flow（3） (14:43)
% @# X2 f+ B! X( L% a+ R& V, C8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)9 I9 s% ?0 g# ^. o+ M
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)0 j9 J1 f* \4 L& L+ [& H% z0 |
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
* g8 _& c' [' x* M8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
. l5 o( E1 I, |6 ~2 C, f' l8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
% @! m) L& A2 ?9 v. k: f% ?, L6 u9 ^) Z& A/ E' {6 h! ]
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
6 [* J0 |4 T q+ b4 Y; f9-1 基本流程介绍 (10:37)
$ A. Y f' y5 L3 s2 N* ~9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
/ U7 I) Q* Q' t8 Y0 N) g/ \9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
3 W, a% ~9 ]1 F% M9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)- D: k3 J" A4 I
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
0 I) q7 L q# T+ U% A8 z7 O. J9-6 构建模型（1） (06:43)
1 M; o; F& G" K- J4 r9-7 构建模型（2） (08:38)
' z4 R+ X7 P6 l1 n$ H9 j9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33). ^+ o# L$ p% @; U' d
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)& B! E, ]5 c4 M" M* q% V' l% j& f
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)7 Q) l# u. Z4 `
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)& x- d4 A1 p1 [
9-12 构建解码器（1） (08:28)" X# V+ G& e5 K8 t1 P+ o
9-13 构建解码器（2） (09:22)1 M- I6 h! c$ ^' D6 |; S
9-14 构建解码器（3） (07:36)9 W7 E! ~ Q- Y/ ^
9-15 构建解码器（4） (09:19)
4 `9 c7 `1 S# ~" r4 J6 p! ]& A9-16 构建解码器（5） (10:59)5 A0 l. W7 v' \
9-17 构建解码器（6） (09:28)8 L. [3 n5 R5 X$ V0 J
9-18 构建解码器（7） (14:52) z% Q# ^! ~$ q! Y
9-19 构建解码器（8） (17:02)4 z- N& I+ E0 k9 _, A2 K
9-20 构建优化器（1） (09:56)" a; B2 F3 c" W$ {9 L0 F% e
9-21 构建优化器（2） (08:48)3 Z4 I# G9 H* `) }; R
9-22 构建优化器（3） (06:01)' H! m2 H x j& n
9-23 输入检查 (11:51)6 Q4 _. b( a2 y; f/ Q3 L% O
9-24 训练模型 (11:59)% Y o5 T! I0 ?2 }; H% ?% {; v2 n( o
9-25 预测模型 (07:22)
' X3 }# i- w: k2 a/ A! S" P/ J ?0 J4 W1 i1 E
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
5 V4 Q0 J9 G# ~# }; l* {* T% a5 ]4 W- L10-1 第一种模型训练（1） (06:17)1 q7 r: _1 U+ ]( v3 p
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
5 s o7 w* ^9 b2 w10-3 第一种模型训练（3） (12:10), @" ~. \% O+ O1 |! o5 U
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
% c4 @4 {" o8 ^10-5 第一种模型训练（5） (25:35)- k) K) E# d4 J
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
0 J1 E$ V; j) L% C( u% C) E10-7 第二种模型训练（2） (12:06) m( l4 X+ ^" R& u
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)' L) B. w* X4 j2 p% d( L4 z; N
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
! k% k, ~; _- ]3 d: E8 k0 l" ^( Y/ p
, s3 r; i) a! S( h! G/ N第11章 Android的打包与发布7 O' h# A$ I$ P% K
11-1 新建项目 (07:49)
5 a" W: C, e3 l; h6 x11-2 代码结构讲解 (17:15)3 w2 n# l0 n/ c" ]
11-3 私有变量的定义 (12:25)
! K4 y6 N- @2 }! s' S0 M( z11-4 参数初始化 (11:54)
4 m/ Q7 \5 K4 ?) J5 _: d+ ^11-5 听写UI监听器 (19:18)8 W! \' Q& C# q3 ]& T4 w
11-6 合成回调监听器 (05:58); E. W8 Z0 t# i' t
11-7 听写监听器 (27:14)
( F& W! G% d) ]$ @/ |" l11-8 语音合成参数设置 (08:59) b* f( Z2 B6 m, A5 V/ V3 e
11-9 完善项目 (21:32) }1 r0 H5 E7 X* T
11-10 打包发布 (07:15)8 k& Z! G& ]' ]& i8 s
: e( y8 C# c1 E& v- C; R1 Y" ]. {' K4 ^
〖下载地址〗5 R* N; N1 h5 u1 s
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