+ \% L; ]8 M4 X" F. a
) \' }2 X$ l4 c. Z
〖课程介绍〗% U' N+ E' b' L- h7 @. U
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。: I6 Y; r; f( _2 A) M
5 d: K. n$ ^3 b- y
〖课程目录〗
$ I0 _& N1 T1 B C/ n0 S/ E第1章 课程导学4 a% G# _1 k2 G1 N* p
1-1 课程导学 (12:34)% [3 Y) u1 p: l8 x* T9 w$ n
7 k, Z, S/ P9 ]) s8 \第2章 基础知识
6 L* r( N. }7 L& x+ X2-1 什么是TensorFlow (10:24)1 I. O' U" Y7 Y2 k# ] o
2-2 张量、图、会话 (06:17)* z3 m6 o' }% m5 k: W) }: J
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)2 b- Z' l f( B. @! h6 G p5 ^
2-4 Android操作系统 (16:19). v5 l: R P5 S
2-5 Java安装 (10:15). x, t4 z" O8 q8 g: x
2-6 Java环境搭建 (02:40); `/ Q4 ?4 G& q4 }
2-7 Android安装及运行 (10:39)0 N; U1 v& x3 r: B( b; Y+ ]
2-8 第一个Android程序 (05:34)' _' I$ S3 L3 I1 o( x
0 `+ [8 {* a! ]# j第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）: d4 R! W8 Q2 }* q) M& R0 K
3-1 常用模型 (10:15)
* j3 S p# i' ]' T3-2 BP神经网络 (10:53). g5 Q( F# P! j- I
3-3 循环神经网络（1） (06:58)# p# v- [) C4 Z) W( \1 `
3-4 循环神经网络（2） (06:07)3 g% N0 }1 u8 G- c% i2 E- I
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)& `; s7 }) N# U7 h8 l. n5 n i
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)5 K* H( _) m; z# r. g
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
9 H5 Y/ X N4 b# E* n3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12). x9 B& d3 f% j& a* A
: z. V# w _$ V+ m$ z5 Y* ]第4章 NLP基础
! W d4 l6 v+ }$ K; [4-1 NLP基础 (04:19)
. p; S* d Z4 c& r' _4-2 分词技术 (05:29)
4 I4 ]6 i& _( | E& w' W4-3 词性标注 (08:34)
+ H7 k4 z9 C) {8 o( m% n/ y4-4 命名实体识别 (08:25)
1 _ r8 `7 t# n! p' @4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
2 S) i* d4 G! E) ^8 {+ |- b# k4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
6 \$ z$ I; W/ U$ y' b4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
( l6 [% g' }/ F/ f4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)+ t" N- R9 c1 n' i
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
7 m; k3 G% g' P' v; t s% r/ V' [# z4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
; ?6 W' e" K5 s0 e4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
' e2 p1 }6 |1 V( l3 e+ e- j( L8 {7 e! n, K: k& W
第5章 文本处理方法
) [( e/ [& j% l l$ H0 Q: c5 F, w5-1 语料的获取与处理 (15:19)8 z" s9 N; W- z& o, k' l
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)2 c+ T: J- z) l. ~$ G4 z& P& n
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)9 r% S9 y1 ?2 Q8 F1 O# U7 i! S
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
: \ [ X- K5 w3 {5-5 词向量与Word2vec (07:26)
/ v( N/ q( ?. \! e5-6 文本处理方法 (11:39)
- }0 l9 |" E; p" x0 z/ K$ {# L+ q4 N% M' }# |3 E& @
第6章 实战之聊天语料处理0 `. x S* Q) B; a
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)( L) F) d* [$ c! `7 j9 l% [$ Q7 F
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)9 c( l, ]3 j M0 F, `' m5 e _. ]+ g
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
0 `; Z n1 C2 W& o6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)0 o- m4 I1 A, y. R
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)2 A2 Q5 ]9 B! t9 z: F
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
" b- e! T& g4 V6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
& |: e+ X* E9 |+ q4 \( y9 U8 z6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)- h0 [: d; w$ [9 G# p
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)" _) ]3 W& i/ W) B3 N. @. p$ H
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
2 a. H( \0 w# c* o# u6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
* R' w% v6 B9 P- u& {0 D6-12 语料处理实战小结 (11:36)
& O% o7 e$ z; F" B
. y+ z+ F1 A1 c# ?第7章 聊天机器人原理
( z; `( ]9 [1 o+ W3 c7 P; P* d- K7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
$ [7 X) ^+ ~) ?# N7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)* r$ [$ T$ e' S
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
) E" k' v, u( n7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
% V* A, R% k: V7 Q
$ f# ^0 Z1 @- Q6 N第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理6 ]" O3 `% @; c6 Q
8-1 线程处理（1） (09:15)( R- ^7 T# g/ s" d8 W* L1 Q
8-2 线程处理（2） (10:10)
1 { J$ Z, W9 ]7 X8 S8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
4 T3 Q# J: L9 f) B8 n$ }* E: P+ z8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
: e- I$ J8 N1 O- F* @' J5 C8-5 数据操作 转换长度 (07:39)3 N7 ]5 K8 [$ v$ ]
8-6 batch_flow（1） (07:28) W+ J0 `. j1 q/ t! ~. _
8-7 batch_flow（2） (05:49)
8 U5 g3 Z3 v) C. N% J8-8 batch_flow（3） (14:43)* H8 Z8 w, e; Q0 B0 g
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
8 P' I: Z9 P+ D8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
9 h4 M* p5 X, q, @8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)3 ~: @( c! l0 m
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)' u+ p8 r7 P0 T. t" ~
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
; w: l6 L& u* F E8 q) E2 p3 @0 ]9 h1 \
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
6 k! ^8 ?4 i6 C6 K% q+ R9-1 基本流程介绍 (10:37)
) c! ~& S6 {* V8 L9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
4 v2 w( |" q) ~- B6 D& \" p9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28): f7 P ~$ S- g% M8 B
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
$ ?3 j1 ]/ Y9 }& ]7 w9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
3 w9 N9 W$ l _/ }% Y9 A/ Z9-6 构建模型（1） (06:43)! ^: Q! E( a( b* R! S* F
9-7 构建模型（2） (08:38)' j$ x# f' } W3 n' Z8 M* }
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)' B, V1 I0 d O9 E1 x f4 v
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38). ?( a# e+ t. @# k
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)- j, `# {3 S+ S$ j( u
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
0 d3 @9 C& @" z# p9-12 构建解码器（1） (08:28). t4 `& b/ [) F3 K a: a9 c/ F
9-13 构建解码器（2） (09:22). P- d4 P1 V6 J( X) Y
9-14 构建解码器（3） (07:36)
3 M! ], l* \2 R2 t9-15 构建解码器（4） (09:19)
r$ P0 U, c' `9-16 构建解码器（5） (10:59); X% u. T/ X7 Q6 [4 I8 u1 c7 j
9-17 构建解码器（6） (09:28)
. B; @# N7 p0 d) ?9-18 构建解码器（7） (14:52)
+ X, B; v$ l& }' n: N9-19 构建解码器（8） (17:02)# b+ w7 W1 k5 l4 F' k6 B
9-20 构建优化器（1） (09:56)
0 f# g* J5 k1 Y; w! v/ W9-21 构建优化器（2） (08:48)
' s5 r. }9 S9 p" ^( p$ q2 H9-22 构建优化器（3） (06:01)& H, @) c) t( a
9-23 输入检查 (11:51)
) s* N% V* V- b# u: q5 D9-24 训练模型 (11:59)( d9 f8 {# {& H9 b8 m- k; _8 e2 {6 u
9-25 预测模型 (07:22)
3 _; ~: K- G. J8 {- k8 B4 N: I) L1 Z! ^
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
# S' ]; L% W6 v' z% F10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
1 |( T4 o' _) p6 j, y7 L10-2 第一种模型训练（2） (13:28)$ F/ v* M# f( W5 H( M7 V
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)5 ?7 m1 w7 W8 a' |( [+ z
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
" v0 s$ j+ [5 b2 k. ?2 `10-5 第一种模型训练（5） (25:35)$ F$ c7 a" V' Q) l4 V- U5 [) L& B
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
* }3 {% \+ R4 S9 O10-7 第二种模型训练（2） (12:06)' ~6 z2 Y( t* o
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
5 T; q+ U6 T; t5 n" F b/ P+ ]4 o10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
( K9 ~1 l Y+ b- J# f
1 r! l3 d( f/ ~; u! u2 l% {第11章 Android的打包与发布
+ @1 O. x5 h% S6 `11-1 新建项目 (07:49)
* V7 ~) p- i! \7 Y2 O11-2 代码结构讲解 (17:15)
0 I4 \" n2 Z9 ^11-3 私有变量的定义 (12:25)
* l5 }, i u' K/ a r. Z11-4 参数初始化 (11:54), ~3 T$ l+ o2 n5 F: T5 Z
11-5 听写UI监听器 (19:18)# A2 B8 D) T" Q: A' \# N" _8 M
11-6 合成回调监听器 (05:58): e F* x% m( x; k/ s5 G, n
11-7 听写监听器 (27:14)9 q% e( L- x) W7 Z' x
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
& O. ?, Q$ Z7 o6 X8 j6 D1 h11-9 完善项目 (21:32) W+ x& x# ], |! _3 ?' v* O/ r
11-10 打包发布 (07:15)5 k7 e' P. w4 S: Q
5 l* V' O% l; f' v* H3 d$ h9 C
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