. a' i: L5 Y5 ^ U
! {5 m$ I$ S) H/ u( n( x& g
〖课程介绍〗
: ?8 o: _* F5 ? k/ \9 c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。
! N$ F( N6 J& f% w1 p+ A" E. E. [/ J/ _! e9 |
〖课程目录〗
; r0 U4 T* m& n! T第1章 课程导学- Q& l# \4 f+ Y7 n# k
1-1 课程导学 (12:34)
0 V( t) q5 X* X7 O" f* n, [9 u6 [; [; Q9 G8 N& B' ~
第2章 基础知识
/ E( v: ]' w9 {% F2-1 什么是TensorFlow (10:24)# o! ]* }$ L% i3 K; j, i8 m& P
2-2 张量、图、会话 (06:17)
/ @, C( \; P' t0 L2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)+ x* S# A% \5 F, b. W
2-4 Android操作系统 (16:19)& s5 E, W) }! Z) J
2-5 Java安装 (10:15)' L* E0 R/ }4 |- U/ M4 D; j# @
2-6 Java环境搭建 (02:40)! T) G" O5 H0 e4 h6 ^
2-7 Android安装及运行 (10:39) ]( J! X! Y( a n
2-8 第一个Android程序 (05:34)
7 \$ r4 H6 i6 d3 E' s
7 o4 W; Z1 Q8 s% G+ R. m第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
1 E7 H' J4 \: a7 {6 T8 I) T, u3-1 常用模型 (10:15)' T5 X- ~$ W+ g* G* N$ O. y9 |
3-2 BP神经网络 (10:53): C8 L1 N6 m7 a
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
% ]% q2 T: I/ J d3-4 循环神经网络（2） (06:07)3 ~* U& [, b$ U z* v
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)$ ~- I: r3 r2 W' r; k7 F- V, `( ~
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
9 B1 _$ l1 \& C! K+ ]+ |4 r3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07): {( u! n9 p. \- h
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)+ G- T0 Z' q1 q: A4 [" c# w. t
$ P# f$ f) e! w- ~. j, b, `8 J
第4章 NLP基础
# T5 a5 a8 n0 j) T& s+ E) T4-1 NLP基础 (04:19)
; ?1 G: z& V, Z4 n) r% p4-2 分词技术 (05:29) H0 d& h/ z' L6 f8 P! C
4-3 词性标注 (08:34)1 u- A; c' Y7 \; \& |' J7 ~9 K9 A
4-4 命名实体识别 (08:25) I2 @/ E, K- I, s4 A) y- D% h# M( R
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
1 y$ Z5 ^6 u# s) I4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)' F, `" b- ~ h4 p, D0 Y ~/ B
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
: ?& S$ _. H) V- U, t* t/ u4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
# G# F& H- [; K( a" {3 G. ?4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42), A& p( [( s6 ?& }+ O
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
$ F/ x: R1 E" q" s; j& u @4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
' V9 q6 S* l* _% M
; ~9 i( v% X5 H' a5 v- x" B5 \第5章 文本处理方法
( @* ?$ D; g! w! U1 h5-1 语料的获取与处理 (15:19) A. J: i+ i2 X
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
+ L- Y% z& g1 |( m) U5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43). d* _! D7 ? U8 h/ ~# v
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
9 \% F7 k( B( r* B5-5 词向量与Word2vec (07:26)
5 u0 H" W! b; c+ D& N5-6 文本处理方法 (11:39)4 ]/ p \: L* w5 R
# k: }+ D& ?1 b% [9 ^( y8 E
第6章 实战之聊天语料处理1 `3 a; s9 r5 z; }0 {
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
* H+ _- L' C1 Y6 t* s" P5 K6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)" {/ ]0 _. q6 I4 ^
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
3 u( V+ N& D( t/ u/ ]6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)" H! h- u/ S2 G! N0 S2 U
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
: U& |/ [6 P5 ]4 ~* {6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
( ?6 L3 R. a4 G" D8 S& @% ^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)# e+ `+ ^2 u7 H( _; y9 o0 V1 B
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
7 e; E7 \+ _+ i/ ~6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
7 I o' G* y2 Z2 s+ T0 a6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)% o. d- N9 u$ G; c
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
/ u" a2 t# v7 e' p6-12 语料处理实战小结 (11:36)' V7 c/ G% W- a5 l
& q7 j, f1 p# _- P6 m" U/ h, h第7章 聊天机器人原理# D4 p- z! R; T# l
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)+ c9 K5 h8 j' j j ?0 i
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35): B8 P" Y1 P% T0 b$ V3 k
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
" t. j! v, o* n# t/ ]7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
- B5 [4 E L! z5 o9 C/ t& M+ P
/ y* Q' E" [" W2 r1 M3 {第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理/ B& d. x+ A/ [8 y# q) s- R4 M" z
8-1 线程处理（1） (09:15)
: P. q" `! }# h8 U& u [& z8-2 线程处理（2） (10:10)5 g0 G9 M, M! ^3 b
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
7 T4 v( S3 N* [7 P. D: p8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
( J {6 _. e( \# T9 Q# K8 T# K8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
z9 T- @% h7 W7 k: C1 Z% S$ J8-6 batch_flow（1） (07:28)8 r6 h; Z$ `7 ]
8-7 batch_flow（2） (05:49)
/ h& `' H+ ~, X8-8 batch_flow（3） (14:43)( `2 c2 h7 f' b: J E' A
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)- \) e- B4 `4 g/ ]8 j+ b% X p
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
! h8 _9 x! ^2 L. o' q5 K S8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)3 H6 c7 Q3 Z3 X ]& q& S
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)8 q t' C- i! h' q9 p
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53); Y; Z' T7 ^! F
; g U/ f( b2 o第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写6 ] a7 u. W& |: C
9-1 基本流程介绍 (10:37)
+ ?, w1 L( t" T9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)7 `$ M6 w( s5 Z6 t1 ~( X9 c
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
: Y7 Y2 }% V( w, i9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)8 t2 k0 e6 y( {
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
+ Y" U$ [+ ~! w4 }, h/ H6 c9-6 构建模型（1） (06:43)( X" ~6 n/ v4 U' `2 D4 E
9-7 构建模型（2） (08:38)
* p* h6 F! s g1 ]1 y9 y4 R9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
6 P9 @: d- g3 h/ X/ ]1 e9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)0 z6 w* J1 W* I1 q5 ?
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)# I- r/ l& e" I4 S
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
& Y4 |* M6 e. ? x/ i0 I9-12 构建解码器（1） (08:28)
4 O' s( t( }: @/ h; B+ ^$ f3 n9-13 构建解码器（2） (09:22). y: h$ R( A0 v( e8 G
9-14 构建解码器（3） (07:36)+ k" q% U$ p9 n: {3 L
9-15 构建解码器（4） (09:19) d8 O4 z' t! l- X, b. k
9-16 构建解码器（5） (10:59)
\5 C+ p. W* q9-17 构建解码器（6） (09:28)
+ q' ^/ g/ F0 I9 B; p$ _% }: k! z; t/ n* k9-18 构建解码器（7） (14:52)" q6 t& Z3 Y- i( d7 I0 \( Y, Z
9-19 构建解码器（8） (17:02)
5 z* H! d! C8 ?! P# ~9-20 构建优化器（1） (09:56)
1 ~, ^) `. v4 C( [ I" K& a9-21 构建优化器（2） (08:48)* l, E2 K/ D2 I# k- x6 a0 Y% A
9-22 构建优化器（3） (06:01)
# W$ q2 ~& V/ ]! @/ k7 [7 M9-23 输入检查 (11:51)
# Y1 j1 \. \( A( L9-24 训练模型 (11:59)
/ Z0 G* J, d; O# V5 R9-25 预测模型 (07:22)$ m7 l/ M: { C
% D4 |) C" n! y$ s5 T( J第10章 聊天机器人模型的训练和验证9 l) e ~+ }+ J' Y9 P! ?: K0 ]
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)8 |9 y# [- ? w- L5 i$ J! ?" A
10-2 第一种模型训练（2） (13:28): C" S5 V" X6 b5 \" A* g, `
10-3 第一种模型训练（3） (12:10); H* E- S' D! T2 I. O- G% _
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)$ Z& }' S+ g) S) V
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)# D& Y% y' M; h v% S
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)* u+ N- M, p0 q. \1 Y6 y7 R. M
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
- J7 G, c3 p& U# o! l" G- F6 E- ~% ~+ @) [10-8 第二种模型训练（3） (05:34)0 o5 Z' }# @! U
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)7 K- k1 k6 m3 k$ }
' l% d3 |# t6 r W* @1 y8 n# b
第11章 Android的打包与发布
, @$ I- y0 V3 x4 G11-1 新建项目 (07:49)
6 S( Q- F* ~ ?2 o) L% i# A4 s( ?11-2 代码结构讲解 (17:15)
" q: R1 @9 b) ^# c$ ]11-3 私有变量的定义 (12:25) _$ V: n% B2 q$ D
11-4 参数初始化 (11:54)
' w0 p( q& D" @" k, `- @# A11-5 听写UI监听器 (19:18)
! X, t8 g" s/ p. F( s2 R11-6 合成回调监听器 (05:58) ?! |( ^( Y5 \ G: B, }/ B
11-7 听写监听器 (27:14)
7 t! M' G) f3 Z8 y6 F: X/ S11-8 语音合成参数设置 (08:59)
* W! y- k% J- U; x! ]" Q0 E) H11-9 完善项目 (21:32)2 ~+ p" i# L" p
11-10 打包发布 (07:15)
" z+ I' \8 H7 M5 P! s/ J8 ], n
F( P% j& y, k4 b% V% y〖下载地址〗: [( ?% Q" A0 H6 ?9 X) A' T
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