% M! A( a: B7 N2 K8 P2 P
/ [7 h7 o5 B* D+ B" q7 q. ^: _# K〖课程介绍〗5 W8 @1 l6 B2 V/ D
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。
6 e1 u) s: n `! I0 W) p. r
& o z, \9 k* }) w〖课程目录〗4 }1 t9 ~0 f; |
第1章 课程导学
. a. s& w1 m8 Q1-1 课程导学 (12:34)
2 z" _7 F3 ^3 `2 a }6 m' ^( B( h/ N+ z; Y% ?; [
第2章 基础知识% T! B, u' D6 v
2-1 什么是TensorFlow (10:24). @6 ]. W% l9 T7 |: @
2-2 张量、图、会话 (06:17)
6 D+ V5 X" h4 L; ~) {2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
6 k" f1 o; `/ I% z4 v2-4 Android操作系统 (16:19)" ]& w! h# p$ o F# ~0 l& E; A- V
2-5 Java安装 (10:15)
: T/ R5 l3 O! r' O6 V8 _2-6 Java环境搭建 (02:40)
+ O3 y7 {- Q( y- r2-7 Android安装及运行 (10:39)- y8 s, ]# e, ^9 f# A
2-8 第一个Android程序 (05:34)
4 D2 l# ? \: Y% N7 S7 K' O0 d& z; k4 S
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）, T" \8 d H7 E5 v
3-1 常用模型 (10:15)
- {) t. b* w. Z& n* X( H3-2 BP神经网络 (10:53)
- \1 t6 h! H/ Z1 |4 L& c8 K1 e9 y3-3 循环神经网络（1） (06:58)
9 w' L1 I2 o' P0 x q9 e3-4 循环神经网络（2） (06:07)
. v" F J7 X6 F, g, B- C3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
# g( i7 c4 d0 e3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)6 S6 L5 \& |& b' M/ P
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
6 P$ }( z7 S# n& x3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
* i! B$ u4 |+ i3 t* O% t
3 p7 c9 g0 ^# a第4章 NLP基础
- {$ b. f7 ]6 t ` H4 F0 u* Q4-1 NLP基础 (04:19)+ F- P' i' C2 O; ?7 `9 h! S
4-2 分词技术 (05:29)
/ J; Y; E: r- @! N/ C4-3 词性标注 (08:34): |3 i* m0 q6 z) g. C5 e7 I
4-4 命名实体识别 (08:25)/ @$ ?* M( M1 ^* j0 \& x
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
0 e* _# T! [1 `, S" f4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)4 O6 n4 h3 ]+ u, x/ G* ~
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)* B4 A6 i9 H# |1 L& R& H( t
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37) C" k# r( e: n+ }
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)% Q- g+ ?8 b% T9 ^+ r
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)- Z4 i* N1 x+ p2 _
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
& ^0 E/ u' x5 s& Q8 X
5 n* P) r; y: ^3 a9 J第5章 文本处理方法
0 W! X. K! g" y: Q5-1 语料的获取与处理 (15:19)8 D: V$ r: a% c! [- O# B
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
s; u5 F# L9 ^4 ]1 t4 {# t, z5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
2 u+ A6 u% E- U3 T! P2 o9 o5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
R" W6 A- u ~' J) E$ [5-5 词向量与Word2vec (07:26)5 U! e8 y0 g0 M0 e
5-6 文本处理方法 (11:39)' l! D: t' w) u/ ~7 w$ A7 c0 s7 S
1 X ]1 z7 c: w- c9 j4 {5 q第6章 实战之聊天语料处理5 i* A+ D- p1 A, y+ S4 B0 S+ a
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)/ Q& j; G" F# ^3 u- M
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
0 ?; C2 c) R8 b$ _9 ^: p6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)/ J- T, k4 d; `' z
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
m+ Z% {, F, B1 X6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
6 y; z" F& r3 U- M4 O1 K6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
! O/ d' L8 w. a( z, P' g% 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). o* e0 {+ u8 y/ E! O0 A' o1 u
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
5 U, K% e$ L( y6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
7 C- i3 T' }' J4 u6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
0 ]5 M5 ]* H4 J c/ Z# Q6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)$ p( P3 Y# G* j/ A4 u9 |' _3 f, K
6-12 语料处理实战小结 (11:36)* a' o! n& E" h$ Y) L& s# T0 ~7 k& }
8 q' ]) \2 F0 k! @# I第7章 聊天机器人原理- B& C# `. y3 K$ l( T
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)5 c' ~& `# C" q7 X3 G
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
$ m2 A, w g! a0 ~* _' x7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
4 ^2 r, r6 I( X7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)5 @4 g1 X& i" ?5 C7 h
0 Q o& W8 _0 q0 b7 j; ~第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理4 e+ V& \! `. c) U. n ^' Y; x7 u, Z; _
8-1 线程处理（1） (09:15)
4 f! P5 b9 E# ^& N: Y8 H8-2 线程处理（2） (10:10)1 _* s% D( l( Q- |% }: i
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)/ `" S! q6 h1 S" `+ j/ c
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)5 ]3 I; D+ m; c) P) |' W
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)- A- q% @# @% N" o9 V& j; z' E
8-6 batch_flow（1） (07:28)
) b5 L2 w$ ]* [) _- I% S4 u8-7 batch_flow（2） (05:49). X5 r& e: g4 H Z7 [5 O
8-8 batch_flow（3） (14:43)' Y: m! `. W/ ?/ J B
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
' |2 Q( N$ G/ f: x: \6 D9 z. r# h. \4 D8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
/ `: A+ R& I5 s7 `. Q5 @0 o8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
& c! y- f$ |( z7 a, w: X8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)% d. U! d: S! s* L! |9 q
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)+ A0 ~$ b% R8 c- F3 W9 E
* x9 o0 v8 g& Y第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
0 ], s& ?$ ~+ T- l7 o9-1 基本流程介绍 (10:37)( {# j" _" J$ i2 b' ^( w
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
' a1 _& ?9 K+ I' n* d9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
* z* g7 \: f* [- F/ L/ o8 o- P9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)( A3 I( o( G; ]7 z: ]" c8 v
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
( Q0 ~/ {3 N z; z( q0 r- i( O- j9-6 构建模型（1） (06:43)
4 H( Z7 S- M3 D" u9-7 构建模型（2） (08:38)
3 m9 V% c \1 f) L' u1 a" ]/ i9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33). c/ C8 n% ?4 H+ a' m- r; ^+ |2 ^
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)- }. d* s. N, l4 \3 U/ ^, |
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
2 e6 ?& J: f, Y7 c6 q5 B9 @& Q9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
( g; e% j8 e/ u9-12 构建解码器（1） (08:28)( }) f) i2 s/ y8 z
9-13 构建解码器（2） (09:22)
1 r" O9 B8 s+ E* l, j9-14 构建解码器（3） (07:36)
# |% P& B# y- z' D7 @7 Y! g$ s9-15 构建解码器（4） (09:19)
" q" l+ v6 K) e' X9-16 构建解码器（5） (10:59) u$ E0 u$ U) g, T( K. T1 o
9-17 构建解码器（6） (09:28)
1 W1 j: n6 N: s- ~9-18 构建解码器（7） (14:52)6 s& ~0 V& l: S4 M7 J8 p N4 k
9-19 构建解码器（8） (17:02)
- c* ^0 ?! P5 o% m/ Q# }9-20 构建优化器（1） (09:56)4 `# m& @+ S' u5 D; y d
9-21 构建优化器（2） (08:48)
% g" h; g& i5 [* ~- A$ b- w1 P9-22 构建优化器（3） (06:01)
F$ y7 A9 L1 P2 w" q; A% o, S9-23 输入检查 (11:51)- Y/ F+ x0 \, I1 z2 u* @0 @
9-24 训练模型 (11:59)7 K8 B" {. L. K9 H
9-25 预测模型 (07:22)
J: ^: w o7 H
, ~6 N7 Y; b; x7 }% y( T4 A( m第10章 聊天机器人模型的训练和验证
5 T5 ]3 y% @, o10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
( k' R7 [0 h9 `7 v1 M+ G8 [10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
8 h( ?3 F5 N6 R" k/ w4 V10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
1 l) ?1 D1 k% ]8 E10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
3 @ z( K+ J9 a; f) j4 _5 l6 e10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
3 ^8 P$ M) a/ W7 J2 m10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
$ ^, m$ L! B' @3 f f8 m10-7 第二种模型训练（2） (12:06)! [$ t! x8 P# E% ?9 }- p2 w
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)9 A- ^7 I8 |' S
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)9 {1 W8 e) b; N( p( v
5 S$ m# {" b! Z3 @' X- w; L& d$ _
第11章 Android的打包与发布
0 v' w& w4 ]/ X9 w6 q5 P9 z2 D11-1 新建项目 (07:49); @( c7 S0 k5 a: a. C
11-2 代码结构讲解 (17:15)( _2 T' M. K0 P) O. Q2 F$ i+ J
11-3 私有变量的定义 (12:25)
* _: u$ r; [4 c5 W+ R' Q9 X; |11-4 参数初始化 (11:54)' {: F4 ], ?( `1 h! b; M3 B8 d
11-5 听写UI监听器 (19:18)
$ I" S m6 ?, n" p: |/ Z11-6 合成回调监听器 (05:58)
w4 C- Y4 A0 E, n6 L' Q11-7 听写监听器 (27:14)
5 p+ Q& g* |7 o) [11-8 语音合成参数设置 (08:59). n, ]( C+ m3 K/ V2 u/ `# `+ U/ z3 u2 z
11-9 完善项目 (21:32)
+ N( u( t7 n) K% K" k11-10 打包发布 (07:15)
+ b' h% Z$ Y: G1 ]; I) [- u2 O! H
〖下载地址〗
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