: n# ?2 i( n- \3 e `9 I( ]
# j) @+ h9 o# _( }' M( m% ?〖课程介绍〗
; k9 P3 V6 `" r0 E! M7 G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。
0 L$ h- d0 B5 s0 T: x5 B7 ]
& s4 p0 b# U4 f! w〖课程目录〗: i3 Z, k, e1 n; i
第1章 课程导学
' D2 R5 `4 i0 s" u; m F% F1-1 课程导学 (12:34)
& H2 B0 s- p* i4 F
7 t" K# p# r, w, g. ]# o第2章 基础知识
* Y) @: r- |. w% K9 f: V2-1 什么是TensorFlow (10:24)
- p3 o( i! ?- ?2-2 张量、图、会话 (06:17)1 e- h) k! m% ]& P: F, `6 d
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37) G! S& z& F* G" ^+ }
2-4 Android操作系统 (16:19)- D3 F% ~5 I/ P2 }
2-5 Java安装 (10:15)- @8 _$ u8 _8 `
2-6 Java环境搭建 (02:40)% E3 a8 {/ n6 s% i# x) D
2-7 Android安装及运行 (10:39)
, P8 Y* r8 a: |8 W2 S8 z2-8 第一个Android程序 (05:34)6 k. `% f" b, o& ~9 X3 r5 X( W
/ o% O# o2 S6 P5 l! g S* B第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
; E5 v) N5 |. c6 w9 x) C! ^3-1 常用模型 (10:15)
( y O5 A; K0 C1 X3-2 BP神经网络 (10:53); X+ l$ { ?" f4 `% N
3-3 循环神经网络（1） (06:58)6 M( T; m, B1 t
3-4 循环神经网络（2） (06:07)+ ]8 z* c! C+ ]. w' I5 I
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
$ ^8 b# t% @! T' ^# @: q C3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)+ t0 S+ \ P/ C
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07). H" v+ w% |- Y a- {4 T- e
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
( J, S( g. z T' C8 o! I- t4 p* u5 U2 @* J- H
第4章 NLP基础, L& j. E9 j- h# k. ~
4-1 NLP基础 (04:19)2 @% O3 N1 H+ y- \- n1 k" Q
4-2 分词技术 (05:29)9 l2 a1 z8 F" X1 o0 |& e
4-3 词性标注 (08:34)
$ { g& N7 r% D/ |3 t _4-4 命名实体识别 (08:25)! k" q/ m$ n0 ^* Y
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
$ p/ u ] {6 z7 w( A1 A4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
* z3 ]$ X2 j" Q9 }4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
6 D' n; x! P% j" p/ b4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
, ?1 D* o4 |$ @# T- ^% ]3 |. K n' V4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)3 P0 ]3 t9 i' h7 ^& k6 _' E7 s- z
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
6 W7 ]' f( s; {6 W4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
/ v( T9 [3 y5 [6 A
+ \/ U9 K7 O' X( [. N6 O# b第5章 文本处理方法
0 d) ]" G V6 f i- W$ `5-1 语料的获取与处理 (15:19)" a7 x# q9 e' W: y5 Y5 P
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)6 ^: j. \/ U5 e: d- }6 L* D
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
* G- |6 ~3 H) S* ]5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
: ?6 `$ \+ ?9 E# Q8 z& I' Q5-5 词向量与Word2vec (07:26)7 R9 ?# u2 P: X; e: C% w* X6 F
5-6 文本处理方法 (11:39)
: `8 T _4 E9 @ ~! P0 I- H! V0 p' q" A0 G. F6 ]2 |3 {
第6章 实战之聊天语料处理6 A: M! E- I6 ]1 M" U
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)6 [5 N- E6 l* R* v5 [8 J" F
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
7 E+ r- B5 U C! x+ t/ L$ g1 k6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
) o5 m* B( e% u6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
* `( E2 q: O7 p8 O7 N6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
: [- t6 @8 w7 l: v5 j6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
4 E4 C7 I* [9 O& R4 o* }* h. T6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
' D7 E& i! [& p m8 |6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
1 W; W+ Z2 q6 ?# q6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
5 q% q7 o+ w' @# F1 G' O6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)5 Q4 j- t+ ` p
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)4 T5 Q, X- I5 l" e
6-12 语料处理实战小结 (11:36); ?, y& T0 E0 N. N# R7 S
+ D- g/ M3 e: M- l第7章 聊天机器人原理
8 }( w: B& [) `% j! @0 E( H7-1 Seq2Seq模型 (10:37)& C# w+ O# @9 n! ?) B
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)9 u7 }% X" W5 O% C r5 s9 a) }8 _; k
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
/ D' E1 h7 @* H5 U7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)3 g. G: ?/ U. B9 k0 ?
5 H( f& ?4 v6 Z- E
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理& P9 S4 Z2 Q, j) X. d* t% i
8-1 线程处理（1） (09:15)
5 @+ x# H+ H# s# n, t8-2 线程处理（2） (10:10)8 z4 I0 [2 g7 d! h
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)& V7 @( f9 m7 M$ p- W
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)& |# U5 E6 Q9 b F
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)# |* f- Z. A3 b( G' f
8-6 batch_flow（1） (07:28)
3 y- y" T- F3 C8-7 batch_flow（2） (05:49): ?8 G4 C A4 t
8-8 batch_flow（3） (14:43)
7 l. \% G1 h. A/ x. d4 B0 `8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
( I9 L/ ~5 }- [. _+ y8 m( M+ k8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
3 c2 R2 U7 c. f8 I! p2 @8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
. ~# W% c0 n: B1 W8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
- p0 F g3 ~, p5 G3 p4 H8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
. I8 z; ]8 N7 p N! P. f
/ y9 _/ h+ r1 l. P" i第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
$ B' S. y) f" a9-1 基本流程介绍 (10:37)
9 _. C3 U& [% [- h( U- s9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
" j% K& _0 G& x9 b+ O9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
' f1 I1 q1 J$ g0 w4 x9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
+ Z! @. z$ B5 u1 X9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15): D" X v3 l T. O& s: v
9-6 构建模型（1） (06:43), |+ @( O5 d: h! I
9-7 构建模型（2） (08:38)
* s( m2 f4 M/ ~2 e9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
* Q S$ Z* ?& A. U* }5 B9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
' n- D8 C' @& T& C+ `1 ]9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05). x+ I/ a/ m6 o+ P5 I @
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)) E ^! u1 w' x
9-12 构建解码器（1） (08:28)
1 ?+ }2 Z0 \" z! p8 ?. S' L% V# Z9-13 构建解码器（2） (09:22)
' B2 I( N5 o: u9-14 构建解码器（3） (07:36)
: N$ b& m+ ?4 @3 r6 r7 U6 f/ d9-15 构建解码器（4） (09:19)8 g1 C3 D' d3 o1 W# n- H- `
9-16 构建解码器（5） (10:59)" C$ [8 Z6 b# \' _+ V: `
9-17 构建解码器（6） (09:28)
) H: W& ?- m: I6 G0 U3 A9-18 构建解码器（7） (14:52)
, |1 m% o/ }4 E2 Z; x9-19 构建解码器（8） (17:02)0 h" N) z4 ^2 o( Y
9-20 构建优化器（1） (09:56)
% f# o) w+ U3 n& W" m, [9-21 构建优化器（2） (08:48)
& J! b4 F8 G- o/ w+ V" y* ?9-22 构建优化器（3） (06:01)! S% U: z2 v8 K
9-23 输入检查 (11:51)) t S& n9 y1 s6 \
9-24 训练模型 (11:59)
( J( `5 Q' g6 b3 N! x) C9-25 预测模型 (07:22)* F0 q H7 ~/ s* G) F4 f$ M
& i e! `6 i5 N! r( \* I4 V
第10章 聊天机器人模型的训练和验证8 U' e8 U/ @3 G! Y$ N9 o! J, t
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)0 c/ z3 e% ~' M/ i7 C4 n
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
T& H/ U* P8 ~10-3 第一种模型训练（3） (12:10)/ s6 H. O. o6 C ?% l
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)) v/ k Z; n: R3 v, P* ~0 M3 P1 Z7 }
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
2 r+ N8 L5 V0 }( N10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
! Q% [( @8 Z1 J. Z" T5 g: T" s& ~10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
$ P9 C) M4 I2 x$ l2 a2 P; v4 p10-8 第二种模型训练（3） (05:34)* A( K- F4 f( P& x& Y) |, ]6 H
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
2 I8 u+ d4 `! t g+ U* A, V1 G3 G6 n+ b5 ~
第11章 Android的打包与发布3 U E9 Q6 Y6 C1 u# V0 Q
11-1 新建项目 (07:49)' Q4 R, {7 `2 K a# d9 m
11-2 代码结构讲解 (17:15)
/ W- e3 k2 D3 N8 m& a- y11-3 私有变量的定义 (12:25)5 A* ]9 Y: A! S) F
11-4 参数初始化 (11:54)1 {0 P% [! |1 V6 C1 ?9 V
11-5 听写UI监听器 (19:18)& y8 O% c, H& x5 w- ]( D6 Y" L
11-6 合成回调监听器 (05:58)
6 Q. R/ d) @7 Z5 ? C2 W, H11-7 听写监听器 (27:14)
7 W" b- ] M0 ~( b4 P11-8 语音合成参数设置 (08:59)
6 l0 i* |2 n" w: Y( J8 j! r11-9 完善项目 (21:32)- g% c* I3 ?: p6 k$ O: D4 E
11-10 打包发布 (07:15)8 P% e3 q% I5 k
2 `' Y% W: G. M* h6 q& x" G9 g〖下载地址〗4 B" G6 r8 A/ N0 M
/ q: l) ?( t" S, T: q1 F7 J5 u0 t9 v
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