- I2 ^+ V1 M9 s* X0 W" Y: B1 i
1 `4 t" [/ U# G( Y* V5 x+ i( V: E〖课程介绍〗
/ s: j- P6 S. }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。
. m" R# k3 X: N! G
0 |" `9 M; z; Q$ ^% c+ c〖课程目录〗' h+ t# G/ I) A8 o" `2 h" v( L
第1章 课程导学
/ N- I a& H9 ]( v( Q, i# v1-1 课程导学 (12:34)
$ i! ?+ s( F* X+ S- t$ w R# i9 d8 ? s( T5 u+ |) M
第2章 基础知识4 e+ j9 B$ ~" j
2-1 什么是TensorFlow (10:24)+ e* ?4 {2 t6 k* D! h6 w8 d- A
2-2 张量、图、会话 (06:17) x# j9 ?* F: L+ M, ?$ y
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
; p$ D. L$ D( K9 A2 o! H- F2-4 Android操作系统 (16:19)
+ B$ W E; l) C' X. l2-5 Java安装 (10:15)
. ]$ V' T0 W9 t6 g( S2-6 Java环境搭建 (02:40)
; e' J/ q2 P: T+ A: w! X5 P; W2-7 Android安装及运行 (10:39)
. P/ `, ?5 K5 }# \: E" d2-8 第一个Android程序 (05:34)$ a" ]% q/ Q* G c
& |) J6 q6 s) M* a3 k8 B第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）+ j5 v' E ~8 Z# ]. ^
3-1 常用模型 (10:15)
. G, i" a% {$ r3-2 BP神经网络 (10:53): w. R( l6 e7 X; Q6 ~% n
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
/ Y: V: _0 W+ V8 n$ A' w6 w) x4 y3-4 循环神经网络（2） (06:07)
! ]) ?. u( |9 k2 V3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)7 U5 u. z$ X+ V/ F
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
- h! u5 M) x4 a. c [) F# _3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)- X" e0 ?* C m; O
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)% R% S# P- c' U; D$ |0 E
& n$ X- q9 _0 J* R' k第4章 NLP基础; o; a- M1 c2 ~7 A) N& P
4-1 NLP基础 (04:19)' t. U, g' y' {3 [
4-2 分词技术 (05:29)" }+ A7 @( }' o; l4 m, R, L
4-3 词性标注 (08:34)
8 V1 {/ ~0 |1 G4-4 命名实体识别 (08:25)/ [* e6 K4 {9 P! W0 J" B+ L1 [/ w
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
8 k2 O* L7 p( D: T2 u$ M9 E4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
9 j% l& F0 n! q- L( \$ M2 Z4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
. l& l$ z( [4 `" h# g, n, u8 q) @4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
7 e/ P: w* g9 _4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)4 P' @* c. q8 Q; e/ k- u" W: e
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)8 T+ v+ ?3 a4 P# `
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)* C% S0 }0 m! s2 \" l- H
$ k2 G. T4 n3 H2 y, B' K- c! O第5章 文本处理方法4 [' Y: \! M5 G2 G9 R; r/ h
5-1 语料的获取与处理 (15:19)- w6 b x6 \ R8 `$ S3 `
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)" [1 x& b5 a- [6 X6 b( H8 K
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)4 a4 ^2 l9 Q7 h' l0 n# d2 O, f
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45); J2 W/ F. \+ y+ \; K1 @& z: b& K# b
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
; G1 ^2 f5 u* T5 r" P5-6 文本处理方法 (11:39)4 V/ _4 V8 `# y" p( A$ g
k* F7 {, M4 u第6章 实战之聊天语料处理' r( W8 g) i! I H2 u; z5 w
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)( |3 _% G7 W( B6 ?5 z' \
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53). z0 g: v3 |% O7 d/ @, M9 ^
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
/ F& Q* ~3 f0 g( R( {9 Q, F6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
) K) v R6 i, C5 R% X* N( o6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
, i, H: p# {; p# j, g0 r6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
! ?$ e; J6 K# F9 p+ x- w% G6 a! e6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
$ O, k; B. d1 s- O$ y3 Q6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)8 U; W5 ?/ j( R2 b- e' F: ]& a
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
: V/ y# H8 Y5 L4 r6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
0 K/ U7 q. `- A( B6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
4 Q) L9 o p( z* t. G6 E2 O" a6-12 语料处理实战小结 (11:36)0 _& ~0 {8 v# g) a$ Y* l8 w
+ g7 x5 T6 s8 J: O' ?第7章 聊天机器人原理
3 ~3 _. q$ ^* C1 Z/ Y7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
9 X/ u# z3 L" Q& Z+ Q4 _7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
% r0 b; n9 d# d5 b6 j4 W8 \7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)1 V2 k- O& g9 m! v: A
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
+ F" F2 M1 Q5 a& \% i. Z6 U4 t! e( n! B" ^$ s: L
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理7 c7 q$ p; K3 S, f
8-1 线程处理（1） (09:15)3 t! m G# |1 k/ n5 b T# u9 }
8-2 线程处理（2） (10:10)
5 K$ z( f6 T* M3 h G+ z$ C8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)' z3 E) p+ d1 s4 a- y ]& i& i; k
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50), f3 E$ f5 a( j) K, z3 T
8-5 数据操作 转换长度 (07:39). Q" a. D8 j7 }# Z- ~5 \
8-6 batch_flow（1） (07:28)) q" [9 s4 F! D0 w6 v
8-7 batch_flow（2） (05:49). l2 [) ~3 E/ h; H4 s( Y5 ~7 D$ \- w
8-8 batch_flow（3） (14:43)
* ^' q$ }/ `6 a3 f4 g8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
4 B o4 g' A; p( Z; Y- {8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)7 h8 M2 Z- w* b
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)# w$ J# u' T& H
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)& a" ]( l1 _+ @6 u) m0 I
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)* Q% i# ]; H5 V9 C) Q0 ^% x
2 d0 Z" C i5 X2 J' x% F2 [% s第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写- o9 n% O6 ]* W( e. U9 n- }% E7 r
9-1 基本流程介绍 (10:37)9 r* C: g# g* ]( f- R1 u5 a* b
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
D3 N4 r" M4 |+ ~: M9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
* p; k. ^, o7 H5 i/ g9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
. I- q5 O5 n; E, m9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)7 M. X0 y1 H: V0 B4 }# J
9-6 构建模型（1） (06:43)- s7 @# J6 c0 _/ |
9-7 构建模型（2） (08:38)
/ b' g* b% L; l- g, h9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)4 D9 P, Y, P; a- |& l2 p6 p+ I+ n
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)1 n4 k# b8 O* ^" f4 e
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)" D/ e' L) M' C- r7 z) g( q! ]
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)( }% x! T# j! g' Y
9-12 构建解码器（1） (08:28)& Z% ]# o+ J& }! ?4 F
9-13 构建解码器（2） (09:22)
! a' Y! p; n, j B7 @$ Z. y+ V9-14 构建解码器（3） (07:36)
4 ^3 H0 Y- E9 d9 y- e1 N9-15 构建解码器（4） (09:19)- f- E3 f U8 p! k+ ~9 C" v5 Q% k @
9-16 构建解码器（5） (10:59)
4 S0 \0 d) k6 O& |" O/ Q; p# J9-17 构建解码器（6） (09:28)
: b6 p( V Z" N% U" C8 |9-18 构建解码器（7） (14:52)- n8 W, E' {* }# W. D3 Q6 @
9-19 构建解码器（8） (17:02)
% k/ J/ o! {( [. d4 B9-20 构建优化器（1） (09:56); W6 H5 ]' d' }! }& u
9-21 构建优化器（2） (08:48), q# h% e+ `# |; S! h
9-22 构建优化器（3） (06:01), Z. ?7 B. }1 F: I X
9-23 输入检查 (11:51)
' N. d( S3 c# N/ J: y( q% P9-24 训练模型 (11:59)5 s' ?! a3 `) }- ^1 W; G/ f& ^
9-25 预测模型 (07:22)
! f; Y+ [/ I' d# A! I! F0 j: V8 b7 K/ l- K: ^5 u# i
第10章 聊天机器人模型的训练和验证+ f4 s7 M1 e1 ]' h5 J; {
10-1 第一种模型训练（1） (06:17): N& G. L7 ~/ x9 O3 `7 l6 e
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)) O( P, M' U" E9 X$ j6 \% a
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
7 |% C6 M4 K# z2 V( L8 N( l10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
6 Y, c* ]. }6 d. A+ f10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
: p( F* L6 g0 D, T8 y8 c* U. M10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
d9 A8 z6 t& I# n% C: c10-7 第二种模型训练（2） (12:06)0 \4 A8 G0 Z: Q; R8 C7 @
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
! M, W6 j/ p9 I( M1 \10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
" t' H* u: y/ |. q# d" Z% e+ e/ o3 d! \. w3 Y) Q4 D
第11章 Android的打包与发布
) ~9 ^2 Y% P1 `" l" \11-1 新建项目 (07:49)
/ o* y6 f5 Y' T B& z6 f11-2 代码结构讲解 (17:15)
7 e: _0 T5 y* N0 C9 |( u11-3 私有变量的定义 (12:25)
( d, t' B6 e4 X8 Z9 n11-4 参数初始化 (11:54)
: t4 _% B$ v6 ]" `; i( y5 s1 Y11-5 听写UI监听器 (19:18)
# @0 S2 p0 f% J0 N* _" j2 S) m- E11-6 合成回调监听器 (05:58)$ j* H4 H7 ~4 c- O0 l4 G: V
11-7 听写监听器 (27:14)
5 ]+ r4 j3 A& v11-8 语音合成参数设置 (08:59)
7 ^8 f* Z, i2 l7 z# p) ^8 j: D11-9 完善项目 (21:32)
; v' p" R! N+ K9 o, g11-10 打包发布 (07:15): p0 h* Z# }0 y: A6 g0 ]( {
: m2 ~: F0 `5 ~/ K' K
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