( T7 b, @- P# u2 C$ [- z7 X8 ?) g: u' g
〖课程介绍〗/ J/ n2 L. j1 r- m/ Y/ B
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。1 `$ e4 H$ w f& l4 n
9 z' a% S0 b3 o9 d' O* r6 D/ t〖课程目录〗5 Y( K2 P6 l- R, A/ O p9 }8 R9 [
第1章 课程导学
! Y1 Q, l* \8 Y) `5 P1-1 课程导学 (12:34)
/ h) u; d1 H4 E5 a
( q+ j z" E# m) |第2章 基础知识6 {$ d0 t! M$ y7 b
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
2 r! F9 D$ y' P+ m. u3 Q2 I7 O2-2 张量、图、会话 (06:17)
2 m( T: f* v$ x6 X2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)3 E d8 C. C8 l! r/ w
2-4 Android操作系统 (16:19)& v$ R$ f/ ~9 b# @
2-5 Java安装 (10:15)
9 P$ \$ J1 T3 ]( S( ~! H3 Z6 h& ~2-6 Java环境搭建 (02:40)
5 ]* D% p1 y7 L! I/ Y6 m9 F2-7 Android安装及运行 (10:39)
, u% X n9 X# u5 N3 |% y1 r" D! I2-8 第一个Android程序 (05:34)
A9 ^6 U* h( F1 N6 {& k5 k/ D) Q8 F, J0 d6 Y
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
1 F1 A$ P) f/ P+ t! J# ]$ W1 ~: r9 y3-1 常用模型 (10:15)
& e: u" G6 u' y$ b( l" d0 l# g% [5 q3-2 BP神经网络 (10:53)
' o) Y0 `3 }. z& q1 v3-3 循环神经网络（1） (06:58)
1 F& b6 Y/ q9 N) H* r+ K3-4 循环神经网络（2） (06:07)
+ R3 p3 Q3 y7 Q- h! G3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
6 `5 d: o/ J0 O+ P7 x1 T3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44), Z) l5 d. x% F
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
2 Y5 T8 q; L0 l; |3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12), `( o" u4 k, k7 s0 O! n1 J2 ~
- ^4 n$ H2 K5 D
第4章 NLP基础
! h$ l6 K5 ?6 {5 O. G# a4-1 NLP基础 (04:19)
' e0 v( R! P$ [/ Z: a" g1 U% v5 p" _4-2 分词技术 (05:29)+ ?$ ^. S$ v' y9 Q4 d4 E; S4 O
4-3 词性标注 (08:34)
& T2 x: r, \% L/ @4 ~" T1 \& [4-4 命名实体识别 (08:25)( O/ r6 b7 i# E* w4 p
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)9 u9 u+ m4 w5 X4 E
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
$ A& t F6 a, H( j) {2 c: q. u4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)/ a N" Z" @/ y$ [7 C- ~& {% p
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
: E( `! Z5 f a, [) R% Q4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
' n5 ?& s0 D/ n2 b* U) \! O8 Q4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)2 A/ k1 O+ n% E; z3 {2 Q' ~, B7 X
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)& [( T% O# F+ {/ W) G
2 Y2 R6 V5 o+ E+ {1 a3 K7 G: `第5章 文本处理方法5 e3 z2 z: s C4 N; Y3 P( Z+ l
5-1 语料的获取与处理 (15:19)1 L* ^8 W7 I( q0 l5 g
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)% [* n0 p, p ?+ D; K' [
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
; V- _3 X0 q6 A8 w0 J5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)8 u8 o3 S: V' ~! G; K8 r
5-5 词向量与Word2vec (07:26)6 S2 ~* V7 P3 d2 Y5 n8 Q( r
5-6 文本处理方法 (11:39)
' Z* C5 A% I5 Z' g w# ^! z6 R% C& r, M( T Y
第6章 实战之聊天语料处理
8 \. J8 D: S: J- o" n- p! r2 K/ B3 H6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
^2 E7 d* H5 k. i; X9 U6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
& B2 n3 P0 O) |% ~4 Q3 W+ I6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
1 D) v8 R( C! ^5 i& s# U# U ?6-4 数据处理-正则表达式 (07:04), H2 n1 |4 L5 Y! x! R
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
3 J: P" U. d0 g- r. ~4 S; I6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)2 Q$ o2 ]$ V% c& `8 {% Y
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)& y5 K0 j& L7 i1 t2 d- O
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44): M: [# \& D( Q) R# f; j: L4 |
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37): \' m j+ L- `
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
* ^% K) a0 m7 g& R9 W: K6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)+ D& E! D6 b# w" j
6-12 语料处理实战小结 (11:36)2 A$ ]! L- {! D# @3 P0 Z
. Y+ J* W; F) `+ W
第7章 聊天机器人原理! b' a9 a& B/ q/ k) r9 y
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)! Z3 n' U% O& P( k2 B
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)4 f7 q0 f/ ?" O1 v
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
1 b8 `) y E( J0 P9 v5 f& @9 L7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
3 z3 y' r7 ~2 E! h$ i4 P. Y, d# z! `) a: n( B
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理5 R0 z' [* F3 P. v2 i' R: N
8-1 线程处理（1） (09:15)' l& B+ }8 }& r8 d/ w! H
8-2 线程处理（2） (10:10)* o8 T5 x. I& d- H5 R4 C% z# X
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
( C9 x& R' r+ V' A$ y1 ~1 F9 p8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
, J6 g3 g' k# b" H8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
: W1 \' `- u, ^2 w+ J8-6 batch_flow（1） (07:28)
& c( A7 O4 p0 L& c( G8-7 batch_flow（2） (05:49)
' Q9 h# g- U1 p, c8-8 batch_flow（3） (14:43)
& K% }3 }8 Z- K8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)% X: u" _4 W9 e/ D( D8 h
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15) ] B4 d, I" p. L+ _: o
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54) ?9 ~# R3 t0 t k2 u
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)9 {1 }1 u# C- f8 M( O
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
/ D0 }) ]) W2 S/ t" ^1 ~6 a; c/ z( k* o/ s
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
. f7 s( q; G& j% ]9-1 基本流程介绍 (10:37)
2 h) i' ]4 Q4 D2 r3 }7 [2 B9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
" I- I% g0 |- s) Y2 m* O& {7 R9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
! z2 B! d; J+ p5 ~5 s0 {# N9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)5 Y3 r/ q) ? A: P* v( @
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)6 ]7 c1 C4 p: Y, @
9-6 构建模型（1） (06:43)3 H; @$ U, g5 W* ]# k9 d4 O& w
9-7 构建模型（2） (08:38)0 D: n- `! X+ d
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)0 ~) b9 ]! I# N
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
/ A+ p8 V; N" |! z9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
& \+ e+ Y5 x `, `! w4 ?9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
* l# e. s: i L# }" W! ~1 u9-12 构建解码器（1） (08:28)
3 d( j6 X$ v6 B- X7 C( o9-13 构建解码器（2） (09:22)
- R! o/ K. N: ]9-14 构建解码器（3） (07:36). \# x) r- I9 f0 ]0 \2 W: B
9-15 构建解码器（4） (09:19); T4 s& H; c' [6 V* u8 J+ B
9-16 构建解码器（5） (10:59)
# l8 W( A& {0 {% l# i3 y! m5 s7 h9-17 构建解码器（6） (09:28)
! }& H8 O8 _, @2 M- Q9-18 构建解码器（7） (14:52)
. h3 c0 C# a6 ]( `9 F9-19 构建解码器（8） (17:02), D" ~: [( `2 t6 R0 w1 E
9-20 构建优化器（1） (09:56)% P0 |6 s7 b6 n& Y' b. [( t
9-21 构建优化器（2） (08:48)
9 k- e. J* r) B! @! ~1 I9-22 构建优化器（3） (06:01)
- G& `# G) s) Q2 O9-23 输入检查 (11:51), g) s/ ]! S; M4 O
9-24 训练模型 (11:59)! V4 Q: o. q% b! D% S
9-25 预测模型 (07:22)
) C7 i+ P/ }( w9 N; N2 ^
0 j+ N( g/ W4 ~第10章 聊天机器人模型的训练和验证7 x1 s! p' b I B
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)# X7 t# b* A. P/ N5 [" x
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)- g, a1 @4 p; B
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)2 ]4 G% g$ z2 U) |0 u" u7 w
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
! P6 l' w) d( K0 F10-5 第一种模型训练（5） (25:35)2 c( [3 T5 b0 e, ^9 U3 A6 d) [* g
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
; _4 W" m z, a# o10-7 第二种模型训练（2） (12:06)4 v* c5 Y3 X: h2 n% o) x& Z
10-8 第二种模型训练（3） (05:34) }/ G3 _% B4 U' D
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)$ L) B/ o3 u0 y: l
0 I) g$ K+ K# j$ N$ g第11章 Android的打包与发布
. v6 c# M" t1 | A3 f11-1 新建项目 (07:49); F, f# d1 B# r: i, U- i
11-2 代码结构讲解 (17:15)
D! H3 w2 L' j% f( Q. Q$ A5 p5 A11-3 私有变量的定义 (12:25)6 M. d4 i, G" e5 z
11-4 参数初始化 (11:54)! P& t+ s/ f# h
11-5 听写UI监听器 (19:18)
, l: Q' T2 J5 O0 c11-6 合成回调监听器 (05:58)7 M6 Z) L! s% ]# T4 k E# ^; w3 ~
11-7 听写监听器 (27:14)
3 C, s1 i* \0 x' }8 X) D3 N11-8 语音合成参数设置 (08:59)
" m6 g5 O- _- _# l' Y1 w11-9 完善项目 (21:32)
2 Q* x6 s! I: i2 |9 _11-10 打包发布 (07:15)
( L4 N4 k X A! K" l1 C2 v5 o8 @8 p* t" i. E3 o" t8 a
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