. v; [9 D* o0 i4 \6 R2 U8 s r- @8 v# n+ k1 A4 V8 V3 W# K
〖课程介绍〗
0 A+ V' A/ U" s' r3 ?+ 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。2 \! u& y- u& X* b3 _7 T
( `8 R$ G. t/ m8 \3 ]〖课程目录〗. f9 H9 O D2 B% t
第1章 课程导学5 U3 t h5 V' @: a) I: S
1-1 课程导学 (12:34)
: o& D; d9 u) E: W& K4 X3 X# p: G( T! a: r( d i3 k
第2章 基础知识+ ^0 C- c- _6 |
2-1 什么是TensorFlow (10:24)7 ^0 {0 L* h7 {* X) ~
2-2 张量、图、会话 (06:17)
3 }; o7 w7 Q' D1 H2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
) P2 v/ U' |/ V* @2 ]1 i2 k2-4 Android操作系统 (16:19)- _) }/ A8 [8 ]" P9 @
2-5 Java安装 (10:15)9 K- Y6 i7 `: P/ E6 b$ l
2-6 Java环境搭建 (02:40)% K& ]! }( X5 N
2-7 Android安装及运行 (10:39)$ x) E% p( y; Y& A+ i8 @$ R3 @
2-8 第一个Android程序 (05:34)
$ k* s7 M% n6 D8 R2 ~+ G4 P, [0 G$ T
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）9 t% E8 I0 `) f- E' a
3-1 常用模型 (10:15)* \( N4 i& m( S& E( ^* D
3-2 BP神经网络 (10:53)
6 F0 H0 `( y F3-3 循环神经网络（1） (06:58)
5 S3 z8 i' _# ]& ~- u3 Y5 |* N3-4 循环神经网络（2） (06:07); k& N- O8 u4 c) ^, \" w
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
( {, w4 Z0 L! [7 r2 t% M# i7 P3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
) N) L& ^* C: W6 L3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
* ]4 j2 H% j: P: [+ X& c5 C3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
3 M. J3 X6 F' }1 _" ~" V/ @- f
, Z/ F9 r$ L. F1 \4 V! D- M( {* M第4章 NLP基础
: M8 I6 x+ Z5 s; ~8 y: F3 l4-1 NLP基础 (04:19)
1 E0 ?4 r r" K4-2 分词技术 (05:29)
n8 ^- s z1 o8 f; [% p4 o3 ~4-3 词性标注 (08:34)
8 l4 q$ `$ z" t4 n0 i4-4 命名实体识别 (08:25)
5 g3 A3 W/ }# C4 l) c ^4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
6 ^' m# i7 m2 M4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)( l$ k% n1 }8 y0 z, q& U
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
3 R! a b- {9 K T* H( c7 x4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)0 K# A0 a, _+ C! y* Y
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
' c- }" b! w! c7 B5 E4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)* I: W/ ?- G% p. x f9 a
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)- x: }7 q: ~& M- }) K
$ d& g$ ^8 I. r, ]第5章 文本处理方法
# c- e: S/ v I$ }2 z" D) l5-1 语料的获取与处理 (15:19)
. o$ W) L: i2 ]$ N' x4 C- |$ ^5-2 NLP中的语言模型 (03:47)5 Y( w' r3 i5 C; ?
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
+ d3 @; n/ ]+ ? k5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)2 e; H6 ]" o) k6 w! B4 ?' q
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
- R. H) B* W( Q$ M, B5-6 文本处理方法 (11:39)* C P1 u' c( _- D% z9 _" C% Y4 v( x X
9 t# J4 G R h% h2 w第6章 实战之聊天语料处理0 ^4 B% N9 g/ |/ o) p
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40), t5 k' n- U. J! l
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
8 j- x/ U$ N& \8 ]+ [% O6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
I' y3 V3 u- q3 G5 X% V6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
9 n* V/ F7 N% z6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
# l: B- W5 U7 h% p8 y7 b9 Z' Q6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)& ?* H6 {* T5 D/ d n* f; V$ `9 e
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): f( ~' [3 r8 `& `) \3 r7 R
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
& K3 Q1 T% M" A3 Z0 m8 i6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
( B8 b6 v$ n3 ]- ~6 k' `! C6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)6 K! e8 J/ l+ D* T2 U
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)7 y' F2 u, R8 l' J
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
% }) W8 I/ n, l7 P
* f1 p; `9 E( q9 `3 O第7章 聊天机器人原理7 p9 u3 ]' K) |: z# ?
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
" x! O, E% {7 Y4 t B6 B7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
/ F& a9 I, }" Z, O9 p# o# Q1 p7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
+ F0 [ h+ g" r5 F: e& L1 }$ E, b7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
; Y) t5 E& o j x1 b- G$ W+ f- z% N9 g/ R
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
% N# t* O9 r5 P7 S. _8-1 线程处理（1） (09:15)
! b% }5 M+ _- ~% Z c9 d8-2 线程处理（2） (10:10)
1 n* G- a7 p! h- a% c8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
7 T7 m9 {4 r' ?- h) |: _7 p- f% F) f9 |, C8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
9 @$ g" K) T9 ~$ @6 A8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
/ Z- ]/ e" @4 c8-6 batch_flow（1） (07:28)
) Z$ [0 s3 @0 y0 \# n5 ?# T5 b8-7 batch_flow（2） (05:49)
( ^9 m* [3 {+ o- J4 I: U/ I$ k8-8 batch_flow（3） (14:43)% y. a* l5 k( k0 S/ q
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
# X' u! |9 D; b5 Q; W0 L8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)8 ~1 R) ]/ K1 b$ U" t u
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
: R9 f1 Q u& h! c8 Y$ w% B3 ~3 R! o8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
- @+ y+ H8 K; E& D% E" C9 B! p) n8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
2 q5 N# T4 g- l. E x, W/ q# G
3 Y0 s0 [ G8 v1 R4 l第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
# z; Z; W4 x$ Z) S2 O9-1 基本流程介绍 (10:37)% E, a' W6 u. \, @1 w& F: n% b
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)! C0 D; s3 N, }
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)3 c/ T* c7 h( Z9 a
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
( g; Z" F( k1 P% E8 ]9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
! q0 b3 F4 ]3 n, ^9 Y+ u9-6 构建模型（1） (06:43)3 r; y- s7 ?/ ^# t6 `3 @; x$ B
9-7 构建模型（2） (08:38)
. e+ u) j7 p; P& ^9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)! X1 u$ Y. [& o- N, L6 m- r. U9 I
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)( ]0 A7 k- B7 G8 [4 v
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)* E0 A6 [# K' W( x
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
6 m7 ~6 R2 Z2 Q# ?3 @( C$ T! h9-12 构建解码器（1） (08:28)
' P; J( g9 M2 g9-13 构建解码器（2） (09:22)5 A3 m1 q6 ]. @- }# A% Y, q/ b
9-14 构建解码器（3） (07:36)
. `5 B! u! o F5 V9-15 构建解码器（4） (09:19)/ h' ]6 p! P7 _7 H* T( g, s
9-16 构建解码器（5） (10:59)
2 K7 T+ c; F8 B, Y& l9-17 构建解码器（6） (09:28) V7 K) |5 k$ S2 ~+ x3 T4 |5 j
9-18 构建解码器（7） (14:52)
7 r, ^4 R! e& {# i$ T. b/ x9-19 构建解码器（8） (17:02)
$ h) @8 y! ]: k" s; R# {) n* ?8 C/ Q9-20 构建优化器（1） (09:56)' e) o7 G) |5 `0 s" y: x9 C- v
9-21 构建优化器（2） (08:48): K$ f* q, D, `' ~
9-22 构建优化器（3） (06:01)& V. t* F% n# I7 u
9-23 输入检查 (11:51): l3 h0 q, Q5 y/ K
9-24 训练模型 (11:59)
3 ^$ V5 n4 M9 w# x+ f/ I ^' L8 V9-25 预测模型 (07:22)
4 n q* @1 |6 o
% M& O& E* G( X7 }: J第10章 聊天机器人模型的训练和验证
m& _: l1 N7 W0 ~5 I) G' Z2 T10-1 第一种模型训练（1） (06:17)! q& p9 H. @9 a l$ \
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)* G' n7 ?! S1 K: V- X, g: h$ V! B. o
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
$ U: c9 E0 A. Z' X, v; A$ a1 Y. v10-4 第一种模型训练（4） (14:49)6 r- G/ A: h- ~8 O" }2 T: b$ t6 l% z8 T
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
0 B& F, T: ~5 R$ d10-6 第二种模型训练（1） (11:52); E: J( c+ S3 S0 R" o
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
6 _% s2 ^: @+ v10-8 第二种模型训练（3） (05:34)! c9 f+ N: x) _$ t6 c% f7 H
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
- L$ C. r3 n' D/ A% ]4 }4 }
9 {& ]- h0 W' w3 M$ X. P第11章 Android的打包与发布( f+ {% d& ]6 o% q$ b" L
11-1 新建项目 (07:49)
- @" {: B3 r0 `& L' ~; l4 B11-2 代码结构讲解 (17:15)9 g" W" _+ u( d! [3 p
11-3 私有变量的定义 (12:25)
; t2 l: |, u) m2 X, }" }11-4 参数初始化 (11:54)
$ p* E+ H3 G3 n* T( g11-5 听写UI监听器 (19:18)
& w5 u4 p5 c3 {' z( X( V* s4 G( O11-6 合成回调监听器 (05:58)
" T1 }# b# w; B9 [9 i6 B$ i11-7 听写监听器 (27:14)- F ?6 J! O% G! v
11-8 语音合成参数设置 (08:59)9 }1 U- V8 Z* p) p6 r j
11-9 完善项目 (21:32)
- W ]# V, Z+ l+ ]( J4 Z( a11-10 打包发布 (07:15)
7 `; d! V: d+ W% v2 B
$ E. B" d8 D3 m! o: g〖下载地址〗
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