6 z6 X; K7 K1 m1 r! L" Q
' q" X/ @+ _7 }
〖课程介绍〗
" i; l. Z2 A7 p/ k F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。; p( s5 Y' p6 Q1 _ t: I i
; P3 V: T ~1 W, r% ?3 P1 [〖课程目录〗0 `0 x7 |$ Z! f& q
第1章 课程导学
5 Z; t" k3 g& O2 b" \1-1 课程导学 (12:34)+ r5 t' M& F8 K* p) ~
2 u+ m, G% _" e: _( O4 }0 D4 \" W
第2章 基础知识
2 z! R, G6 D' u6 x, G5 d9 U- F2-1 什么是TensorFlow (10:24)
; F, n" p5 w0 P* n9 v- l7 j2-2 张量、图、会话 (06:17)3 N: y& [: t# x
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
+ h+ ?- Z. ~/ U2-4 Android操作系统 (16:19)
- a8 z6 P: ? @: s; A/ U, G# h. v2-5 Java安装 (10:15)
! S/ d$ E+ w, k/ ?2-6 Java环境搭建 (02:40); k) e8 t+ k. J
2-7 Android安装及运行 (10:39)
' b" ~: r( {3 v5 K" z9 a- ~2-8 第一个Android程序 (05:34)
0 r5 X g' w, P/ d. V6 y7 t
5 B; n5 X4 u' I3 Q4 }& d第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）- ~* X# {$ b0 p( _* |
3-1 常用模型 (10:15)
2 U$ E: K" d0 k M* q1 k3 G, d: J3-2 BP神经网络 (10:53)
! S7 Y' F. Z0 `! @( G3-3 循环神经网络（1） (06:58)2 N5 O# U" ]8 d; N3 C
3-4 循环神经网络（2） (06:07)" o0 t, }7 F e' _% Y
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)- k6 q% k# _5 m0 [; \7 J. I
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44), V& I9 C! }# o7 ]; ?" B; f
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)$ z! _* |9 D! k S+ n" x0 A5 N/ }
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
" N9 i& p- i& p
0 l( d% W+ B7 {* s, N7 M第4章 NLP基础+ c2 r9 l9 h- T! x. L4 D; q9 p: k1 O
4-1 NLP基础 (04:19)) V$ V8 y! W \. Y, t3 h( E: A9 `
4-2 分词技术 (05:29)! L# R1 ? b+ Z+ e
4-3 词性标注 (08:34)
& A( T. c% m5 O) q9 S% F$ K4-4 命名实体识别 (08:25)
. H2 f& J; e9 g5 Y, ]4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
& Y8 r: P5 W2 y; o% ]4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)! c! d) D8 {( c9 F$ [' B
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)- }/ K2 ], z" q% ?
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)0 K7 }: D: ^4 ]4 X. X
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
$ u7 z+ |$ U7 k2 o* C; F( U; T1 o/ x4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
) {# T( B; O3 ~( L8 R8 |% t4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)) ~2 v/ a4 C. [0 z8 A0 T$ K( l" }
7 ]9 y. }. \) M8 i. F
第5章 文本处理方法. `5 l1 V; ~( ^
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
4 z6 R% Q9 ]! T/ v9 ]' ~2 c1 E5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
# ?) a0 d ?% D- d% y% _5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
; P# F( Z6 D p, [- Q9 p7 E# s( n5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)" v4 V5 G S; Y0 b5 R6 d* ~
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
8 @9 g s) [ P. L4 V- ?5-6 文本处理方法 (11:39)# U7 a3 U1 k+ Q! R& W/ E
4 I0 d k( L2 e' @. r+ d, m* ^
第6章 实战之聊天语料处理7 _0 W+ z; F$ r$ C) \( i: c' j
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)4 C% B9 K$ s, W0 [' s" E
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)& ]6 S* w3 g e- W4 ]
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
' J$ m8 G" X8 R) E& ]! I6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
: t2 P8 }' ~( @, K, E O' V6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
. k2 E; }. B% b6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
2 o( B. r$ k' Y# y6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)3 y' f2 N8 @; w
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)( ^" x% U2 l% ~% p
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
4 n( _) w* p; o" D6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20): K4 g" ~. a P
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
' Y- @, z' {- H' j9 C6-12 语料处理实战小结 (11:36)" [ ^. y* C, w, C
4 a" f- D" l3 A( f- U9 V( L; u6 M
第7章 聊天机器人原理( U! k" [- Y9 u1 |! y% O1 U$ k
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)7 g7 S' H$ ^2 `0 u, E4 [
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)/ d) f( P. s: u- I
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
! T2 {+ \. ~, k7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
4 ]4 f2 U* p* q9 {* ~8 g/ z9 F) q- Q# A$ a' n, F3 }
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理' F& I/ j( Z1 ~' b, B; M: D
8-1 线程处理（1） (09:15)
& K) k( m8 W8 S7 y+ m, U8-2 线程处理（2） (10:10)
9 }. n% S7 b2 Q- V8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)- k9 [8 w- B1 U P) \2 N0 I
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
% B. ^; k6 D8 ^/ V1 \. b8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
+ ]6 B0 ^6 ^7 y5 o2 S8-6 batch_flow（1） (07:28)! Z W( Y* f; l# A7 e
8-7 batch_flow（2） (05:49)
# d& z" T% |7 e8-8 batch_flow（3） (14:43)
7 @% e. \# x, H8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)# N4 s8 K8 c. Q/ z
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
9 b1 |7 d) S, ]- e" [/ |0 R" k4 r8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)- d J7 m. m$ Y) b* b7 c, |" O
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)" f& e- l% I' S, x: x
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
* g. F, |4 O0 K( D9 o, L7 }* r7 M6 E
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写9 C6 r9 c _6 P5 N7 Z* q% H
9-1 基本流程介绍 (10:37)
: c9 V6 R# y# F' s1 f* P9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)) W, [! D' m- C- p
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)8 E* `* Z6 z& @
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
' b4 K. o* o* U* ^& J" b6 X \! k9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15); n' C1 v' Z |, w
9-6 构建模型（1） (06:43)
Z7 F8 d7 C8 a" }% Q/ }9-7 构建模型（2） (08:38)
4 ~5 p) c( B' F) ?9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33); z4 {; @+ S; {
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
9 ^( f3 V$ M4 i" I! l( ]) u9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)" j5 s0 g1 g# f' f2 }0 `' [
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
/ f5 W6 _8 ~; ~" I: b- L3 G7 w9-12 构建解码器（1） (08:28)# p* G2 O3 C3 N( h
9-13 构建解码器（2） (09:22)# F* L+ J+ j2 T$ \! A
9-14 构建解码器（3） (07:36)
& [: h5 ]" n( D# N9-15 构建解码器（4） (09:19)7 z2 q+ Z% A% y: z1 X' x
9-16 构建解码器（5） (10:59)- l* e0 S- z; J8 C
9-17 构建解码器（6） (09:28)
8 O3 p" d4 g. g2 P8 N' V5 A6 n) g9-18 构建解码器（7） (14:52)
& Q4 g K. w% t+ s/ V; K9 z9-19 构建解码器（8） (17:02)
( x( r8 A3 u3 S9-20 构建优化器（1） (09:56)
4 Y2 N# U7 t4 Q: o9 s- q \+ o9-21 构建优化器（2） (08:48)3 w9 E6 W+ P2 c
9-22 构建优化器（3） (06:01)
Y9 Q" P f- g) [7 Z* c5 V9-23 输入检查 (11:51) z+ l+ x* s# l7 k
9-24 训练模型 (11:59)
Y. Z% o+ h/ S: L8 ~5 W9 r+ H& H+ K9-25 预测模型 (07:22)
$ h& b4 M$ T' v1 [7 X; n& M- [, U8 r+ g G
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
8 I* `3 y7 M* z% [# l10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
, S3 M$ Q4 F& Y+ ]! H4 f10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
: y# w y4 o$ l. {( z10-3 第一种模型训练（3） (12:10)8 \7 N/ S& O! S8 k" |
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)2 A% _% _9 U9 r' k/ m
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)8 @; v M* r. d& M6 u& s
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
5 x! v2 c' s+ J( {10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
9 F9 ^) Y) r0 |0 ]! V10-8 第二种模型训练（3） (05:34)! K( E( W3 z1 `( F8 _
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)/ y2 J" J$ Z0 a
6 b& C9 |. o, H- A2 t) _5 v: x第11章 Android的打包与发布+ l" f( H$ p9 U
11-1 新建项目 (07:49)6 {" i' @6 G( B- Q4 y7 W
11-2 代码结构讲解 (17:15)
* x8 o% H, ]) Z3 |11-3 私有变量的定义 (12:25)6 X, [, U# F1 g3 V0 h
11-4 参数初始化 (11:54)9 j3 k8 U% F1 ]9 E) J2 I) t
11-5 听写UI监听器 (19:18)
! z- B- _) a/ z11-6 合成回调监听器 (05:58)
1 ^9 [/ X- n# i6 x d6 \11-7 听写监听器 (27:14); Z3 U* Z% G2 _9 Q3 Q
11-8 语音合成参数设置 (08:59)& C0 q% a% N# d: U7 g1 A
11-9 完善项目 (21:32)
) [- i* d$ j! K& @7 M/ d& j11-10 打包发布 (07:15)) n4 q$ o0 O$ H# X8 L7 S9 E
3 n0 q' D. f) d v. m〖下载地址〗
3 K) l+ i5 j5 U$ s$ }5 t4 S5 J+ J, a8 p! I! B
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