4 i- Z$ {: u+ o2 h8 h3 ~6 i0 s+ L9 X* x+ F2 o- d
〖课程介绍〗; m7 Q) H( U, t+ 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。4 P% d% U) t2 U9 ]2 {* C4 n
h) W9 l" I3 W" L# Y2 \! H+ Y〖课程目录〗
% @5 U( g1 k" L3 n3 t第1章 课程导学
, i! v0 a! K4 X1-1 课程导学 (12:34)# e5 A5 L& G( o6 |, D- Q; B
" D* S6 w! ^, s B6 w) F- Z第2章 基础知识# L. F1 O% X) O
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
% B+ }$ c+ f* ]4 k. {) m8 i2-2 张量、图、会话 (06:17)
3 h p" p+ A: w0 `2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
) b5 d. z S; P( @% \2-4 Android操作系统 (16:19)/ L$ c2 o; g1 e
2-5 Java安装 (10:15)' \* C+ T2 \' W, e- j# |4 e
2-6 Java环境搭建 (02:40)
" `. e j& E5 Z7 `; P! o/ @2-7 Android安装及运行 (10:39)9 Z8 c0 F( I, W" c& H
2-8 第一个Android程序 (05:34)
. Y$ {) j8 N& @8 C3 ^2 H/ H, e, C1 i5 l+ A. Q& y
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）# K5 G+ \! r8 G4 x. s
3-1 常用模型 (10:15)
- S8 Q* W* {+ D3-2 BP神经网络 (10:53)& l) a1 |" P( R# R z6 m d1 R$ t
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
% z3 {1 l$ }, \" |3-4 循环神经网络（2） (06:07)
6 z6 I7 h- |5 ^. Y0 ?3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
% z6 \! r+ h, s6 @7 \3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)* z) r1 ]- Z' D2 D: H* [
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
# X& n5 j C8 t" L- R+ d3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)/ d, q/ `2 @: r; C2 A; L) f8 K
3 A- c. i2 A9 y9 {3 m8 v' {第4章 NLP基础
! l4 \' f9 J9 N5 p9 l4-1 NLP基础 (04:19)
' p& I- m0 m& E6 P/ ^# X9 h& b. o4-2 分词技术 (05:29)
' c; G8 t1 V6 b4-3 词性标注 (08:34)' g) u2 U+ a4 s8 W
4-4 命名实体识别 (08:25)
$ ?9 x5 h7 q; d5 X9 O% z4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
( q, ^" u9 p( T2 z& L: C) v, Z4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)( e. h2 k) `$ h' ^" U' ]2 B
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
0 w" }9 o/ s# O) B: h4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
% v7 W7 Z& P6 l; R4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)2 P: b2 W L3 s O8 v, E; R
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
. q4 U1 l W2 B4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)1 p' W9 }, W. `
; _% p2 h. j7 L6 Y
第5章 文本处理方法& z8 B. s8 P. l T" T: v
5-1 语料的获取与处理 (15:19)9 b+ Q$ @: c1 t9 N
5-2 NLP中的语言模型 (03:47). S0 q' h. c4 s1 b$ L* l9 e
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
# Z) r( g: \$ }; Q: d/ F% s5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
w& Y7 b' G- P- h5-5 词向量与Word2vec (07:26)
% D6 ?* O! v* @$ Y: @' B2 w5-6 文本处理方法 (11:39)
& R# @6 w$ k) o7 d. x/ ]& t, t8 K* P' u6 L$ h
第6章 实战之聊天语料处理1 j# b: u7 h( J4 r9 V8 \" }7 Z
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
3 L0 S& C3 ?5 X; u$ c( w5 x J6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
8 v9 w5 _4 s- K. Z7 c2 H. ?) ]6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52) c$ d1 u0 Y. u+ B4 [4 r3 e( t
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
0 M8 k. F1 @) A8 ~, W6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
7 g, } H! x' L4 b3 [" M B; ?6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)- u; O/ ^$ W( J. ]5 h7 i
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)
3 s$ |' _; }5 I! _4 O- Q6 T8 {1 q( e% z4 |6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
, Z/ G" f) r. N$ M6 y% C6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)4 G& d3 G8 R+ I1 d: O& L) b9 V
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)0 l' h+ k4 ^5 q8 M% g3 [, m
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
; A. C6 R, y" N, B @0 m6-12 语料处理实战小结 (11:36)
! ]/ s3 L$ z. a3 W1 J; Y, a1 z: e) N; [
第7章 聊天机器人原理
" R7 l2 s: ^( q4 T. j+ Y7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
s2 ?/ H+ d: e- v" B7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35). a( @- M3 s1 p" N3 D/ p
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)1 f6 ~0 F+ p) I. | I& y/ y
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
h, c! v# |. m8 T. A; k9 P( ]$ _9 K. i2 {3 ?) M$ r
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
# E3 O& k$ ? O0 T8-1 线程处理（1） (09:15). F- J* U: ^- h
8-2 线程处理（2） (10:10)
$ P& ?! N: o# ?. v8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)7 O r5 l3 ]2 V7 G
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
8 H# K/ ~' T/ b2 |! S6 p4 a" ?$ W8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
; Q' k; [3 b! N4 u0 a8-6 batch_flow（1） (07:28)
. \- N2 e- {4 a* Z7 F8-7 batch_flow（2） (05:49) z* B3 d1 y3 s: H' s3 t
8-8 batch_flow（3） (14:43)
; w/ H. m& F* @1 D) G/ z8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)' ~! O! b1 \8 t
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)6 B4 a2 o) V" B+ p- ~
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
! m6 \, }- g! V: L, k8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
9 A* {! m; t# ?. r6 a* {8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)$ j5 s, a8 s5 k$ U5 d7 o/ ^7 }
; u# Z( y7 u9 B9 ^+ u" I9 G8 X
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
. G* z) k* E( K1 H& _9-1 基本流程介绍 (10:37)* S- ]% b. e6 M" r
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
+ F9 e5 M: C4 {7 W. I* _9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
0 T& C) b* Q; e% D/ q# q# S9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)# k# L5 ^0 J/ N7 v: o' I
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
. G7 W; @" i( i" H0 x9-6 构建模型（1） (06:43)
: J$ K2 Q L1 T9-7 构建模型（2） (08:38)2 X" J' x# |$ K4 G7 _9 ^
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
. m K9 d5 a; {7 w9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
- p. j* A, ]8 s' H$ V) V9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)- K& B, O( c6 b" [/ j" R
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
4 ]5 a# M4 K; ^5 h/ ^9-12 构建解码器（1） (08:28)
& i! X7 n# D6 i1 }8 n9-13 构建解码器（2） (09:22)" @6 r" N2 D) H% j2 T$ T" f. f% N) J
9-14 构建解码器（3） (07:36)$ e$ \1 R: q7 o- ?+ T+ k& F
9-15 构建解码器（4） (09:19)- |; u* u7 G; W
9-16 构建解码器（5） (10:59)
% z. R9 F0 m& y" v5 |9-17 构建解码器（6） (09:28)
3 C) M" W; y9 Y9 u9-18 构建解码器（7） (14:52)9 z& J( N0 U. R1 p
9-19 构建解码器（8） (17:02)- P0 o+ t G0 u4 k6 o5 M5 ^
9-20 构建优化器（1） (09:56)! o' r2 V7 I% F- C' L) q
9-21 构建优化器（2） (08:48) Q1 G; h: Z( i. p% V4 ~% F+ T
9-22 构建优化器（3） (06:01)' p; P/ L, q) ^* a
9-23 输入检查 (11:51)" \6 J, Z2 H' g7 h7 @. M9 h; V! b
9-24 训练模型 (11:59)2 ~" L7 O5 m1 K' W* j2 |8 h
9-25 预测模型 (07:22)
) M2 I+ ?3 `7 |, l' J- P5 u) b' x0 D$ p
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
* Y2 C9 |$ L# |' Q: f0 Q10-1 第一种模型训练（1） (06:17)$ R& ]' E3 O5 [/ e2 V
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)( h( _0 c$ ?9 a' x
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
) m Z3 Q4 j8 F- ?, D8 l' R10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
/ {1 h# b6 y9 g. [* Z1 w/ }$ d/ |$ r10-5 第一种模型训练（5） (25:35)8 r& X$ \9 c+ m( P7 y$ K
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
, q3 t8 B3 {; r) Z# J# B# A10-7 第二种模型训练（2） (12:06): `* B- w8 p2 |+ j
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
8 u4 }5 x$ Q, A10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
1 q, S% P' Q( i
3 W4 N# n' V4 s第11章 Android的打包与发布( {0 t2 ]6 p: c4 ^' w. E
11-1 新建项目 (07:49)4 }: c1 f: k8 \; Q9 R" q
11-2 代码结构讲解 (17:15)
+ K& A, n0 S9 K5 V11-3 私有变量的定义 (12:25)
' A9 N. K; g; [/ B/ _) w2 i1 W& F2 f11-4 参数初始化 (11:54)% J9 z) U8 J) F4 \7 S
11-5 听写UI监听器 (19:18)& a) z4 ?9 R$ ~3 q
11-6 合成回调监听器 (05:58), F: q% T& C, \
11-7 听写监听器 (27:14)
6 s: X; G5 M8 T" @/ I* o! j& N% k11-8 语音合成参数设置 (08:59) x" ^0 j/ X1 c; f& }% O% B$ |% q9 ]
11-9 完善项目 (21:32)
$ ]! E2 i+ _+ Y) A K8 x11-10 打包发布 (07:15); ~! _) k* C0 L: c
0 d5 {; @! r) j. q; _1 S
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