+ w5 y8 R) p) f
; z9 Z! Z: d- x8 \. `& s
〖课程介绍〗9 |% g9 v# ~6 e' z y4 J, G8 X
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 |% k3 U7 t9 U3 N
+ {* Z( B& n9 `$ O4 }% |+ B〖课程目录〗
/ Y1 s: ]# H, a2 Z6 {7 ?第1章 课程导学, ?. v/ u/ H) `3 w8 a$ F! `+ }5 X3 O
1-1 课程导学 (12:34)
" D1 p3 E z. H6 S, X. I" q
% X* \- V/ S# L5 q4 d第2章 基础知识
9 N! S9 D+ f' o2-1 什么是TensorFlow (10:24)
9 [2 {) `( K+ I% Y$ ?# {7 L2-2 张量、图、会话 (06:17)
* {1 k3 C2 z$ B$ P' q, a4 @6 `2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37): j( P J$ x% C) `7 e
2-4 Android操作系统 (16:19)
5 J i6 G2 x% W4 {5 K2-5 Java安装 (10:15)
7 e0 I* P( `, }5 n- @* Y2-6 Java环境搭建 (02:40)/ z7 b% u" O1 _$ k+ U
2-7 Android安装及运行 (10:39)
; ^+ k8 P, v, A+ @8 e& z2 x- ~8 f) f2-8 第一个Android程序 (05:34)5 v7 a' i) @% S* S8 M, ?
( y+ p# m5 `5 ?! Q& Q& Q
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
5 E I G5 g( c! G0 d3 k$ I! t3-1 常用模型 (10:15)0 ]' D/ v1 H3 L+ A ~
3-2 BP神经网络 (10:53)
) [( F& ]4 k* ~' a; Q3-3 循环神经网络（1） (06:58). J) P6 [' S+ |% X- s" L+ @/ L( g4 _
3-4 循环神经网络（2） (06:07)) I$ C. W. ~, R' g& k$ x9 P
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23) W0 F! ?% i8 k( B3 X3 M
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)0 V% C- n$ H7 P7 Q: o
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)7 d; C2 |; y R
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)1 K1 f6 N) e4 r6 K9 m' T% U
( r P/ h( t/ t8 X {& ~
第4章 NLP基础
: @+ L! R; _) s4 _8 I/ r4-1 NLP基础 (04:19)
# q2 ^: b- w* ]1 Q# @4-2 分词技术 (05:29)* H9 m# S8 X! L. J* r* {% T4 H
4-3 词性标注 (08:34)9 p; F% q: h* Y8 W% [0 m1 X
4-4 命名实体识别 (08:25); h8 a; `, X. S* I7 r( t, |: Q' w
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)( P. ` n4 i; C9 u& `. K
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
) k% m4 G- }/ R$ K& A0 W4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
) B2 N. Y5 n4 l5 `& p2 ~( X4 C4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)$ ?0 Q5 D2 x t0 U
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)$ z. d9 R( {7 X# ?; d
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)9 N& e9 |" R* W# ?! u4 E+ P
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
" l* D( a% y0 ?+ F5 j% P* I- h& K4 d2 O- {2 Q- I+ C
第5章 文本处理方法
5 A4 f& D2 c% _$ Y) \8 i8 B5-1 语料的获取与处理 (15:19)6 c/ w! @# N+ a. o
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)9 h7 \; `/ z4 S( J6 g7 N f: c; ?8 S
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)4 s5 z7 M3 ^; k& ?- v7 b6 A
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
- I. F( L9 s* @6 \5 a5-5 词向量与Word2vec (07:26)' w/ }8 o1 n. X
5-6 文本处理方法 (11:39)
8 H1 t* l% Y/ `2 h9 F& u
! `8 l. P( ^1 _3 x* d2 K+ k; D第6章 实战之聊天语料处理
" O# i' W+ Z8 u) L0 i6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)& n* f8 A) C b1 C/ t
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)4 T5 k2 o. P7 C" M# e! p
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)( }) |& q+ g' z: J; G% @
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
( `0 w4 U2 r" G% ]: X6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
0 L3 E) ?% t' `6 `/ A) x: _/ H6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)) ]0 q9 O: q8 Y* S8 _
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)
0 W! o" g: d. u- `6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
) \2 V, g. M- f3 _& C6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)( M" {! h4 ^! ^
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20) n& S: }! [, A: P. C- W7 J0 Y4 X% o
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)! k& Y9 c) W0 { r% Z
6-12 语料处理实战小结 (11:36) M5 j, h b5 ?" r9 O7 r
$ w" O1 R# Z/ j9 Z& }5 H第7章 聊天机器人原理$ G) W6 z! \9 S3 [& B; h5 Y3 I
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
' u2 `/ C* S; C7 S7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)* ^& n+ j1 p: S: q
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
& x& s' Y: X6 a# _6 {7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)) W2 |- I" a0 o% c
8 n# `3 v. }6 S6 S4 v8 t第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
& \- Z6 F: Z/ p+ l8-1 线程处理（1） (09:15)# T/ }2 U# e1 C. F$ l+ P
8-2 线程处理（2） (10:10)
& [* T$ j1 w$ m; \ R8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
3 x/ p5 V0 C' |( [( ]8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
; N+ J, S4 V* u- v8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
; f( I% U2 J4 V) }7 \! \" F6 f6 L8-6 batch_flow（1） (07:28)- k: P0 h- @2 \# X/ S
8-7 batch_flow（2） (05:49)
3 f8 M7 r2 N' t, g( e. L4 w0 @# ], v8-8 batch_flow（3） (14:43)
0 T) p4 D0 p9 Z( T8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58): g# I: e; C. c* T9 G: U
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
. G$ L, w# Y" s2 `5 Z0 V8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
2 v6 m1 ?, l8 q! d0 M8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)+ R d$ k6 z$ b3 `/ G1 R
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
0 d; E( f' K! Y) U% ?/ Z( N
1 v/ w1 {6 L& ~* c! @第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写! w9 H t, \; R! \) h. N
9-1 基本流程介绍 (10:37)) |) F1 J$ p1 r4 u7 C4 F9 `
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)! _ h8 `0 U/ C; u
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
6 s* i. q- P4 {. l2 Y% J! {4 W9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)+ _$ V: g2 g& s2 z7 i
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)/ n; m# S9 v% u: o9 o. N8 `9 U
9-6 构建模型（1） (06:43)
0 A2 J9 x* K- ]3 |; H: B- e9-7 构建模型（2） (08:38)
2 ^; Y8 {. r( o( e& G% L3 [9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)* N/ c+ }3 G$ t2 ?) i, r+ R
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
& F2 X/ w6 _3 ]! F0 M9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)5 S8 X' H" g6 p' E
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
4 ]+ a& ~, ]5 Q! @% N; s9-12 构建解码器（1） (08:28)0 g4 ^5 ?) `9 k5 g+ d7 y& c
9-13 构建解码器（2） (09:22)
2 p- M9 g$ g, L" |, _9-14 构建解码器（3） (07:36)* {& @3 a2 G2 Z! i$ B6 |) D
9-15 构建解码器（4） (09:19)
2 K ?- ~1 ~2 j; ^. ?9-16 构建解码器（5） (10:59) ?6 P5 K" H& j4 H8 H! L
9-17 构建解码器（6） (09:28)$ U% f# ? u2 K2 V2 E1 r% |8 F$ x
9-18 构建解码器（7） (14:52)
& L$ e" J8 g1 X" K9-19 构建解码器（8） (17:02)
+ }1 } J( b: y! L/ k5 v7 q9 z4 S$ H9-20 构建优化器（1） (09:56)5 b9 H0 _4 V# z* P1 s. S
9-21 构建优化器（2） (08:48)3 w" R" y7 e% V2 s( m- o
9-22 构建优化器（3） (06:01)9 l/ U! B( ], [" O) e
9-23 输入检查 (11:51)
# y1 ]! x; F7 [8 J# Q9-24 训练模型 (11:59)
8 u% Q7 K; [+ y6 U7 m: S7 X9-25 预测模型 (07:22)" Q/ t- O: V6 W" m4 n/ [) H
2 c) v3 i: U& V: }! \. j2 T( D
第10章 聊天机器人模型的训练和验证) }4 Y" l4 T* r7 m& C) t
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
' u2 p7 d4 h1 s3 j& h3 \4 {" n10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
) v) t7 T k' n2 |7 e10-3 第一种模型训练（3） (12:10)9 O1 h8 R1 m" P
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
# ?* T0 S1 a q$ r3 d10-5 第一种模型训练（5） (25:35): a! Y9 r! e5 q0 D6 Z& d" h
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
" m! I* P" ~3 h- z* s ]% v10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
- C6 T! x# U7 Z10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
9 p$ a+ k( g: Z8 B" F- R, Y10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
$ X4 T# h1 Y; ` N
# ?3 @2 v A7 f5 B第11章 Android的打包与发布
3 j v' n/ [# U( i11-1 新建项目 (07:49)
* s- u$ v o3 f11-2 代码结构讲解 (17:15)2 B5 G, B1 d! S
11-3 私有变量的定义 (12:25)
7 W! |' V' `6 P) w0 p$ E$ E11-4 参数初始化 (11:54)
( j8 ~: E5 \5 A- D; I11-5 听写UI监听器 (19:18)
( V3 s+ U+ B& y; Z11-6 合成回调监听器 (05:58)7 @' r' _8 Z7 o7 l7 d1 T- v. V* Y( N* T7 g
11-7 听写监听器 (27:14)1 F1 P9 M8 o/ U) l" u6 W
11-8 语音合成参数设置 (08:59)$ e9 U8 ^# P" Y* L8 x3 {
11-9 完善项目 (21:32)
; X: E9 M0 u2 `/ p# j11-10 打包发布 (07:15)7 ?8 G8 t4 c! a6 l1 J! H1 Z. K
- m# H, C3 ^3 i$ W4 C〖下载地址〗& a; A; F; {/ E5 V, E
* b4 l5 @4 p5 S7 }# v
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