4 U: L, e/ e4 w$ I9 e% \) v
4 z9 L* {# J) V2 B/ X: E〖课程介绍〗7 r( `. U, P$ z1 w( l) 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。; R' O; ]: W, d& n
: `' U0 h% ?5 B6 V
〖课程目录〗
- c9 N! {2 U, W1 x第1章 课程导学
( @" c# T) @( e6 _8 V1-1 课程导学 (12:34)
3 {5 G& l6 ~ P) P$ q( A! t2 T* ~" t
第2章 基础知识
. Y5 Q4 W* J3 ?/ [2-1 什么是TensorFlow (10:24)
# W n$ {3 y0 T2-2 张量、图、会话 (06:17)+ x! |3 A! y- a6 X% S: S4 I/ \! z
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37), d/ o4 s0 B9 R5 H7 b
2-4 Android操作系统 (16:19)
) |% A1 Z' U# ]! f3 C2-5 Java安装 (10:15)
& I1 L2 `; v) R, K4 X% q2-6 Java环境搭建 (02:40)6 s) H* W7 J5 O( z
2-7 Android安装及运行 (10:39)7 L: N: H T& _- F9 Q# O
2-8 第一个Android程序 (05:34)
6 k. v. N Y9 A K; X( Q. g
% d! y3 ?. O6 l第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）( e& w$ J0 @* O+ f8 e
3-1 常用模型 (10:15)4 H2 J% P* s0 V9 F! D6 ~0 I; o4 u6 w+ z
3-2 BP神经网络 (10:53)
4 _- G2 t: Z9 e' n1 U& f Y6 O3-3 循环神经网络（1） (06:58)
% G" E8 V& p, u4 J( h3-4 循环神经网络（2） (06:07)
+ a2 {, A1 ?# e1 [3 ~- J; t3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
- d( i" S% G- K4 e# g3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)+ ~0 u' c5 |( |$ c" k: v2 a5 [
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
) P" J, V9 `8 A+ B7 [3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)1 Z7 o0 \6 C# j4 C6 e' O) C4 K2 i
; W7 v. n" d( C
第4章 NLP基础" r- @/ t6 [; |: L5 I* D: w5 r
4-1 NLP基础 (04:19)9 H& z' T/ F/ a) q8 |$ f5 I: z
4-2 分词技术 (05:29): B2 |& H4 O: s6 M- t) r
4-3 词性标注 (08:34)1 w3 c$ f; h6 E
4-4 命名实体识别 (08:25)
6 ^. j! d' t0 }. L5 P5 F5 [) i+ B/ `4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
% g8 L3 G9 }: Q( c# W: D3 o4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
& Z0 x _9 @7 Q2 w# c4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
* C) @2 k6 y2 n2 Z7 @( W7 c4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)5 c( ]5 \- e! j n+ y- D& d
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42), _4 x) q; M$ E) b
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
! Z8 V) R- H, C. l8 e4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)# d) g, ]! [6 d9 ~( z) h \' F
" ^/ T: I( _! O: W8 d& ~0 y
第5章 文本处理方法
- \/ Z, W6 B' o! @; r5-1 语料的获取与处理 (15:19)" Q: Q% Y4 j1 l. ^, q: s
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
3 `# J- d; v* A# a. e. a l5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43): i( O8 `5 A {: n5 G, {) I- I
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)# U s0 t6 d+ L* W& R X
5-5 词向量与Word2vec (07:26)) ~2 Q7 l7 |# ^. B0 H4 y
5-6 文本处理方法 (11:39)
. @ J( x1 A- O, `! F H, u) O% B$ o% u5 |1 Q
第6章 实战之聊天语料处理
) @% U5 H3 _# v# p9 m4 l6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
% E o9 u1 y9 g. |/ N6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)6 H) @/ t3 p; ?6 P, L+ L7 o0 `8 J
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
' ], A3 N8 N% L$ \! ]4 z7 \) E6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)4 @# ]! g# {* R9 D1 F# D; Q
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
$ Z3 @) p7 q( w6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)# r2 v& V7 h2 T1 h8 }8 o4 h3 L( 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)
. N0 p9 ]) O2 e" a, o* C% F1 l6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
! Q3 G: u' o7 ?1 s( m6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
0 O) \# F$ d- {% ]; P' C8 M1 `$ T9 N6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
) \, r, o5 j3 c+ p: x6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)$ Q$ U" q% o9 A9 {
6-12 语料处理实战小结 (11:36)$ ^1 m1 T u% N0 j/ Y
0 m+ F% H6 C: p/ G/ c
第7章 聊天机器人原理" i z* O) i' O7 D
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)& E" L0 H9 {4 J' ?
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)" k: Z0 Q% y) s6 m7 G* d0 C
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
9 K" t0 X- w$ G5 {! R. q2 ]7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)5 ?8 X, ~) q2 j! i2 S& Q( d
. F* k, w! p9 q1 N
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
. j$ E9 o i1 {, A [8-1 线程处理（1） (09:15)
; F& @* h y* Y0 n! K( x% H8-2 线程处理（2） (10:10), \! Q4 B5 ~1 i, H: t
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)# ], i5 M) u9 p m7 p
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50); ?4 d2 u# E/ |! V: _' Y8 F
8-5 数据操作 转换长度 (07:39): |4 f6 V q" G, E. ?
8-6 batch_flow（1） (07:28). F. B% l8 I8 A" `- R5 O8 U
8-7 batch_flow（2） (05:49)( `9 T& Q- t4 Z. {' J
8-8 batch_flow（3） (14:43)
4 {7 |8 J1 w4 _7 e4 z, |. C9 e8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
6 v( B& v$ E* k5 a( t8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
1 `. z) x, k0 n4 ]# M8 f1 `# P8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
! p) ~& j4 F& J& o" ?$ i) z% r8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
+ r0 V2 m' `- [% z8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)# i8 i$ D L# q0 c0 C# I6 s2 N% E
7 x( ], Q1 t: \
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
k: \$ V% V! |8 C$ H; `/ Y- {9-1 基本流程介绍 (10:37)/ h9 Y7 E, ~4 k
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
~0 X% l8 p3 ~1 ^" a: D. N2 r9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)+ g; k6 L: N1 G% [
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)$ t7 k2 w2 _" F" C$ m* A, v
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)6 w9 T5 Y; `% L" [' [
9-6 构建模型（1） (06:43)' K p2 u6 }7 H- {3 N
9-7 构建模型（2） (08:38)
* C7 o# y) {& `3 `- m5 T4 |0 s9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
0 a h9 c1 ?7 {. `9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38). F' j% C' _& j1 C' n% Z9 N
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)% p! _ K0 R1 w/ V
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
5 Y" z# L. \! u6 S `9-12 构建解码器（1） (08:28)
7 D" d' x/ I) @8 J; S1 H9-13 构建解码器（2） (09:22)
: {) ^' q# X0 _' w- I9-14 构建解码器（3） (07:36)
$ [. J" v2 {! Y. D9 \+ V9-15 构建解码器（4） (09:19)9 `4 ?0 w C( ]' E$ I) Y! D
9-16 构建解码器（5） (10:59), U7 _# [" X W* g. [7 q! V
9-17 构建解码器（6） (09:28)0 ?7 N0 L4 W: D9 P) S; A) G- H7 m
9-18 构建解码器（7） (14:52)
( Z$ {( M$ X3 T7 F; e2 K' f9-19 构建解码器（8） (17:02)
1 r7 `, a+ k( G9-20 构建优化器（1） (09:56)
3 [5 G0 O+ M! d9-21 构建优化器（2） (08:48), p2 f# F7 E1 V! D4 m
9-22 构建优化器（3） (06:01)
9 ~: y' d' p5 @: G( ?' Y2 k9-23 输入检查 (11:51)
( i d+ e; Z2 u% ]# @1 N% P6 k" e9-24 训练模型 (11:59)& r5 ?1 D, V' }
9-25 预测模型 (07:22), y% y7 g! ^( f
* c+ |6 \0 j! [; b& \第10章 聊天机器人模型的训练和验证7 J- A$ |. G1 X6 A
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)) V: T1 H& {- F% n7 y( ^
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)5 i0 F! X$ Z' ~5 s# x, \
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)$ n6 P' ?: M' ]/ }6 w
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)4 A3 o7 @( `3 s' S+ n' Q
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)$ b" z7 N5 z; Q
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)# B7 h. Q9 j( H: g) r
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
8 e' W4 _, o$ G2 a, l7 ~5 W10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
7 ^' v* Y1 ~/ |% L4 ]4 b10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45); F1 ?1 F' H$ B: [1 `7 ?
% @2 r' ?: _, _2 H' _第11章 Android的打包与发布" Q$ |0 k9 o5 t$ p
11-1 新建项目 (07:49)
8 J! X, h$ S% ^) N3 \1 z0 D" t11-2 代码结构讲解 (17:15)8 T5 d: s% P1 g9 W5 A2 m
11-3 私有变量的定义 (12:25)
! k2 D; q" q8 T- ]11-4 参数初始化 (11:54)
. E: ^5 o$ W1 e11-5 听写UI监听器 (19:18)! b' v. I2 T c
11-6 合成回调监听器 (05:58)$ M" x9 |0 U, M0 _
11-7 听写监听器 (27:14)
/ ? M' m. J& C, L11-8 语音合成参数设置 (08:59)# A2 X: `1 [' l
11-9 完善项目 (21:32)3 V( `% q4 q6 ~3 {
11-10 打包发布 (07:15)
# Z# [* p. v) D5 f9 ^, r! v( M# ~- ]# a, F; N/ H
〖下载地址〗
1 F1 a) \3 c3 v' [) q6 ^
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