0 _, W+ b1 N' D+ X7 @2 u5 v2 m& R$ f8 [; {- }2 }4 I, B4 [+ R
〖课程介绍〗
; j6 M* O* t v; _/ @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。$ d$ X# T2 c) T
+ I$ l6 n( Y. I2 X7 n0 D〖课程目录〗& T) y" A h: Z4 W) I8 b3 I# j$ ~; z
第1章 课程导学
2 T$ b. D0 Y3 d! D7 `6 b) S2 d# V1-1 课程导学 (12:34)
0 |2 j! o4 W# B& n1 n3 l- j# J* |( k+ Q/ d6 n
第2章 基础知识( ?/ z0 q( F- m4 {- Y! ~7 g1 q
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
, H3 h( J8 i7 p2 A# `2-2 张量、图、会话 (06:17)' ^8 ^1 b5 o7 A
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
- s3 H1 g9 O. z" \) H q2-4 Android操作系统 (16:19), l+ T* @$ P# e1 U1 O
2-5 Java安装 (10:15)
% t3 ~* ~( k& D( n8 k v0 ^$ P0 r2-6 Java环境搭建 (02:40)
+ q" t% T2 b2 p; t/ E' g2 _2-7 Android安装及运行 (10:39)# ]% n- f+ l0 I) h0 k
2-8 第一个Android程序 (05:34)1 r% u7 S2 O( @ ^; F' _
! B9 t }6 O9 ^% G4 b- B第3章 循环神经网络（RNN与LSTM） M6 U( C- X b+ v2 U
3-1 常用模型 (10:15)
& \/ O# m- M! ?" _) j1 N2 E" @7 @3-2 BP神经网络 (10:53)
+ r4 ] Q/ d% Y% L. G/ l1 R3-3 循环神经网络（1） (06:58)5 D: S& x3 e+ S) r' S
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
1 J3 B( N1 K+ @. c+ T3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
) f* K# N- Q" O+ q$ S3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
7 x" P6 p" k) r& A. t3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
1 J0 |, }# G: J1 a2 J* I! F- x3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)2 E+ b" Y2 t) d$ R0 q1 M
2 L+ U8 t/ d% A0 A第4章 NLP基础/ X) \( B' {8 _) o# \9 y
4-1 NLP基础 (04:19)
0 W7 v4 H0 T2 ^4 \" T1 o# [4-2 分词技术 (05:29): ]. x" x) }+ F( f, z S, d
4-3 词性标注 (08:34)
4 W% M) x, z3 L4-4 命名实体识别 (08:25); ~* R: c0 f6 E' y. ?
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)2 M4 U4 t7 d$ O! K2 j
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
& ]' X _3 ?' Q, N$ @4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
5 E, o0 X9 Q& W3 c6 T F4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)% Z+ F' E3 o h+ t
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)/ g1 J3 G2 d: }$ y" t- p3 A1 O( K
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
E' _9 j1 g0 B) t4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
$ G3 {# }3 I, e# K
& h) `: k+ J- ]' S1 d; [ u第5章 文本处理方法
l( d9 _( e3 @% G. f9 h9 M3 h/ V/ |5-1 语料的获取与处理 (15:19): c9 q! B' \4 a& M O+ A
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)5 e3 @6 S2 o- |8 l5 g, l8 K% j9 z
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)* p7 i6 h6 S3 R! X* e* x# X5 [
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)" H+ i) |/ h5 @/ j
5-5 词向量与Word2vec (07:26)8 i# {- J; `/ X4 ^5 T" {) a
5-6 文本处理方法 (11:39)
' u/ w3 P j: p+ W
0 p# w& f9 _5 x3 F第6章 实战之聊天语料处理# F% {2 Y w& h A
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
- @! u4 ` f: c5 A5 i6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
( B$ S# T {- K4 n6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
" N. U& l1 e: F; `% q! @' S6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)7 ?- B0 d' C# i" m# k3 k
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)" i6 B9 _& ^- R) H C1 M/ ]4 x
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15), \& }$ s$ \6 G! x) K
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)
! ]" [1 f" s% b9 m( t7 w6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
2 z; r, `" |8 s( V& C6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
' E c/ O. Y% U9 m8 P, i/ j. k6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
+ Z! j# G) j5 P& ~2 Q- Y7 F& X6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)$ {" E/ ~% D% R( l% Q
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
1 J" |% h: Q+ j8 i) d4 f8 p# U1 ?; x0 `* f+ O' a6 L
第7章 聊天机器人原理
: p8 U a) c$ @4 W- ]1 I7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
9 O" n0 ^, ~8 \5 s. h7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)* \0 f+ U3 r4 i/ j0 I# V$ Q9 x
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46); ]) M4 U3 j) @/ z% S( u
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)' Z3 y; n. q; c6 [6 i- {( `
3 K- @: R- C3 a( {( Y" T& @0 b; g6 E第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理 x# O+ @* n' G- m" J
8-1 线程处理（1） (09:15)
$ f/ C$ h ?3 }& o1 f3 ^, {3 u8-2 线程处理（2） (10:10)
+ Q; b' R) S8 j8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)6 O: R4 S) n1 G( I- T8 C* w
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)9 A4 h# \3 x% G8 r$ Z3 V
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
9 _" L" q; m2 Q: @3 \3 N2 a0 V; b8-6 batch_flow（1） (07:28)
$ s, Z' Q3 G# v8-7 batch_flow（2） (05:49)1 @, M1 P* C* D7 s4 q- ^0 e
8-8 batch_flow（3） (14:43)
, n4 F7 f! T' {6 O1 R8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
J6 J x1 A) g U7 p6 b' U$ U8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
6 Z0 Q" a. t& G/ a" Q8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)1 z$ S% Z7 a: C" f. ?3 [" w: _
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
h% D! I+ |& c8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
; U2 D% E7 T j( ~: A4 H) C9 o' J6 P2 Y: t* o& p( o$ j- R. Z
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写. b; Z$ T3 T! l3 m3 m+ b; W) g
9-1 基本流程介绍 (10:37)- Q* C: d! L, U5 |& |: z
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
7 n* K- y8 R: Y, v9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)0 g q, q% [+ k* @; Q7 ~ n6 U
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
! D. m. P4 } q, j6 ~ e9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)6 s3 }) s% D/ A9 j7 R, F
9-6 构建模型（1） (06:43)1 D: j* b# G4 d* n% |7 j5 U
9-7 构建模型（2） (08:38)% U, L1 @1 N& U7 E; Z
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)2 a( P3 k& ?' l3 |" A
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
7 m3 i$ L* K: k. V9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)" f, l& b. R3 A" [/ y9 l
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
# M. H: {9 X% ?% I( \9-12 构建解码器（1） (08:28)
4 x2 Y* u/ Z4 |) l9-13 构建解码器（2） (09:22)
* @5 j. M O$ Q2 K9-14 构建解码器（3） (07:36)
9 V9 a9 o0 d3 X7 k9-15 构建解码器（4） (09:19)
! ]* w; g/ H+ R# f/ O9-16 构建解码器（5） (10:59); K* c3 y9 v& I: w* g
9-17 构建解码器（6） (09:28)& h9 m ]# w6 [3 y/ b+ N
9-18 构建解码器（7） (14:52)+ G) K: a; ?$ m+ S9 s# S* {
9-19 构建解码器（8） (17:02)
! i$ C, C/ Z+ h1 |8 k9-20 构建优化器（1） (09:56)5 u1 R! E' z6 @. G2 ~
9-21 构建优化器（2） (08:48). a: j4 O# K; E; o- F; M2 ]
9-22 构建优化器（3） (06:01)+ V2 y" W: s6 F3 G
9-23 输入检查 (11:51)) b/ p$ J4 f# N9 T# m. {
9-24 训练模型 (11:59)
5 z' ~2 g1 e# F; F9-25 预测模型 (07:22)
: S2 G, R$ b; x+ R& v. i# R! `( k9 G) d" U! `+ J' J3 H: Z' @4 ]
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
( ^/ N' y+ j5 x3 g: d3 y5 w10-1 第一种模型训练（1） (06:17)7 {8 T$ f0 u) a! H, a
10-2 第一种模型训练（2） (13:28): o& b7 Y* A' |, |9 V
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)* z; m( }3 d( L' _7 u
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)8 G" c4 M6 n/ _8 N* D
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
6 S; D- H8 x! W) D& W# @3 L# Q10-6 第二种模型训练（1） (11:52)" t' ~+ I6 a1 w: T" _% r
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)5 ~, b |5 L5 Q8 V1 o
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
4 Y2 m( |0 Z @* M: P10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
3 [9 Y: H$ ~: }2 o/ e1 L; F3 @* G" p0 ]5 N& {
第11章 Android的打包与发布$ |4 k& o( _! K- R8 \5 D
11-1 新建项目 (07:49)7 u; D9 |( O: j4 d3 L m r$ e7 M
11-2 代码结构讲解 (17:15)
) }0 p* C. P4 R! ?* s# p11-3 私有变量的定义 (12:25)
4 f% E( L. g8 E5 b6 v4 g11-4 参数初始化 (11:54)8 k# ?2 h/ p" g" @$ {/ t+ q/ e2 o
11-5 听写UI监听器 (19:18)5 p4 W4 w$ X/ x( m: v( g
11-6 合成回调监听器 (05:58)1 G/ x" H( h, p
11-7 听写监听器 (27:14)9 F$ q& {" i! v: R# q" A
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
# ^7 H' e; L4 _3 ?% U11-9 完善项目 (21:32)
) t, R8 t# N& ?1 G; c* M; Q11-10 打包发布 (07:15)
) Q r0 J5 {5 Y, X) a+ o! v7 {8 Y; p; K! v# z
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