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' x0 m _5 x- q \1 v# j; U; C〖课程介绍〗
. X( Y# ^) I1 ]4 V4 p( Z( o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。
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( B8 p# B8 }" g" M p7 L% F〖课程目录〗' C. Z" {8 ?+ k: t$ o! w E: A
第1章 课程导学$ O4 b% S0 \6 H7 b% P
1-1 课程导学 (12:34)
, \ T$ G6 n6 e* w
N @* t5 c; W- {第2章 基础知识
1 H. h( ^: ~% J; |2 c. n0 |$ t2-1 什么是TensorFlow (10:24)$ D/ Z: K4 R& Y2 P2 t7 T. @
2-2 张量、图、会话 (06:17)
2 ?$ M+ C1 E7 w1 Z2 e2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
3 n Z. j9 o* M, M3 {2-4 Android操作系统 (16:19)' K2 c: c0 J1 W* D# B. D! F
2-5 Java安装 (10:15)
' f/ a) u8 T6 O# q2-6 Java环境搭建 (02:40)0 Z; N5 q G- x% ?+ @5 E' i
2-7 Android安装及运行 (10:39): e; ^7 T X% a& y+ N: |; w
2-8 第一个Android程序 (05:34). ]" m' J, O. `' V, s* Y O
. A* s/ u. s! A& K1 a第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
6 ^; ?4 `. i; p4 O/ r. p3-1 常用模型 (10:15)
% P S8 a. v9 ?6 ]; t3-2 BP神经网络 (10:53)
$ y2 F! F# y& m$ ]* q+ \3-3 循环神经网络（1） (06:58)
4 o# X! D( u2 `% N) M, Y! J5 j3-4 循环神经网络（2） (06:07)
2 T6 O) D/ C1 R% E# A# N& }+ `3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
! g; f2 J: d$ r4 e! b6 a3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
. L3 Z6 G- N9 o. _" ~0 ^3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)3 g8 }* r' ^' v# m5 m* |
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)% O& P5 K9 T! l9 P
6 X/ r% F9 d' `& y
第4章 NLP基础& _, n, q6 }/ x' _7 y& B ?
4-1 NLP基础 (04:19) q- M1 |3 z% H; G
4-2 分词技术 (05:29)4 M" R' Y+ S( A! W4 H$ T+ p
4-3 词性标注 (08:34)
* B* Z) R/ N, X: Y, d4-4 命名实体识别 (08:25); T, A/ y; ~8 F0 ? A
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
+ j6 l2 F; g$ w4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)/ l* r4 G" H& L$ j4 W7 |
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
! }* v9 `+ r4 }' G- A; v7 I1 v4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
0 t B& W! {7 ~, W( M p& \ Y# g4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
' ]! U3 W% v1 i4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
" J- @# W6 V. n9 c4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
+ B( g. z5 y- w2 [; i! Q9 E: |. N! p
) D, }/ b" Q0 Q. O! F第5章 文本处理方法$ a: {& i4 K: y2 h6 R5 y
5-1 语料的获取与处理 (15:19); H6 I, m! J9 ^* f* `, H$ ^3 g
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
0 t6 _2 H4 l4 I4 \5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
6 D( v S& f+ x" z6 n3 v5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
: ~) m: D4 c% v' N5-5 词向量与Word2vec (07:26)8 r8 A8 `8 e5 z7 q) K- `6 G
5-6 文本处理方法 (11:39)
3 _7 b3 S3 C% q9 B3 A
# Q3 e! h& q) t: P5 }2 r" q z4 u/ E) |第6章 实战之聊天语料处理( i: V3 ` H) _/ h' j% v
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
7 N+ b( P9 e/ q$ q% j+ b6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)' h. P# S8 z, k4 g O
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)7 J# w( s( y5 E3 P" x
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)$ C0 z# ?% C) P1 E- B* C6 E
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)* b5 M" { N' y8 w) G. D$ ^* Z# G4 S
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)1 J [' W8 R+ u7 j$ O
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)
9 T* f1 g9 |/ V I2 Q" D0 @6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44), N4 J; u7 V Z2 i1 ^: t9 k
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
5 _# K9 ]3 d5 U$ k7 }; e8 S6 \6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)5 o4 W. w- e8 p/ e' g
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)/ `; U6 x+ `! z; q+ A
6-12 语料处理实战小结 (11:36)1 Y9 `$ V' a5 N! ~2 ]/ W y
8 z7 p- k) x% q$ k+ s( n7 Z4 g4 k2 F
第7章 聊天机器人原理
) i0 p5 N( i6 z. |. V: b7-1 Seq2Seq模型 (10:37)5 H$ I6 Q' i2 P. a: ]: `! T
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
* d0 g( y& p4 l# x7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)# U C! o+ W' J" p2 W+ \+ M+ v' i
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)6 q+ O% j! {5 Y1 y) o; \
; F2 G! N1 }; f0 h, a1 X1 L, I1 A第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
. m- q" U7 ~3 w( k8-1 线程处理（1） (09:15)
+ ?; j N6 u3 w- K S3 C7 x8-2 线程处理（2） (10:10)
9 P1 x# G L4 E* |; [( u# I" S/ }- V8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
7 A9 n0 C U0 w3 Y4 t5 J. F" S8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)$ S$ `2 Q7 W6 b6 F3 V9 G( s
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
' p n! @+ W# A/ k3 \ e8-6 batch_flow（1） (07:28)
; ?9 e; e% ` O9 G5 n8-7 batch_flow（2） (05:49)
* M( s k4 O7 m2 ?6 J8 K$ m7 B8-8 batch_flow（3） (14:43)
2 B5 x s V9 t, v8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58): r# ~( u5 D% N7 b, X# R
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)1 Y2 p& p# a1 v" o
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54) b" D: @; g8 D! X: w+ s
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)& e/ j: w: r: u; j' E
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
, P- D B! D+ X+ x' [8 B
' v+ W, a3 M( U8 B# t9 p1 k! f第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
5 ]! j K8 ?6 R9-1 基本流程介绍 (10:37), A. _: {4 j, ]+ R+ h
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)1 ?9 l* ?" b6 j8 Y& g( W0 t
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)7 P8 _7 Q! |$ D* v
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
9 y# k) G- h& l8 Q B, @9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
; u; y4 m/ h2 l* k9-6 构建模型（1） (06:43)" U" `* y; t9 @, R& v# v
9-7 构建模型（2） (08:38)
. ^; C4 R4 }- L9 _; o6 M G' L9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)8 ~) P. M; L& G1 b$ W
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
6 b- p! g5 [% {; b9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
" {9 p& f) H. l7 o* G7 Y. @5 s9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
* S" z9 W6 ?* z9-12 构建解码器（1） (08:28)
. v1 P, u! x, k# A- ^' m9-13 构建解码器（2） (09:22)
$ P( ]& K0 a3 h2 K' ?( c9-14 构建解码器（3） (07:36)+ ~1 D: u, B$ ^4 C& u8 p
9-15 构建解码器（4） (09:19)
1 O9 g* m4 n0 x7 u6 c9-16 构建解码器（5） (10:59)1 d6 g) e1 z, |0 S( t
9-17 构建解码器（6） (09:28)! B- J5 {( J7 P( z" R
9-18 构建解码器（7） (14:52)2 L8 D2 X% O8 K8 X. v3 N
9-19 构建解码器（8） (17:02)
2 ~# q( O: K/ u! `8 @ F9-20 构建优化器（1） (09:56)$ ~; h9 `! j: z$ V; ^9 i1 @( \
9-21 构建优化器（2） (08:48)6 l F; \$ t/ x! E r S
9-22 构建优化器（3） (06:01)
' }) g# J2 B! T" h: \$ R/ U9-23 输入检查 (11:51)
& |1 Y* A! o8 E2 l: T$ S9-24 训练模型 (11:59)+ a/ M8 W+ C" R4 K1 N
9-25 预测模型 (07:22)
. O+ r! a5 j6 Z' Q, U' k' H
& @8 ~1 M" a$ I% X& H+ E- s第10章 聊天机器人模型的训练和验证
/ w* h* P5 B+ l: r5 d W! o2 z10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
7 B0 m; q5 b4 L( q! m+ U5 R10-2 第一种模型训练（2） (13:28)$ h) T8 G I0 N8 \9 j5 j4 Y0 T
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
( g, q$ K. P+ P0 O2 H9 X' W: d' L10-4 第一种模型训练（4） (14:49)/ k. m; F8 g4 ? \6 p
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
^( |1 T& D% ?10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
9 M0 G7 V- z, @! B- C6 e0 X10-7 第二种模型训练（2） (12:06)" s, u) D- c2 ?" w- B: k8 t" H
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)2 ~6 w. k6 ^ u) R8 V! |6 w8 ]
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)7 N4 ~, X4 _, `7 c ]) f: t
( a, O) A) ~9 U' g( K, P! L2 r- h7 q$ r第11章 Android的打包与发布
6 H8 N) o- ?2 E: w: c9 f11-1 新建项目 (07:49)
' r1 q1 P( m3 }. S v11-2 代码结构讲解 (17:15)$ l# G: M( X6 K7 [$ G& v
11-3 私有变量的定义 (12:25)% m) n2 h) j3 ]% ]
11-4 参数初始化 (11:54)7 Z: ?$ Z8 Y1 i% j6 g* W
11-5 听写UI监听器 (19:18)
! u0 K/ d! T9 c6 h11-6 合成回调监听器 (05:58)
! f4 q9 q: p- ~11-7 听写监听器 (27:14)
& p; d0 a5 H3 ?! D' s2 M11-8 语音合成参数设置 (08:59)
( F- O! i2 Z. N$ \11-9 完善项目 (21:32)
% h8 S) h- q9 Z' |6 ~. f1 r11-10 打包发布 (07:15)/ J2 U& x) S5 V+ W T# A$ o1 P3 q
/ u+ k) Y& r" e; Z〖下载地址〗
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