+ L6 V9 b; u" U! }# L+ |" S% d+ i% M! \# i3 M
〖课程介绍〗0 K% }; _) ]* t, j
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。1 s: P: f, }4 J
9 p$ Q8 G! k8 m" R+ d$ m
〖课程目录〗6 k, R& ]. U) \' e
第1章 课程导学) [8 d" ?% e2 ]- \
1-1 课程导学 (12:34)
1 _) Y; f4 j* N$ Q8 _) M7 K! t5 y0 I) i4 I! w% A3 }
第2章 基础知识5 A7 p& [: j" a1 |1 Q
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
: M: D3 q1 J6 D% S" r2-2 张量、图、会话 (06:17)1 K" `; x3 S5 t& y$ d' Z
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)$ F- k0 X9 i, t
2-4 Android操作系统 (16:19) s. T2 k1 x% ]7 u& g7 U2 O, a
2-5 Java安装 (10:15)
8 @6 @" Q) n- [+ ], z2-6 Java环境搭建 (02:40)* W/ V" u; u* Y' P# a+ h* i2 |( [
2-7 Android安装及运行 (10:39)
8 H. S/ U( I0 ~, H# K2-8 第一个Android程序 (05:34). J! v: Y; |. I+ `
: C" m! u7 F0 Z% [' I# W( [第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
# ?% E8 x5 c2 F2 c3 z4 F! P x6 ?3-1 常用模型 (10:15)' f4 D" b( ~. n9 y4 j6 K' z' J6 P0 p
3-2 BP神经网络 (10:53)8 w! v, n5 D! U# g5 Y* J0 H+ S, {
3-3 循环神经网络（1） (06:58): m% T0 ]# \0 b/ Q
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
7 ^' ^6 f0 h3 H0 \( d# E* H& `/ }3 T3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
( T$ l; V) c+ y, J5 x; v( g3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)7 P+ D' ^; ~/ ~: r$ R0 n
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07); b5 q/ P; M6 J, R
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)- B+ g/ @1 e R8 C8 }
! b) C, ` i" z; g% X
第4章 NLP基础
7 u9 _( \+ V& B9 q( p% i: v, ~4-1 NLP基础 (04:19)
1 I% X/ F( t8 {8 p% @4-2 分词技术 (05:29)
, o; T' F0 }. u% d1 Z4-3 词性标注 (08:34)7 J& i+ v7 t ?* p1 M( n6 Q
4-4 命名实体识别 (08:25)% p+ _' q: I3 p2 Y
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)& o" R/ r0 d% t2 N% `4 E! l0 m
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
5 u# [' l1 m, O4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
; K r4 F. Q, p; w8 @4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)5 H( C* m/ ]5 z# [
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
6 m% Y' F0 w" l3 R3 v9 Y4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
% R, H( E& K, {4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)$ z0 R! j4 r6 H4 b! H
9 _8 f0 Q0 K. G. N第5章 文本处理方法
6 x& F" I6 \6 f8 s) P5-1 语料的获取与处理 (15:19)
0 L1 l) h0 s K/ G5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
. a3 i' w9 b- a* v& z: F5 V; o5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
; \3 P9 q7 R [; B. p5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
4 N+ c9 E% z- t8 t+ v- m1 p9 x1 `) p5-5 词向量与Word2vec (07:26)! |1 B5 i& Y# M7 K- l
5-6 文本处理方法 (11:39)+ U. }9 |( _% [$ A# K4 l
/ l8 b. L9 H: M: T1 g$ O6 ^) g
第6章 实战之聊天语料处理
) A6 r: z$ p! }, w& z. _& a6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
+ V1 \& n- p; K* P6 g' N) d6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
' Z2 t0 e2 x. ~/ F* M6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)) f+ o0 Z% V2 R8 @8 u; a
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
* k8 @) d+ B t7 [% z! Z, r6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
' N2 h) [# G( Y% z+ H6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)* `: K& M: [1 y: z: ?2 b6 L, 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)9 q( A! |4 V7 Y5 O
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
5 U( o$ n! e! g1 Z; h& r6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)9 r% h2 G& q" a) `9 D8 o
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)4 L7 j4 C- J3 R, Y
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
2 l) j: p5 y3 F, r5 W9 [+ t* Q6-12 语料处理实战小结 (11:36)7 w2 k: h1 s, Z- z- e$ o" M, R( V
) k) I9 A2 Z) `
第7章 聊天机器人原理
8 k6 G& |( h3 ~2 ~8 M7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
, W: W3 c. f Y5 R7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
' \# }/ @4 V7 w7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)% s$ V; `" Z) E s* q$ H% y
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
; F9 p8 F& q% d
) j# e4 y4 P9 P, Q Q第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
; p4 b0 K8 z3 e9 ?- G8-1 线程处理（1） (09:15)
0 H- l# c' P* t: v4 `, B) C8-2 线程处理（2） (10:10). |9 O' ?# H* v5 n; x" [
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)1 V: E2 o6 O, A x/ A4 a1 W3 `8 L
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
2 v' @$ a2 v% ^2 D3 M8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
6 ]- H1 w' \- V8-6 batch_flow（1） (07:28)
3 h% H* j y* C8 p/ l& s! O8-7 batch_flow（2） (05:49)
3 ]7 N, T8 |0 J- v( a8-8 batch_flow（3） (14:43)
* o& Q7 T9 M8 I+ K+ G8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
& N; O/ t" Q' K h- Y& o/ x' ]8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)( u* C2 w% u4 o8 M) C
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
) E' ?; d4 C# A9 t# d& ]) s' z2 ~* y8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
" B. I* C; J) T; w8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)+ _+ v3 R3 k7 H. c% G
# C5 S. A7 m" Y7 ?: N8 v% L4 a S
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
& J1 n% M* X$ `. @4 U4 l) n9-1 基本流程介绍 (10:37)
0 P% T* |+ Y+ ]! g# K# C9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)* O# g$ d& m) I2 A2 _+ s# T. P
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
+ G4 j' h) p* t7 i9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
) u% z% I! n" r- }7 [* q& s9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
. S9 l. ?# C( z; @9-6 构建模型（1） (06:43)- f1 u: u" q/ o, N, ~ q( g
9-7 构建模型（2） (08:38)* H( {% b) }3 Z5 s
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
0 N e y8 A1 k2 j. n a3 }9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)( {, r6 `! B/ u& @8 |/ i' w
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)4 [. ~) d2 k; I0 B1 _2 o
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
3 O6 Y( s8 ^# @% N# i9-12 构建解码器（1） (08:28)# [" f a# v0 V5 l1 H
9-13 构建解码器（2） (09:22)/ y2 x3 h- X( s j3 j
9-14 构建解码器（3） (07:36)
5 o9 @! t' y4 X* Y/ p+ e4 `4 x9-15 构建解码器（4） (09:19)- ~3 r3 `; p/ s8 F, F. v% L
9-16 构建解码器（5） (10:59)+ z% }9 e# ^9 d7 b, z) _8 a G
9-17 构建解码器（6） (09:28)1 Q& Y: `& Y4 T: w2 Y& G+ y
9-18 构建解码器（7） (14:52)
1 d5 D5 r, ~, S0 a8 C9-19 构建解码器（8） (17:02)3 M# J8 h# m. P
9-20 构建优化器（1） (09:56)6 `8 b* ^2 x# p9 s2 P) c
9-21 构建优化器（2） (08:48)
8 }* C8 H/ s9 w* I9-22 构建优化器（3） (06:01)! ~9 g% `* P- P: S4 H
9-23 输入检查 (11:51)
) F* O9 ], {8 B9-24 训练模型 (11:59)
' F: e; B, N" v0 h4 Z2 ~- P# F9-25 预测模型 (07:22); b5 I2 i- U8 L% A
! Q( s7 k- q# {5 e第10章 聊天机器人模型的训练和验证! z1 d8 P* |1 l1 s: d7 T/ O
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
: V( ]& g" E/ ?6 x7 i10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
+ R0 H0 |, ^, |( X10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
" H. u. l( K+ U% g: S7 k2 W* J! \: s10-4 第一种模型训练（4） (14:49)- f* T; l# F) {7 Q5 L& n
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)8 s; q/ R( M3 u/ i" O* U3 \
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)" x0 T W; T3 \- h
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
; B1 ?. d0 G' o10-8 第二种模型训练（3） (05:34); ^5 @% G$ o0 p
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)7 O( ^3 ?. U; } @- ^0 ?& ]
+ Q: V' c( w @( x C第11章 Android的打包与发布
6 j. @3 D+ ]( W. W! _9 o11-1 新建项目 (07:49)8 `0 ^) x! C, Z) B5 ^
11-2 代码结构讲解 (17:15)
0 ~1 o8 `: N# ~& M) }5 j- c$ z11-3 私有变量的定义 (12:25)
4 |! h8 ^/ k8 G7 H) i* `4 N! Z; N11-4 参数初始化 (11:54)2 W) ~1 }) s& `% F2 [
11-5 听写UI监听器 (19:18)$ Z. q& W+ ~+ n* n; x
11-6 合成回调监听器 (05:58)
4 _; h3 F" O5 e% i: a; h11-7 听写监听器 (27:14)
P+ X' b( q7 z9 z- R, ]11-8 语音合成参数设置 (08:59)
; l9 a3 ]; Y5 ]2 ]9 K) n& a11-9 完善项目 (21:32)
0 Z9 x" U% ~* n9 W4 D! l" g+ Q11-10 打包发布 (07:15)
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