9 a# N! W7 v) d% f0 g! |
1 q& [9 x7 c! h( P〖课程介绍〗& a+ k% i5 D* _* k/ ~. k* f6 `
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。
' _8 l' p/ U/ C) K9 o" D. S) N) |7 N* B, a6 z/ O1 a5 R
〖课程目录〗0 I; n/ r5 Y5 O1 q. _/ K' y
第1章 课程导学
9 x# E+ f2 T" t4 A( m" M1-1 课程导学 (12:34)
+ x( b. |! d' D- C7 S5 t, x. H6 _5 `& u& ^$ l
第2章 基础知识' R, m+ z" F! I/ x9 _3 s/ H& \
2-1 什么是TensorFlow (10:24)* |- i% E# Y3 x3 w
2-2 张量、图、会话 (06:17) }3 c( n; v9 o( w$ \8 g( k
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
) _/ K4 O/ B9 m8 |# X+ Q4 [2-4 Android操作系统 (16:19)
, E8 e; n/ @5 Z0 c) J l2-5 Java安装 (10:15): E. Z2 B6 p' X7 H/ \2 q6 l
2-6 Java环境搭建 (02:40)
6 \; Z6 ?! u( D" g2-7 Android安装及运行 (10:39)* N! S/ e1 d, s
2-8 第一个Android程序 (05:34): p8 k/ [7 h5 H* M
! m: J1 Y" }" f/ R2 c) _& Z第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）1 ^ N t; d" x' _' O3 o5 u9 e
3-1 常用模型 (10:15)/ w, R+ }6 T+ M/ i
3-2 BP神经网络 (10:53)8 l/ h j# k+ l
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
: v- a+ l5 f. @( }8 K: H- n+ j3-4 循环神经网络（2） (06:07)
7 I! g6 ?0 ^- |3 @3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)3 O& ]( q4 C% F) _: t a1 [2 O
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
5 r0 z D4 B* Y& K9 D; @! N3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
, n8 K" B; w$ [8 M3 m" W- `3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
+ k3 [% L: I' A0 l6 `2 c/ ?5 e9 j6 N0 X
第4章 NLP基础
) m% }' [1 m, y+ i2 r4 p2 _4-1 NLP基础 (04:19)
, \/ i! x4 |, d3 ~* G3 m4-2 分词技术 (05:29)
) G+ {4 V$ y! v: h# W9 X4-3 词性标注 (08:34)7 L2 e; ]3 r1 @) O3 T
4-4 命名实体识别 (08:25)5 J4 h, H! }* K$ k9 ^; G
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)& j# a& i# H# j i3 o
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)0 i ~" H a( ?; G/ S0 m2 f
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
' k# c% z# W, P- j( s7 N4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)9 D6 O7 z1 O# Q1 S3 |/ S
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
* U) q7 |; r: d. n) {2 u* p4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)' t( h) N7 R2 a: Q6 W- q
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55): c+ f/ k5 [6 W7 k' f
: ~' r" j& n; G4 E7 i1 D* U, j/ ]
第5章 文本处理方法
4 M& M6 h) ?, I: }1 L, b5-1 语料的获取与处理 (15:19)& s0 P; Z1 Y. D0 R& o
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
; N* ]0 [* W1 g' {( ]# ^ t4 o5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)( P1 c+ T7 }4 x" t( @8 R
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)# l% w* H. M! [* j6 x
5-5 词向量与Word2vec (07:26)' ~6 ]- F4 D: B: }8 O" [. P0 @
5-6 文本处理方法 (11:39)
9 g( Z9 ]- i6 D4 r9 P
4 p2 C) u- O4 Y$ }! [第6章 实战之聊天语料处理% O$ W$ H U( y# H% n* g: |
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)0 V! S4 n# w0 Q `- c; L; Q- O* h, l
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
1 U$ J; Z# b% P6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)8 c$ {2 E D! }. m1 ~$ Y6 }/ m
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
( `0 e7 ?1 `! I1 i! u6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29). D3 Y5 g8 S: g9 \
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
9 Q% R8 m* K( k6-7 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! R4 q3 z6 m2 k5 K6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)% ?3 T m0 B2 O+ K! `! Y- @$ a/ Z; z
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)5 T! r4 ?9 {1 [, D" H- t
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
' ^" n- S; q, l6 a$ b2 ^/ `6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
0 z% v( T9 \$ e! A6-12 语料处理实战小结 (11:36)1 L) T7 O& o; v( M: M# ]
/ W4 @0 K: g5 V- a. l+ s1 y第7章 聊天机器人原理
: Y: O- \( Z8 B1 |$ a! z* K4 D( J7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
, Z. P. g+ T! g% `4 d. |7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)* u( w. u4 o. p3 K/ W* Z; g5 E
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46) ]6 |- Z9 S! r q R, c& K
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)! Z$ @$ {& T' t0 J" t4 Z8 K& O2 j
* W8 a7 n* b4 h- ^ g
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理+ ]8 Q: y b' g" F; e$ U& j# K
8-1 线程处理（1） (09:15)
. @5 S: _& T1 H8-2 线程处理（2） (10:10)/ f: g4 z* |; ]; R: u
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)% P+ J. I, C9 `! v. Q9 Q* [ A
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)! G' L) u: I5 U* g9 K; }/ Y
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
; D/ ~8 y+ ]% J$ |& G% b4 f: u8-6 batch_flow（1） (07:28)
2 ` B* ~$ A+ V' q7 I8-7 batch_flow（2） (05:49)1 H' L9 n6 P) Z) l+ y
8-8 batch_flow（3） (14:43)
& O0 i* v: V8 S; a# r0 f v8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
3 B W9 }8 I# f: f/ g2 |8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)) b2 Z# k& \& e3 ^! @
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
- R# k. |( W; U, S8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50): ]. i0 E: S' d! J+ J% ]
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)% r* M$ p7 m) c' K9 I9 k4 w
1 J: B, J6 H) ]$ T/ A# c6 W8 ]. q
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
+ b9 i4 \/ b4 f4 n7 g: c) v6 W9-1 基本流程介绍 (10:37)
+ H# E; J9 C( x) A" [. W5 U. y9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)5 _* e; w [0 r2 ^/ r$ U$ R: [0 p
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
% F' F: ?( N/ L6 A# l. f' V5 d7 O9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)5 C, q8 v' O& G
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
# D9 e: p8 v0 p @- d J9-6 构建模型（1） (06:43)7 R9 u' }4 U$ F B9 O8 z# `
9-7 构建模型（2） (08:38)/ t$ Z5 v: Z& r, f; F; k! L
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
. Y8 m" v' ~( }) u1 ]+ K9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)1 Q4 r3 m c6 T
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)1 u0 E( P, A3 E: w
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
+ o5 E& j5 K5 a* ?8 C2 A8 z9-12 构建解码器（1） (08:28)
' P. N9 y# d7 H& n9-13 构建解码器（2） (09:22)8 ~2 {$ f7 u6 g& H( h
9-14 构建解码器（3） (07:36), c m4 q( ^& R
9-15 构建解码器（4） (09:19)
) R! _6 [9 b* _6 Z+ ]2 n) l9-16 构建解码器（5） (10:59)
1 U' u8 i7 C# i' Q" i6 w/ j9-17 构建解码器（6） (09:28)- a2 _2 F, `2 r% K# V- L3 z
9-18 构建解码器（7） (14:52)" `7 f3 H3 ]7 A; p: \" t
9-19 构建解码器（8） (17:02)- Y4 |0 A7 @- F2 f. u
9-20 构建优化器（1） (09:56)( J- r9 f$ a% u6 j
9-21 构建优化器（2） (08:48)
0 E4 m: t h: [* p. i9-22 构建优化器（3） (06:01)
; K, K+ f( w$ z5 s3 ~9-23 输入检查 (11:51)
; v6 W, A1 [( p* S% s1 j9 I9-24 训练模型 (11:59)* K& Q: }5 q8 h/ x: p
9-25 预测模型 (07:22)
; ~ c( t5 w- ^0 H' ?
! ~& c* q3 ]! f' d% r' u4 ~第10章 聊天机器人模型的训练和验证( m7 Z1 I- A% V# n
10-1 第一种模型训练（1） (06:17), m/ {) |+ i( E2 N& N# E9 f
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
8 k+ q6 [ R+ B10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
! X. R4 I9 l: n0 [10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
9 R/ I1 [) B4 E4 ?; P m10-5 第一种模型训练（5） (25:35)2 C# O" V7 X* w4 d* z. n' S ~
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)" a' Z8 u8 X1 g" [" X
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)5 p j) M' o D/ c: \
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)* q" y& u2 f$ E3 ]' f' l" ~# D
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)0 x. l6 c2 f. E
) ?: Z. o0 q; `第11章 Android的打包与发布. s1 _/ H# \' N6 q8 r; j
11-1 新建项目 (07:49)1 d( z- `6 C1 J! x9 _( A( F
11-2 代码结构讲解 (17:15), P7 Z0 k3 y5 }5 a7 |- V
11-3 私有变量的定义 (12:25)% H' E* n2 _! y+ q& x% x# u1 l
11-4 参数初始化 (11:54)
+ O- O" m% G- T11-5 听写UI监听器 (19:18)1 ^1 d" J* b r% Y9 E
11-6 合成回调监听器 (05:58)( H( y; ]& F6 T! T
11-7 听写监听器 (27:14)
& D8 r6 s% @0 G* Y11-8 语音合成参数设置 (08:59)
1 k4 N) x( D+ p. [* D11-9 完善项目 (21:32)
# S- ?4 x' M0 b6 q11-10 打包发布 (07:15)
5 d/ M% k0 h5 X, [0 \9 F) ]
1 ]* J2 s; c7 ^* f〖下载地址〗
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