4 H% A% s- O2 e' y) g( t8 U) r. j' z. s
〖课程介绍〗
7 ^( z! K% e% w2 {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。
2 T' U! \' M, T5 W3 Y9 w1 g M) i' K" {
〖课程目录〗
0 I5 h' ^& K8 ~" ?) y, {0 u第1章 课程导学
' J& r( ~2 B( U+ I X2 L) U& R1-1 课程导学 (12:34)& P9 A9 J" R: p' ^4 Y
3 _' t, p8 n- ^6 u* I
第2章 基础知识
/ e. s# p5 F7 B/ M' t6 Q! g2-1 什么是TensorFlow (10:24)/ O) O0 ?: v3 l( s
2-2 张量、图、会话 (06:17)
$ R( s- x' ]9 F2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)5 \& ]/ _( ?. _/ X: n9 v: b
2-4 Android操作系统 (16:19)
" K# t+ G, i" K+ Z! Z" \2-5 Java安装 (10:15)
1 g. o. b( W* w0 v! o% \; `2-6 Java环境搭建 (02:40)' |/ I) H* r0 W O2 o8 l& R2 b7 {! l
2-7 Android安装及运行 (10:39)
' [7 N% r$ `+ X6 _5 {9 y+ H2-8 第一个Android程序 (05:34)
4 B& A7 ?" l' d2 l6 d( S; N6 B
6 s8 ]5 g/ O C- k9 ?) ~, y/ G9 ^- B第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
2 @ s1 s* K0 r: Y+ p" i4 J" P1 c9 z3-1 常用模型 (10:15)8 {2 W7 E( ?7 A6 y1 n3 Q
3-2 BP神经网络 (10:53)- E3 H! P; q7 K+ I) l: \ `. x
3-3 循环神经网络（1） (06:58)# z) b3 ^, T$ d# w" m& r/ V* G* I
3-4 循环神经网络（2） (06:07)( T! r; {% x Q$ o
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)7 s1 e- h% @' j6 R! m: @7 }* [
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)* h2 _! a2 O1 g. ^+ Q$ P
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)! \5 l; `& @( d6 l/ A
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12): A( P4 U( e0 v( D4 [
4 K% |0 ]8 ]* P9 W. T$ c( A) ~2 V第4章 NLP基础& N. c/ y9 U% c% X2 O3 r$ Y# p" g
4-1 NLP基础 (04:19)* ^- z7 m W% Z$ ^
4-2 分词技术 (05:29)
# P' ]& g5 @3 X. l2 d @4-3 词性标注 (08:34)
' s: @ M0 r* R* y$ r, l4-4 命名实体识别 (08:25)
; t- ?% t5 S, c- x" u1 |% {0 H4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)0 c6 L( C( t& ^9 Z! G/ m8 W
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
6 d8 N" s- Z9 t4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)5 b/ N7 ^$ c, s S
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)2 I# e0 g T9 @
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)/ x, Q4 ]- h$ `2 Y C. q/ q: N
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
* v6 o/ y" q! n8 R" i4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
. Q/ D5 T! b |, _' z. H; R" X* t
第5章 文本处理方法7 y4 e b7 Z9 t8 K9 q" @+ V/ t
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
% O% j8 T8 y* l+ d3 Z- Z5-2 NLP中的语言模型 (03:47)* a. S( a' j n: B
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
* ]7 m+ z# c( }- c! O5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)' u( f! v0 k$ V8 n' ]
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
7 z; l0 \2 j" r" Z( \( z6 `5-6 文本处理方法 (11:39)% S7 e/ ?. G9 ~. ~4 N9 O
% F. A8 T1 P! t8 x5 i3 u$ O第6章 实战之聊天语料处理& V- d, s- c, G: A
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)8 a/ I0 z2 `. q; {/ n5 y
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53): Z1 p8 Q$ b- [. G% j4 W* D
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)' ]- t1 o7 K0 O& O
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)- T* P: x) H" u. k3 g: Q" t
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
: q5 M( x5 ~/ O. r* X6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
% Y5 f. e! X5 X1 z: D6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
' R( I! f* w) m# \2 m0 B( F6 {6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)4 m7 |' \4 h/ [, P# K. W0 F
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)0 r0 I: P' T" W; N
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)2 K8 E! q+ [4 w& A* G4 J
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
/ |/ K4 ~1 C8 u( E) F1 L( z6-12 语料处理实战小结 (11:36)
& x% h; D& J5 m7 L; c3 n" _* b: R, S2 c+ o! |- c0 y6 T
第7章 聊天机器人原理
% l7 n: t4 m r7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
, C9 V! B/ C+ h: j: P: |* s4 |) @4 T7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
+ L. a4 n6 w1 N: e$ E7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
1 O0 k$ P' w; f; r7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)) D) k* l" j; h
, w. n4 M. h% O5 L+ P4 ]
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理1 ^! n/ E) p4 u/ E! H# _9 N6 ?
8-1 线程处理（1） (09:15)" P% n/ _) a/ s0 [ Q2 U l+ ?: U
8-2 线程处理（2） (10:10)- l; ?* P( {9 Y3 o% g8 v
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)# W w# n6 n; [: S9 y
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)& U+ ]7 D0 W$ U/ @# X3 T2 b
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
" _8 d' [5 q) C8-6 batch_flow（1） (07:28)
% N% A Z) ^" \+ I) e. {7 s8-7 batch_flow（2） (05:49)/ Z5 n9 I9 r1 \8 G' @" \" g. t C
8-8 batch_flow（3） (14:43)
! u# k% J }1 L3 u9 j8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)/ F: a; W- n% Y# I5 s5 t
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
0 h* ]6 k2 X' S& l2 L: H8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
1 y$ I' Z' D& H9 u& B e1 U4 b# s8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
0 F: G3 K0 G; d8 S. y& T+ ], N8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)! B# K$ x2 p* N( Q
" V1 D. [! W( V
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写 A6 B7 D9 U, A Y+ o3 N
9-1 基本流程介绍 (10:37)
" a# @! a" v% d) }) L: o9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)0 N3 r$ o6 P' T
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
" q8 C% b9 U2 I9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
! U6 o3 ~) F% I8 _9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)& w) g0 }& g' `8 R: f4 x4 T3 }
9-6 构建模型（1） (06:43)# e# U1 o8 ~' E% w2 \: I
9-7 构建模型（2） (08:38)
" K( _/ C9 T9 X9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)- f: |. K" v1 P% ^, r
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)# [7 J l% H% Y
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)0 ] t- m6 O9 p& ]3 |; X
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)# C8 p7 z$ x7 ?6 }
9-12 构建解码器（1） (08:28)
& _; @/ h3 C% y/ T' L$ k( T8 H9-13 构建解码器（2） (09:22) k0 @7 }& ^2 s+ P" r
9-14 构建解码器（3） (07:36)
6 p, r# B M+ C; o0 ]# y9-15 构建解码器（4） (09:19)1 Q" {- M! H0 x. o1 P( s
9-16 构建解码器（5） (10:59)
& o; e2 d! c! N+ g2 n$ P9-17 构建解码器（6） (09:28)- A* }4 F% e' q, K, ~3 G$ k
9-18 构建解码器（7） (14:52)0 u$ v" m) p( y5 O$ o1 z
9-19 构建解码器（8） (17:02)
/ ]' K, }" d4 |+ \) I9-20 构建优化器（1） (09:56)5 l6 j( l5 n; B" t( h, d; d
9-21 构建优化器（2） (08:48)9 p; Q! m3 [3 `" w
9-22 构建优化器（3） (06:01)
, j+ l$ z/ W) n; f' T9 D" {9-23 输入检查 (11:51)
* q: n8 }. u2 h5 `, \. ?5 [9-24 训练模型 (11:59)( b0 C6 C$ \. X0 C! n
9-25 预测模型 (07:22): X$ N( z& D3 ^' p6 V( C. p; `
) H/ q8 B a9 d& x第10章 聊天机器人模型的训练和验证6 l, f7 Y' U( Z
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)' o" L+ k5 m. ]3 ~* l: n
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
( ^; A1 ?/ {+ b" f' ]# H3 ^7 W10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
* J& T- h8 S0 K& [10-4 第一种模型训练（4） (14:49)" z8 x N8 B, @8 ?8 m
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)1 m& b: m3 S; j5 y/ |, Z
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
! [" C0 n L4 G/ X10-7 第二种模型训练（2） (12:06)$ z a u) ^% |
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
- x; {5 n0 g+ T; Q- u* t; _10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45); q1 A3 @8 V. Z T' F1 c
/ e4 c' O1 i- w9 M5 J7 m6 B
第11章 Android的打包与发布
$ R* \7 D; v0 G2 L- w; B% n11-1 新建项目 (07:49)
7 v5 u) r X9 c6 d: l$ u11-2 代码结构讲解 (17:15)
. q0 U$ ^, t& j: _5 P11-3 私有变量的定义 (12:25)
, ]+ X- i' m0 @) X11-4 参数初始化 (11:54)
+ N; x1 m( O0 L7 F11-5 听写UI监听器 (19:18)
4 j4 w/ y5 ?( U7 C3 v$ ]* t! b8 |, `11-6 合成回调监听器 (05:58)
" d: r: H9 ^- i3 o' u1 c% P7 ~ r9 _11-7 听写监听器 (27:14)9 F! s: V$ e1 [2 m- T
11-8 语音合成参数设置 (08:59)
$ y8 ]! d* S' x8 ]11-9 完善项目 (21:32)
" _2 B5 ], g/ Q+ V( r11-10 打包发布 (07:15): V( W5 l h% N; ?" @. Z3 b
1 Q f8 w( z/ k) \& f3 ^
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