3 G; S9 ^& K- m, f+ }5 M! `! V# p: z+ B, m4 S* w U9 i0 U
〖课程介绍〗
7 T! _) |8 R1 S! T4 T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。
% v8 @7 ?; ~$ B. P/ T+ ]% c( O8 h' K- |" H0 b% ~0 F# p
〖课程目录〗" T% l" \1 f9 R R
第1章 课程导学
9 J1 d& H% Q8 ^% G9 _% s/ j1 q1-1 课程导学 (12:34)6 {8 p% W6 j- d" y+ x
. I! j, d$ ~$ H; h/ |' s" E" g第2章 基础知识
5 e4 r n% q" z9 V' M8 m& P2 _$ N2-1 什么是TensorFlow (10:24)
7 i' T8 p0 ?$ C2-2 张量、图、会话 (06:17)
{# b! |; ?2 ]9 H# F- R' h2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37). x1 l: a! K$ _' g1 g& l
2-4 Android操作系统 (16:19)+ [" \. e" O4 m4 q
2-5 Java安装 (10:15)+ z2 D0 i0 Q! V/ H6 ~) M: S
2-6 Java环境搭建 (02:40)
; X( \/ S7 z y' s8 @7 y2-7 Android安装及运行 (10:39)2 n5 k' K% a" d* P
2-8 第一个Android程序 (05:34)8 }6 z& g2 L! ]# H6 p
8 j, k7 [; F% ^' ]第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）* |0 A, V9 [4 l- I
3-1 常用模型 (10:15)
" n2 @* R3 a* U1 T0 c* f3 ^3-2 BP神经网络 (10:53)
; m7 m4 f! M- G6 {2 D3-3 循环神经网络（1） (06:58)' T' L6 i' G( ]5 R% Y
3-4 循环神经网络（2） (06:07)* N l1 N+ ]0 D3 F+ b
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)) q+ ^ n( |9 ~! Y ^2 M
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)& k; y+ q0 W7 T
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
7 W; G0 n* e! A: n3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
7 X+ e/ A' ]( O% D4 Y% q) y3 i/ |0 }, ^0 {
第4章 NLP基础9 [9 V \7 Z/ `* `) t9 B0 ?
4-1 NLP基础 (04:19)
7 L( Q1 k/ ?; {, L6 `7 B( E4-2 分词技术 (05:29)1 O7 o2 L$ i$ S/ y; n
4-3 词性标注 (08:34)
( x( v' i6 }- {4 w6 Z( [4-4 命名实体识别 (08:25)
$ _, y. e4 m% Q8 L/ c1 Y4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)1 W: \) y( X3 a" K9 }& \ N ~
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
4 g' t( D, f1 O, W3 l& y4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
. y9 m( D2 i& q2 O- q4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)/ E1 ^1 X0 O: M$ I" s& v' r
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
% o* m( C1 U u4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)9 K) z# g+ \% V/ S e, C0 V/ w! L/ l
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
1 T8 d6 A0 \. h3 _* q J5 g' |5 G5 W) N0 R5 O- \
第5章 文本处理方法
% Y( P( F; v: ~- t# ~0 {1 K5-1 语料的获取与处理 (15:19)
$ g% o' O) v; a3 G5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
# {8 a8 ]$ Q: A- X8 o* f/ k5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
8 L- Z9 Y8 U+ E. J; D. }& s0 w& y5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
* p+ N: y( J& h5-5 词向量与Word2vec (07:26)( }7 T C8 r1 M* H- ~1 Q
5-6 文本处理方法 (11:39)
; g/ s! ^+ ]+ R" f4 D+ a3 a0 G/ Y" v; P
第6章 实战之聊天语料处理2 i4 m) ~$ N- y+ b% p. F! U
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
# @' b3 e, U: `+ \& Y' T6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)9 T; o* Y3 O; J! V/ x; @6 C6 [
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
# r* v# u, C* _' Y( z* m6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
# t! S% A0 q4 |2 J2 b7 D- `7 M6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)& k9 U' T/ m% Q9 a% c
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
, Z5 \5 n% T$ R+ {7 ^: N& c& d5 {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)$ `* K6 b+ P' _! I8 J6 q- i# M
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44), t0 l4 c( V5 @. b- F4 u6 M. i( z
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)* G- Z5 d: z6 l' X1 x% B2 J& V- [7 y
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
w! m0 M# N, J8 @4 m6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50) z0 u" t# C+ Q( h! p+ f6 L. `
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
5 F* u( o' C7 u3 m' Y# k
% C; c2 k& K: [& k7 h第7章 聊天机器人原理
, Z8 c" d& B2 g9 d7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
2 m" v* T$ B, l; s8 k1 _9 r7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
/ _# X( c+ A* d$ f, g6 @1 X7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)5 h5 g+ `) w! |" j, j8 w
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
( I$ _; o" P P4 a: \- R# q* q: w) F0 K$ g
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理4 K* i! O* U% G% P6 E( P# N+ m
8-1 线程处理（1） (09:15)
! l% q. Z. o' s8-2 线程处理（2） (10:10) [* d `% D5 {( Y6 ?8 Y
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
& Q/ e$ y- J' r) m1 y8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)% ~5 }' D" h% W# a- h# t
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)' u% @% C s) J' q
8-6 batch_flow（1） (07:28)2 C+ L, v) h3 j8 K; a
8-7 batch_flow（2） (05:49)
Q% Q7 K2 N b2 c; A4 s$ h8-8 batch_flow（3） (14:43)& Y& k7 y0 m6 B, M |2 h! {! ~! D" m
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
5 _/ H; {0 p: f% ~: n8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)7 k9 ?, I# o) N0 a. y* P7 B Q4 U
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)" F, b) X% Q& `$ w
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)( G+ i3 n- }: ]/ D3 J
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
0 O9 f% a2 g. j7 h% J
% B+ d' H" d P& b# Z' j0 y第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
8 N- N# v6 o: U( w. i9-1 基本流程介绍 (10:37)
& i# r9 N* z" q, W6 q' U9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)# V2 h; Y( S0 ^7 b5 e- ]
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)# l% n; p( n$ Q! |; m% S, h
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
5 ]: m9 O0 V3 o9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
3 w) G8 d. u* d, ?- u9-6 构建模型（1） (06:43)# v) N8 T2 L c5 M
9-7 构建模型（2） (08:38)
8 s0 W; T# S7 W! W1 `4 p% t9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
" c3 v1 p( J& [% I1 ^2 V9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
* U/ q8 j7 g/ ~# W% B! w4 x' v9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05); {4 C$ W4 C+ b, M
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
6 x* Y) U9 z7 Y1 u Y/ c) y% u; B9-12 构建解码器（1） (08:28)3 v: l2 ~% r- O# G9 ]
9-13 构建解码器（2） (09:22)5 q' {( C8 a, |1 U2 {8 s n2 R+ M
9-14 构建解码器（3） (07:36)
- g1 H1 u7 {- }& M2 V6 \! V9-15 构建解码器（4） (09:19)3 E" F& x! |. {6 ]( p. `' F
9-16 构建解码器（5） (10:59)
; U+ w9 k7 Y% | {; \( G9-17 构建解码器（6） (09:28)6 L; X d7 U$ b% D& D) a7 h
9-18 构建解码器（7） (14:52)
& d D: b: s) h9 m i Q8 d4 B( p) ?9-19 构建解码器（8） (17:02)1 d6 L! a/ H# o5 F& x' K, K+ _
9-20 构建优化器（1） (09:56)! f: j' y3 s* R/ d" |3 b) }2 i
9-21 构建优化器（2） (08:48)
" q* H0 I8 V% }& z; l, c. h9-22 构建优化器（3） (06:01)
$ r2 q/ N9 t& a7 f: J" ^9-23 输入检查 (11:51)
# J" l& Q4 P, m* Y' v0 G1 h5 Z( d9-24 训练模型 (11:59)) D- o6 f. n; W U h! v7 A, e# Z
9-25 预测模型 (07:22)& g# x! ?! y( v' W- p6 b- X
# ^. ~; s; X% d3 R3 \第10章 聊天机器人模型的训练和验证
' t. o3 m, e( e) ?* g10-1 第一种模型训练（1） (06:17) ]% v8 K2 B( }6 w" U+ m6 B
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
( D0 V1 }. K0 X! C8 P: s- l0 i: a; ^10-3 第一种模型训练（3） (12:10)* [( ]. E2 r* j3 K# M/ [$ ^
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)0 M8 m6 S7 Q$ t" ~! V% R! K
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)4 V* x: B* C% G9 u6 k
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)0 m9 H4 V$ |$ [( L+ e
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
) p8 V* J5 m; y# N$ G/ d4 a10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
# C7 \ s: e& e' c5 N10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)( }. \, ]4 {0 ?/ Z" \. d, r
6 `- g" |$ h) x2 \: K; [第11章 Android的打包与发布
2 E& E" W3 ^& P# @11-1 新建项目 (07:49)
$ ^ z* n) c! d5 Z" }. C11-2 代码结构讲解 (17:15)# L" G" B4 p3 N8 `8 q3 ^
11-3 私有变量的定义 (12:25)
2 O- m* j% a. R$ I11-4 参数初始化 (11:54)
% h; @% U7 h# B11-5 听写UI监听器 (19:18)
' A) u3 Q/ K/ U) e; @11-6 合成回调监听器 (05:58)
( g8 F0 g) X8 w1 u; e7 g11-7 听写监听器 (27:14)
" F. G6 v9 a) p* a0 s11-8 语音合成参数设置 (08:59)
' M) n$ {" A4 Z) V# i11-9 完善项目 (21:32)2 Q# Y, F3 W5 m
11-10 打包发布 (07:15)( m3 y$ K6 w0 L h7 r
* S5 C) m# q; J
〖下载地址〗$ w; h5 B+ P( A. M. C
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