* B5 U, Z t2 {8 R
. a, a: \2 S8 F5 T- V; u〖课程介绍〗
& p6 B0 p8 _8 x, Q e( N& \8 W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。
$ k% s+ A5 g5 O) L; Y8 i' L9 e9 ? e. J% g' A4 \6 B2 e D9 M
〖课程目录〗
' o$ k* L) w+ g2 h第1章 课程导学
. ^% a- X6 S# E& s ^4 I7 p4 j1-1 课程导学 (12:34)
; r M* s7 t" L& B$ A. p# g* h$ r) |
第2章 基础知识8 [, g8 w/ x$ f4 R
2-1 什么是TensorFlow (10:24); p8 E [1 b) Q! x4 l& E
2-2 张量、图、会话 (06:17)% A H( b0 v7 G6 S- O8 k& b! M
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)1 h+ b9 N" C* i. x0 e: S
2-4 Android操作系统 (16:19)
& `# M0 F2 @& N+ s/ N' J2-5 Java安装 (10:15)
# ?9 {* w* c& [, f* C, m+ L2-6 Java环境搭建 (02:40)
4 w$ C# @( m' W# f& a+ P# {/ e2-7 Android安装及运行 (10:39), \3 ^" e# \! ]. R
2-8 第一个Android程序 (05:34)
5 {$ F: q& u, U2 d. C% s5 L5 u- h3 z- W/ H0 [7 ]* c
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）% k8 I. q8 S: n: L* {) ]
3-1 常用模型 (10:15)
* X$ G8 _3 i, b4 t( b a$ E3-2 BP神经网络 (10:53)6 I r, L8 {* D. p0 P* E3 o; o {
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
! n7 K9 ^$ a8 Z3-4 循环神经网络（2） (06:07)2 V" y% V2 W( d( L5 z
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
& y: l6 @: Q5 i4 [3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
& B$ j0 T- H Y3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)0 n6 s3 k; [$ F4 ~
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
: x6 @7 I" u5 u+ @- v9 X
3 i) Y @! {& O' Y第4章 NLP基础
! C' P: F1 Z* R1 T, o& }4-1 NLP基础 (04:19)& B: [9 V' ^# u2 L4 H( e* c
4-2 分词技术 (05:29)
1 ]$ N6 \* C1 _' c- @4-3 词性标注 (08:34); t# ^& k& S% f) t4 e
4-4 命名实体识别 (08:25)
+ }; N( b# S$ N J# c2 V. T4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
# @) \2 V5 @! }; U; j4 m/ C4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28): S7 p) G# i: t# O7 F9 Z, f! i
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
& H' i' m, P& U+ K% b* K) v0 C& q- A4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37): h7 v2 b2 P- a2 H- e
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)" x6 |, F+ b, x3 z& E; d% ~
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
, |4 w) g$ ]4 |8 i6 G' m4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
- j' Y4 d$ H- O" y g1 H
2 M2 w5 ?! V, h% o+ G第5章 文本处理方法
8 H9 }- A% w% Y8 r% b* e9 K+ R5-1 语料的获取与处理 (15:19)7 S) q# h7 m0 @7 b# @3 S3 @; L/ ]/ r
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
" @2 ?9 A8 E/ L5 Y, U k5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)) a. @5 n5 {- g8 z, c! x7 q
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)0 P1 t3 \7 t% S8 N, m1 s8 j* O5 |
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
. Y1 g+ K) o& G0 ?5 L5-6 文本处理方法 (11:39)) {" M U. A6 X: c& m
# f( r: W- O) s' x第6章 实战之聊天语料处理
$ V u6 ]9 f4 q# _/ Y8 r) ^: ]6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
6 Z4 o8 H5 }7 i- r, V+ `1 v6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
% H5 A. N% w" d# h6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
. y2 a1 }( m: c6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
! v) X% L l) H# K# N8 b# d6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
, D- j" n1 ~- p6 U5 b5 O' S6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
* J2 Z! v5 v+ m R6 H6 i6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
- ` ?7 B) [/ Y) I+ d9 _6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
* P( A1 G! p/ h3 @( W+ M# Y2 E6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)- c9 t9 q8 K v( _" n5 k# A# {
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
W+ e, c9 B- a4 [4 x* f6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)4 U) ?7 f7 M7 f R3 @
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
; A3 C {6 |- v' B ]' ~) t6 [3 f4 g9 |; j& x2 p3 F6 _
第7章 聊天机器人原理) |5 f- U$ [8 }' j9 ^ v
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)( _8 i( @5 H" q. N5 n6 ]
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)( h. h8 _6 R0 ]. L2 G* o
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46) l1 e. J4 Z7 _0 _$ [) M, F% ^
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)7 K$ u5 r' F: x% \
- ^+ j1 y8 T# d2 p. ^. \* r. H: Z9 e
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
7 z& U. P4 l% F9 K7 J) o$ K' l8-1 线程处理（1） (09:15)
& r9 F% @* ?% N; }9 q4 E8-2 线程处理（2） (10:10)
9 P) S; [4 g1 O8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
( t' u' X `: l: E: ^8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50): E' r+ q0 I6 n% I% o) J$ `
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)4 r/ X- b$ M' u3 q& d
8-6 batch_flow（1） (07:28)
1 F) |: v( y5 q* U4 Q( ]; s5 L4 M8-7 batch_flow（2） (05:49)
" E( y W& r9 g& F8-8 batch_flow（3） (14:43)
# N N+ L8 R b" F( A8 f9 E8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)/ l5 r- c/ Y2 p7 I# X5 a; Z
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
; ^, i' m: ?3 l4 ]% x. J; x9 x9 i8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54), R# P; c9 y: J4 H4 u7 s% Z
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)1 ~( R+ j' J* a) @8 {1 O4 R
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53): {# {) q$ F( G" U
! j: L" T! U: a1 h
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
; p! M/ x. I' W. G" c9-1 基本流程介绍 (10:37)+ a1 F. v# u( J9 ^
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59), |- Q6 v4 p! b3 u
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
. ^- [/ {! q3 g9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
. C5 u2 [8 v5 J) I; B9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15): F& `% }, d7 v' r* B
9-6 构建模型（1） (06:43)- o# w$ O: {3 k; Q& r
9-7 构建模型（2） (08:38)
7 e9 U3 E) Q6 j% ]9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33). w* G' O8 h5 M( t: o r
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38); M* X/ m* Q, E( y* A
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
/ e% i6 G1 U; z0 e4 l, D9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)0 J% o; ~' H: ^. U4 ?& Z' e1 k
9-12 构建解码器（1） (08:28), e+ K; V" r1 { @- Y0 z9 e, H
9-13 构建解码器（2） (09:22)! Q' s7 L4 b+ o( r3 z
9-14 构建解码器（3） (07:36)0 {- f7 f$ o F
9-15 构建解码器（4） (09:19)0 i5 V \9 V- K- P
9-16 构建解码器（5） (10:59)+ e& o% t+ x8 e& Y
9-17 构建解码器（6） (09:28)
$ Y* ]7 `' q+ w5 `8 e6 M, _9-18 构建解码器（7） (14:52)
4 V5 A2 a4 c1 e3 q& U" T/ w' T+ ?; U9-19 构建解码器（8） (17:02)$ |6 A+ i& K/ Y4 @* e$ v5 M9 n
9-20 构建优化器（1） (09:56)
7 T* |6 ~# u8 r1 p, X% B9-21 构建优化器（2） (08:48)
; o8 v! U7 Q4 A0 O3 W) M8 q9-22 构建优化器（3） (06:01)$ D; p' C* W8 W* ^) q! e
9-23 输入检查 (11:51)
/ _1 x6 r2 O. S* h9-24 训练模型 (11:59)
, m& F8 Q6 i/ _6 X6 @4 r9-25 预测模型 (07:22)5 T. l* ]9 R7 K8 `) C0 y. c! Z$ n
& X' g3 n, P+ N- j# l$ w; K
第10章 聊天机器人模型的训练和验证, X) y: U% C- Y4 _5 M
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)+ w3 W( @& n* `
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)* o5 j4 h0 Y" Q D/ W$ t8 \
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)5 t2 @2 v" y% J Y
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)/ H* S. | M) p4 {) z
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)+ C1 O. x* H( L5 Q! O
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
/ i; z. o& b8 ~8 q; S+ T3 z10-7 第二种模型训练（2） (12:06)0 n$ g p' |' k. h) Q& z0 l9 T
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)% r z7 b. N" O5 W: j3 s9 h3 ~
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
E* b* o+ }/ K1 X; t
3 J) h. p. W7 A: T% M; P1 b第11章 Android的打包与发布. { V; H3 t7 z2 A5 D( i
11-1 新建项目 (07:49)
3 ] A8 E9 _. e/ V+ d# M5 Y- t11-2 代码结构讲解 (17:15)
5 H. v( V' H" X11-3 私有变量的定义 (12:25); D9 ~5 P4 Q: f. w7 f4 o/ W, }
11-4 参数初始化 (11:54)
( W$ r M) a3 W5 h+ {+ ]. @4 W! I11-5 听写UI监听器 (19:18)
5 n6 p: ~2 [0 c. _11-6 合成回调监听器 (05:58), V4 Z: L. t( P9 S: Q# S
11-7 听写监听器 (27:14)
, ~9 x& O; X$ e% ~0 W11-8 语音合成参数设置 (08:59)% Q+ X, k9 b, V6 V4 f6 \% E
11-9 完善项目 (21:32); @# `# _- H0 Y
11-10 打包发布 (07:15)
% R) X: h. w* B% t1 j5 d Y8 b6 J% t) [ b$ l
〖下载地址〗; Q+ y! N7 p8 o5 m* H
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