1 s: u& K% o# a
4 M/ P/ A e: q- j& H2 W0 k0 u〖课程介绍〗
8 Y/ b% u8 F7 ~! |6 M, Z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。
, C0 M+ [& ~; p' i( I0 c2 z. w5 U3 v6 Y' Q# M, M2 o$ j0 s/ }
〖课程目录〗
1 M3 W+ w* f: Z# `* Y1 P b/ b6 m第1章 课程导学
, c3 w7 A5 n( L1-1 课程导学 (12:34)) Q9 ]8 g" ~, J" N6 L
4 F" ?6 n) w. q
第2章 基础知识
& s& V3 A$ |$ u4 n% R2-1 什么是TensorFlow (10:24)
' L/ |" `5 v5 f( Z1 g Z% P- e2-2 张量、图、会话 (06:17)
6 `+ B% Z A. Z0 D) @8 {# ^2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
7 Y. t; U0 k1 o8 j! r2-4 Android操作系统 (16:19)
( q8 @4 M( a/ N* f: [' v2-5 Java安装 (10:15)
% Z* L# ~0 D% z# ?) a2-6 Java环境搭建 (02:40)
/ Z: m5 |0 a3 M2-7 Android安装及运行 (10:39)
( o* h' r* |) x2-8 第一个Android程序 (05:34)
: P; G& G& d2 J' ^7 Q& u
( Y5 T1 d8 l/ w/ z+ ?第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
+ s) H; Y& t5 c3-1 常用模型 (10:15)3 W3 Q; ^& k: r+ t9 S0 n$ C
3-2 BP神经网络 (10:53)
* c$ g* v* t1 ^. z+ E3-3 循环神经网络（1） (06:58)
1 M4 b: a% R# c/ Y% m* I, ~" y3-4 循环神经网络（2） (06:07)
, x, Y O W" x4 n3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
( n H" b ` n1 V3 `& u F3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
' Q6 c8 E' h1 k9 j, |% \3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
, U# ~& d8 Y1 c3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
: B$ \/ |& H0 Q6 w/ v5 q- E0 @1 V8 f6 X% L
第4章 NLP基础: A2 V( y9 D4 D5 s x* z
4-1 NLP基础 (04:19)( e+ S, e6 V; ~
4-2 分词技术 (05:29)- M4 w4 `5 \* f( p c8 P
4-3 词性标注 (08:34)
9 }, x5 @0 n5 Q4-4 命名实体识别 (08:25)) ]/ l u1 ?1 o: h: z
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)2 n5 S9 O8 c* p0 U! Q! n5 `
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)# p$ L' f3 F$ d
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)/ ^# t5 Q3 D, H1 r
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)8 h/ p5 C( q5 ]3 p c
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
/ Q6 b! T: n, \6 A+ ^- F4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
4 j% u$ e6 S# R/ Z4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
2 L" ~! w5 J0 k7 \. Y$ F0 r
$ H0 I: t- j& [* ~第5章 文本处理方法$ f+ t5 h' S3 M2 D$ `
5-1 语料的获取与处理 (15:19)
; K9 d6 N& \4 y% [+ \* e4 I. T5-2 NLP中的语言模型 (03:47)3 H7 u1 r- A, k
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43) I7 z U* ~! v/ }$ ^+ I5 K0 k
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)3 Z8 D9 F) `- c, P
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
5 a& z3 b# Z3 e0 L6 J, j6 Y5-6 文本处理方法 (11:39)
+ V( a2 t; n3 x5 Z
& ~ t4 w' H6 K& R a- v第6章 实战之聊天语料处理 k- V8 r' d9 F" {' W8 i2 h
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
3 z* v7 Z+ q5 n* }6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53), p9 k' I3 ]4 W
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)/ y: P, y" J1 B' X8 a+ A
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)& C$ J! s; C$ b' ?( }
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29); r6 i! l4 q$ c3 u2 \0 ]
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
. o: z+ |4 y: O* \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)+ { ~5 {, n8 D1 O# ^
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
0 {2 @; T/ i# I- U- c$ P: z6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)/ m" r' x- c, D' K B4 C/ [8 `: p
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
6 X1 \/ J6 B5 m# K, M/ q: `! u% e6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)5 K5 y+ \8 ^3 X- n; W& w, C
6-12 语料处理实战小结 (11:36)+ C' K. h/ n/ s& D; H
. T8 U5 A0 W( m% g$ N% |2 R- p第7章 聊天机器人原理' z( e' q6 A7 k4 w5 e
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
/ I3 w1 S) ~) Z) l! t7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)6 w1 a2 g4 K* g+ g8 u
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
& }$ `- x. X' L: |7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)- s9 ]- |, m' B5 P! E' H! H
' J8 I( i6 o9 U) A7 a5 q
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
; ?0 ?3 Q% W0 C D5 c8-1 线程处理（1） (09:15)
p* B& Y; F$ t8-2 线程处理（2） (10:10)
( q7 c) y) S/ v2 p. W+ k |8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
5 @/ t; A( @: O! W3 C8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)) q- w9 u _. G# v) D: F
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
* p" K( P( V9 [5 w5 A9 q8-6 batch_flow（1） (07:28)! ]7 Q, w9 _ E) r9 y3 J
8-7 batch_flow（2） (05:49)
8 o: y% |# w7 u* t5 y( W% n- s8-8 batch_flow（3） (14:43)
8 X: x. F9 b: w8 i/ x* @& f8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
1 b" ]. p2 U$ K/ s) B8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15): v' C* n2 m9 _. x
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
' ]9 p @7 V T$ }8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)$ l8 ]' {# g( }5 {1 S
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
) E: b! j! c0 I* `, M q" |, A
@+ Q( Z6 f9 v. n* S7 }第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
! j8 @. c% [/ U9-1 基本流程介绍 (10:37)
% s& E* @+ N6 E) ~9 g" G9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)0 l1 V3 n) t; v% b3 N
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
/ R- ?, P" R: P% i% \3 i6 V& H: p9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)6 Y1 P7 E) F, M, y
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)' \% g! Q- \1 J
9-6 构建模型（1） (06:43)
4 y& h0 I; d0 R. D! l; H% }9-7 构建模型（2） (08:38)( {: B/ ?0 n) L3 P' j+ T
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)1 j- r4 a9 Y# l. g- T( y3 }
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
* @' X) E. K F7 x8 C' G7 l9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)' Y- i) z5 V0 {& u3 t) ~- N# B
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)* H1 u/ l% b% {6 R/ c- @' S/ Y4 X
9-12 构建解码器（1） (08:28)( D$ A6 n6 e5 i: ?9 K
9-13 构建解码器（2） (09:22)! s, F" N! m6 b
9-14 构建解码器（3） (07:36)2 R% W3 t& `; Y: [6 H
9-15 构建解码器（4） (09:19)7 L6 l% h, q" U# {" N9 Y% V
9-16 构建解码器（5） (10:59)
8 d/ a' l" P4 B; N( e) p0 U9-17 构建解码器（6） (09:28)
6 b# |" E& x7 K6 b9-18 构建解码器（7） (14:52)
1 S3 O- C- c; G0 N& P( @9-19 构建解码器（8） (17:02)3 C4 l+ g; p" s8 [2 G
9-20 构建优化器（1） (09:56) q; z5 K( K8 @1 Z! y: f# h! T4 p9 P
9-21 构建优化器（2） (08:48)5 [# ?* k' b# q( p0 V$ k% M- E8 d2 f
9-22 构建优化器（3） (06:01)6 Y3 D6 Q1 |% k) c# q2 ^( T
9-23 输入检查 (11:51): }4 ~/ G" p8 X$ K
9-24 训练模型 (11:59)7 @! E$ \+ l6 H
9-25 预测模型 (07:22)
$ G# U3 f/ D) P8 I( B3 T% I# r$ K( H! V7 c7 ^, W& t; h2 x
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
# O- w9 U3 _( L+ B& q) a10-1 第一种模型训练（1） (06:17)* B. p9 J" f- f m; ?0 V, t
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)( p% S! ]( }. m
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)9 m2 m, N$ D# o& b t3 O$ j* W2 E
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)6 u) y+ y: b. J8 J7 w( e
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
" c: e( ~/ z G# V10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
" V! X& c0 L, H$ U' c# y! m! o10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
$ m: P, o, g: B# n# C10-8 第二种模型训练（3） (05:34)4 L2 r: W! K! g4 n, J
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)0 q" H! E# I; i5 x% t/ ]& R( v
# @* N4 I. p$ D% c5 z第11章 Android的打包与发布
1 _9 m1 K3 \, i; ~4 P4 D; c$ H2 G11-1 新建项目 (07:49)1 k* y/ R( \3 j
11-2 代码结构讲解 (17:15)
0 s7 _5 n3 U$ s9 c11-3 私有变量的定义 (12:25)2 H3 w6 y9 h& @- j. f$ m. X' k6 Z# X
11-4 参数初始化 (11:54)! ^: G6 ~8 ?3 W- r# j5 _
11-5 听写UI监听器 (19:18)$ e3 Q' n- y( A v2 n+ ]
11-6 合成回调监听器 (05:58)
2 s- P3 F2 t$ N5 J. s1 e' n8 C% W1 y& N11-7 听写监听器 (27:14)8 h4 S. v' v# a- j9 u5 } ] v5 f
11-8 语音合成参数设置 (08:59)1 B4 U/ d9 P1 H- P) d" s
11-9 完善项目 (21:32)
. \0 }* N( Y$ w* M11-10 打包发布 (07:15)' b: X1 X C4 v* f2 F
' y0 V. f" i& l7 ^6 S9 I6 X$ \5 G" Z& q
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