4 V) B! W/ g( w+ T' |5 [
) U1 e1 |; R& l; D
〖课程介绍〗
4 t( C8 h x; Z3 X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。
' f* w x9 M9 N# q! e/ v
6 ^- N# G" o8 l8 g }〖课程目录〗2 Z. K5 y+ m, I" Y: Y" [
第1章 课程导学5 T, h1 h2 Z0 C4 c- \: m" b
1-1 课程导学 (12:34)- ]3 ?2 J+ `1 X0 |# Y: h* h
) |4 E, @) u) K7 ~# M
第2章 基础知识5 F( I7 x1 Y. F7 O3 P$ ~) [
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
/ j* \5 ]9 J ]+ {& q6 t- V2-2 张量、图、会话 (06:17)- q& f3 H6 z' o- C5 C1 m- g D& {
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)9 r4 R! J: ]. Y2 r0 r2 u
2-4 Android操作系统 (16:19)
9 O7 O% u2 A7 w; [2-5 Java安装 (10:15)
. W5 w: V7 f5 O$ y2-6 Java环境搭建 (02:40)6 S2 i& _- |2 p9 k. a* R* t
2-7 Android安装及运行 (10:39)
; _8 c/ ~& r( q' }. z2-8 第一个Android程序 (05:34)
8 K2 L( E" a( w: V) [# r4 D/ J2 H% L# Z* H: |( X) `3 ?
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
' G. }' V4 T1 L! F6 m3-1 常用模型 (10:15)
; C( v% Y& `' _. l3 `' E+ L, T/ }3-2 BP神经网络 (10:53). Y# i' k$ J! E2 W
3-3 循环神经网络（1） (06:58)0 H6 K# h# j g: I" v5 P" g- E
3-4 循环神经网络（2） (06:07)2 t2 }1 s t3 B! h1 G
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
$ X2 F: s6 \2 C# z$ t2 `6 z# h3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
8 t5 @+ a1 X, g) P0 N6 y3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
]5 A' @4 h" D& U$ n3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
( O4 v R! }/ N @ S
O6 x1 _$ v. H# U* [1 m第4章 NLP基础
( _1 f" s/ @5 L4-1 NLP基础 (04:19)# |2 R5 B4 O8 u% a
4-2 分词技术 (05:29)) q! B: y* W* b+ |
4-3 词性标注 (08:34)! b2 ^1 `$ W [ }' O, x! h
4-4 命名实体识别 (08:25) n4 e0 f3 h( @; C% n8 k
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)8 I; x& G( | h4 a. c
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)1 j9 i* l7 d2 @$ P( K1 g' T' I( y0 Z
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37) m" W' K& ^. ?( W9 {1 w
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
% h+ }& S! X" O# \4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
0 H) `0 z/ H' R4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
! x6 P1 w4 ]6 n. l2 I" f' y. u8 Z4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
1 q' J/ S. L }# X, s( z/ Z. q$ S; [) T* l H9 @$ j4 |3 d
第5章 文本处理方法
; a4 Y- e- B) m/ h5-1 语料的获取与处理 (15:19)4 v% v. v# `3 q; y/ ^' m
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)6 F# ^2 r! x6 t& Y5 l( L$ w
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
% A h( p! n, Z1 F$ x$ B6 m& b* X0 u5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)2 @# b& h/ o) ~
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
! p: }5 K2 y8 y9 V0 S% F5-6 文本处理方法 (11:39)
8 t% `% |5 \: c/ W0 G8 u/ c
. n0 e% z, O' F+ |/ h$ P2 m) y第6章 实战之聊天语料处理
+ K; |4 G" F. }/ f6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)( J2 i3 T: Q1 w, h6 S
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)5 B- v$ ^# A. F* e6 m2 W0 \' ?
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
/ t, l4 l: s Z( t& N/ R# ` t6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
7 x/ ]5 Q2 n! q7 X9 U+ O, L6 u6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
3 k4 @- u& I. @6 }# I6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
* I& [: x- }$ T& U6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
* G+ \+ R9 f# V* S. x2 Q+ R* Y% n6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
8 C) z+ R$ Z4 U' Q+ E6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37), Q; |; R3 p2 G$ S4 o
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)4 B' N0 }/ v3 J8 V' ~9 b
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
% `8 W3 h% l9 X+ a, \: U6-12 语料处理实战小结 (11:36)" M( g/ X# H: G5 Z/ f" D
) y" e4 l: Y; p第7章 聊天机器人原理
7 D8 d1 ]) o9 }: |& h" J7-1 Seq2Seq模型 (10:37)! Y6 P" \) E8 I- |
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
$ @ m& g' P% w2 `/ M }7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
+ O4 H, i1 A( j$ }3 e7 b7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)$ w4 Q) c" ~, m3 v
8 U( E- e' ` M9 G$ J6 ^
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
" X5 X A: {$ V* q/ Y8-1 线程处理（1） (09:15); @& D6 k$ C; G
8-2 线程处理（2） (10:10)
7 j2 I- ^- \4 G- v8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)0 Z; Z7 u; n+ Y5 g- D1 X! d
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)- `! F- ^' m, z2 k1 n
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)# X; k# S+ i! K* z9 M3 D
8-6 batch_flow（1） (07:28)
& W" V* @: w$ [1 }: F' o k( W8-7 batch_flow（2） (05:49)
5 M8 ` ?9 E. O3 e8-8 batch_flow（3） (14:43)( F- _% s) t# l$ B0 u# ?5 T
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)/ L# l2 t* s* E8 o, _8 n6 y) J
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)) a. a9 Z1 h& u! q: h
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54). k7 j6 C: \4 e8 x1 Q0 g$ [
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
0 t% ~2 \6 d0 v/ u1 _9 d9 `8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
! e$ n( k6 j) Y% C, p6 p0 r! O' a! N
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写$ w, ~+ r( c4 l7 b" M3 L& L8 f
9-1 基本流程介绍 (10:37)' i( P5 V `5 X" a2 ^! M/ _
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)% e* j) A2 C0 _: I2 J( K5 u! e- Y( {
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)/ j3 X3 [$ d9 R/ }4 m+ P/ z: F0 E6 Y
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)/ N. d3 Z4 s8 w" a& {$ n# J
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
7 A* g# h. B5 ~4 Q! b ]( v9-6 构建模型（1） (06:43)
4 y" {. g' j' b) @# t; O" v% [6 k3 I( R9-7 构建模型（2） (08:38)9 Y7 F% c% J1 o; w7 A7 i; w& V
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)* @0 o" n/ A$ c
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38); a4 I8 v% }3 V
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
( I# d1 X6 _+ C. C6 |: p9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)8 q( h- W1 f1 |) P/ u5 L
9-12 构建解码器（1） (08:28)5 g8 H, P6 O, ]
9-13 构建解码器（2） (09:22)- K) r# e* D1 @: D) u
9-14 构建解码器（3） (07:36)
% G; O4 M" [5 q9-15 构建解码器（4） (09:19)
. }5 _- S3 G5 l' o( s2 ]: P9-16 构建解码器（5） (10:59)" X% ?9 M4 f3 d8 _
9-17 构建解码器（6） (09:28)
) B% w) Y8 p5 Y8 |9-18 构建解码器（7） (14:52)
) n P8 d3 z. P* \# d/ q3 v1 _9-19 构建解码器（8） (17:02)8 l! g$ f! f5 a; L$ e3 V
9-20 构建优化器（1） (09:56)
& F5 @& @9 D. O0 T: J% i- Y; ?5 H6 M9-21 构建优化器（2） (08:48)
r5 _ ^( Q6 ^) L( I- e9-22 构建优化器（3） (06:01)
8 W5 z, T" Z! m+ q0 `5 W* o9-23 输入检查 (11:51)
; s9 u; f0 F0 E7 `9-24 训练模型 (11:59)
4 {! E4 _% j8 @9-25 预测模型 (07:22)
+ g) o! }6 X0 f. g k( j5 M" r* o3 n4 y* \
第10章 聊天机器人模型的训练和验证! i$ o% _; ?% K8 U
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)9 j- P* c' B# H% O/ I- n
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
, b# t; i' W4 H; h10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
" `1 K B: B% Q. |7 {10-4 第一种模型训练（4） (14:49)3 Y% c# z& ^8 h- w; |% p
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
( n4 q" d+ j1 a9 z2 D& {10-6 第二种模型训练（1） (11:52)" q( v7 b1 j8 Q9 P* j' Y1 W7 O
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
7 p0 k1 v& c3 J8 i: o! c3 A1 v/ b$ l10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
8 z2 k$ r& ?4 W9 c10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
- F6 Q3 j& _: P/ i
5 p" c7 |1 t3 p/ D+ j9 D- f) T第11章 Android的打包与发布
3 a. Z1 J" s8 A& _ a5 C, x11-1 新建项目 (07:49)
N2 o* f: J1 f& Z2 D5 P11-2 代码结构讲解 (17:15). w2 ]! B4 a. H
11-3 私有变量的定义 (12:25). A9 I8 Y5 S s$ D
11-4 参数初始化 (11:54)5 W: ?( ?6 v4 A+ s9 q2 D3 W! w
11-5 听写UI监听器 (19:18)
. l2 i$ ~' g5 G* w! z4 }5 |11-6 合成回调监听器 (05:58)
9 [6 J9 D6 d/ \11-7 听写监听器 (27:14)
; W R1 B3 l+ b" _2 g. p7 |0 Z8 x11-8 语音合成参数设置 (08:59)) Q' w+ @ c" \ L" }8 |
11-9 完善项目 (21:32)
1 Z4 f. F7 U N8 m1 u; h+ p9 L! d11-10 打包发布 (07:15), q1 n c( l7 B0 c
0 O' ?; o' q: D" [) Z〖下载地址〗' _$ d. v7 u) E7 T: [
7 Z' @/ c0 y# O" _+ T! g〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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