. N$ ^, V. e' ^1 d8 V0 q' j+ N
〖课程介绍〗' ^* u' C; L, Q
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。
+ ^& s4 M. L, u
+ t; A: X! S3 E( i+ ]〖课程目录〗
" s: A( ^" x2 b- S第1章 课程导学
" K) W, S8 q- ]# D$ B8 {- Z# p9 Z1-1 课程导学 (12:34)3 Q, D" K/ L% \+ h
; ^" [4 ?- g! o7 g! [, a/ X1 O
第2章 基础知识0 f# Q5 c) i) c# [7 t
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
& u9 \+ Q) [/ k2-2 张量、图、会话 (06:17)
! ]2 ^: N0 U) U% V9 w/ R5 [2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
- ?: c+ e4 u1 v) {0 j2-4 Android操作系统 (16:19)
/ p6 j8 ~. K5 ?* A6 \2-5 Java安装 (10:15): v+ u) M/ o# z) |$ M
2-6 Java环境搭建 (02:40)
7 c" x0 h1 v2 f1 t& o! r, i/ [1 D2-7 Android安装及运行 (10:39)5 i' J6 ~ i6 N6 w7 m9 D
2-8 第一个Android程序 (05:34)
( `! [ {: g. ?& d* V2 w/ v' q o) ~: |+ L
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
! N! t0 Q; p' Z3 X$ [; x+ k3-1 常用模型 (10:15)
$ [* _- U; [5 K8 \ N4 M! F3-2 BP神经网络 (10:53)
% Q# g' Q- X. R. N1 C% n, S. r6 \" m3-3 循环神经网络（1） (06:58)
4 A- D4 j. n* L3-4 循环神经网络（2） (06:07)2 o3 X. H& R* Q+ n2 p2 n% u+ \/ `
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
0 H$ d( _8 J# u# ?% z: g( Z3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)( r5 J+ J; {; O) t
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
- Q) ?$ k" K/ k- D: W! f3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)( J- t0 I# a) M( Q/ C; q
& H5 z) q% P4 E7 } x- m! R第4章 NLP基础
, v3 T3 ^6 j: h5 [" J( S* j+ G. ~7 L4-1 NLP基础 (04:19)" y8 N# d& m3 ]! \& U/ o
4-2 分词技术 (05:29)& n; k2 Z8 V3 E' ^( S. _
4-3 词性标注 (08:34), C# r! U, B7 @2 p! G2 Q ~5 p% W
4-4 命名实体识别 (08:25)
6 n; W7 T$ g+ s' y& r( D- i4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
) t( G P! \- M# j; t4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)$ v- C8 ~# S) V) R+ E, R" N9 a
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
2 G( R* H9 k; {# I+ ^/ U) {' s4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)1 F4 ~5 _6 \4 e1 e
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)" U8 K: q: C; H- J
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)( i1 u) X* m9 @) P7 M; Q
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
& [ u1 j. \: |. I; X
7 a& `2 g7 k& e8 y. H7 g第5章 文本处理方法
: Q: h8 _. H' Y9 O6 @6 w; l6 I; E+ T5-1 语料的获取与处理 (15:19)# s1 k% r9 w* G2 X9 y
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)$ n9 g$ s, F5 {9 i5 D6 g3 r
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43) {7 n. p7 M% K
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
% A1 T4 G* d/ }3 L# J7 M' g5-5 词向量与Word2vec (07:26)
7 @5 E4 q% f8 b% g% O+ X5-6 文本处理方法 (11:39)
& E1 n! Y* z3 A: m: @; y8 I" v2 t/ R3 ~4 |2 Z9 F! l' u: U; Q
第6章 实战之聊天语料处理
5 w* W- I6 l7 R1 z, ^9 ?6-1 数据处理-环境搭建 (08:40). {: D% i) {# W$ z; K/ N# M
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
0 _8 C! _' m) g% x9 B, h/ |- g6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)3 c% @" N2 ~2 A. a+ f
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
' s. O8 m$ R0 }# G6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29) }, G+ i" q) E3 r' m
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15); |- h/ J8 ]! U1 [+ ?: b
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)
( Y) o, x2 ^& f. X5 K6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
: {9 s/ p( c& I4 U% d6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)6 }7 A" E& G5 X! O9 d& x+ N! a! f
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)! j5 ^1 t* U0 o: i6 {, X
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)5 G f3 |( s4 I$ V) C. \
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
' n0 l* |; Z7 j$ |5 J# M; d3 H& a6 X# y
& V4 Y* ]1 x) }. a0 N第7章 聊天机器人原理
, z f7 i0 ^0 U7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
+ p! \/ ]4 D6 J8 f2 W- K7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
6 _/ a, i: w+ M, n) {* D6 f7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)9 y/ m" g# A. [3 w z/ _2 _& @
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)4 e0 Y( T4 \; {) {7 A0 C) R
/ O1 e$ B9 Q' I* K8 Q# |$ _第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
2 E) X4 v2 c O4 z, h( z8-1 线程处理（1） (09:15)+ O1 j# D5 b( o3 J8 f* [
8-2 线程处理（2） (10:10)
+ l6 N. e# e1 l+ l1 `: k8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
8 O4 k7 V: J6 h. i: E4 `8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)2 [5 N2 y& p1 @5 Z* P0 f* ?
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
0 ^# _7 f) O$ S* k8-6 batch_flow（1） (07:28)" ^0 V) _3 D1 a z( ?8 O
8-7 batch_flow（2） (05:49)% b: x3 z7 g1 {3 A* h r0 u
8-8 batch_flow（3） (14:43)
& R% A! @8 B9 |1 I( H8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
' x; d2 L# V" ^2 m# v w8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
+ ]+ Z* w' `- m+ b! j( m/ B8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
9 E4 a% p% h0 X0 }* h( n" A& v$ s# A8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
. t7 V6 p4 D/ h/ E* P8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)! J. s, F: I3 p- c. } X
i, H/ e5 j" _9 R* J第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写5 T" @! W* N( L* g* J& x
9-1 基本流程介绍 (10:37)
3 G, ^) ]1 D3 J' Q% k9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
0 F5 e6 G0 _4 H2 t5 y1 _: b9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
+ c8 K Q e: Z% R9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)( R* F- |+ H6 c) G1 G* H
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
6 [9 }" ]! P" @) C2 S1 G9-6 构建模型（1） (06:43)
2 z+ @/ ^. j _4 P9 u9-7 构建模型（2） (08:38)3 O d+ a+ A4 ]) k
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
0 e4 w0 \ M; q9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)1 i- j3 O) _% r
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
' v& I+ l! _+ E- A9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
, V1 y! c U* I6 h2 z9-12 构建解码器（1） (08:28)
: [4 |8 x/ t0 {* j. D* R/ m9-13 构建解码器（2） (09:22). k; t4 t6 l+ E- k3 N
9-14 构建解码器（3） (07:36)' Z+ Z9 Y7 N' e5 M, R$ q, G
9-15 构建解码器（4） (09:19)
( D# a2 P6 g3 J1 E3 I p9-16 构建解码器（5） (10:59)
" r& C( F- t# Q; _7 A9-17 构建解码器（6） (09:28)2 C% A! S6 P" ^+ V* e; D) ?5 ^
9-18 构建解码器（7） (14:52)
) S+ D# n0 x: E& w; f& z0 ?: j; D B- D9-19 构建解码器（8） (17:02); j' S8 g4 P, i0 u
9-20 构建优化器（1） (09:56)
4 x2 |3 v6 I; o3 @8 {* f9-21 构建优化器（2） (08:48)
6 v7 q: a0 P% X! g7 `7 Q5 o9-22 构建优化器（3） (06:01)! N/ [8 v2 Y$ x+ y. j9 x, M
9-23 输入检查 (11:51)4 @7 q9 n. {, v3 h0 J
9-24 训练模型 (11:59)
5 _% ~) E+ O N. b9-25 预测模型 (07:22)
" I/ O4 `8 ]0 r+ ?' s' g( X
) Z- \2 V: N- D% v# S第10章 聊天机器人模型的训练和验证0 ]. g3 j, p* b6 \6 Z
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
- M5 W& f5 h; i: S' h" u10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
/ a* U; @4 g# J" \3 D10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
6 Z( }# b1 @ K10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
3 f- ]5 w* q4 Q& n% x10-5 第一种模型训练（5） (25:35)2 O+ m0 }) g" Q, ?$ l5 e0 [
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)7 U1 {8 j' L4 T6 Z4 l+ A
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)% @, k& a p, i$ ~0 E1 K
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)3 Y5 [+ W2 s. I. X
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
0 y& ^) L5 A5 H2 K2 i4 R' d! n( g9 @% M& ^/ j( T2 j
第11章 Android的打包与发布
! y% ]' B- w/ N0 `, I) p11-1 新建项目 (07:49)% S l6 |1 ^/ ?$ w% `( E" Z% Q
11-2 代码结构讲解 (17:15)" D6 K( F' ~; G6 Q0 H$ T
11-3 私有变量的定义 (12:25)
) m: ^! N4 {9 @; C11-4 参数初始化 (11:54)
4 y( v! b$ s7 p! \) O11-5 听写UI监听器 (19:18)
* Z, B5 Z1 G) j3 K& ]3 l2 K' E11-6 合成回调监听器 (05:58)
" `& o9 N, M h; X11-7 听写监听器 (27:14)
7 I* W& ]- t( o) d6 v11-8 语音合成参数设置 (08:59)
1 @& _8 Y5 R" v4 O/ `11-9 完善项目 (21:32)
* F* |3 o( Z, b( Q# V11-10 打包发布 (07:15)
& w, g9 y2 M$ O M, `# C$ ~; e; m# V
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