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       1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
       2、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學員免費頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。

• 第1章 課程導學
  對課程章節(jié)、知識點、課程安排、適用人群、前提條件以及學習完成后達到的程度進行了介紹，讓同學們對本課程有基本的認識。
• 1-1 課程導學
  第2章 基礎(chǔ)知識
  介紹tensorflow的基礎(chǔ)知識和原理，介紹tensorflow的基本訓練方法和訓練的注意點，介紹什么是Android系統(tǒng)及Android系統(tǒng)的四大基本組件，以及如何開發(fā)Android APP，開發(fā)工具用什么，環(huán)境如何搭建。
• 2-1 什么是TensorFlow
  2-2 張量、圖、會話
  2-3 TensorFlow原理及模型訓練
  2-4 Android操作系統(tǒng)
  2-5 Java安裝
  2-6 Java環(huán)境搭建
  2-7 Android安裝及運行
  2-8 第一個Android程序
  第3章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN與LSTM）
  本章主要講解了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識，并介紹了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衍生網(wǎng)絡(luò)LSTM，并對sequence to sequence和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練過程中的梯度爆炸和梯度消失相關(guān)內(nèi)容介紹了解決方法。
• 3-1 常用模型
  3-2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  3-3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1）
  3-4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2）
  3-5 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（雙向RNN）
  3-6 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（梯度爆炸和梯度消失1）
  3-7 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（梯度爆炸和梯度消失2）
  3-8 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）
  第4章 NLP基礎(chǔ)
  介紹什么是RNN和LSTM，并介紹他們在NLP處理中如何去使用，介紹什么是NLP語言模型，以及常用的工作方式，介紹什么是word2vec，并進行詳細解釋；
• 4-1 NLP基礎(chǔ)
  4-2 分詞技術(shù)
  4-3 詞性標注
  4-4 命名實體識別
  4-5 貝葉斯與樸素貝葉斯（1）
  4-6 貝葉斯與樸素貝葉斯（2）
  4-7 隱馬爾科夫模型
  4-8 隱馬爾科夫模型實現(xiàn)命名實體識別
  4-9 樸素貝葉斯例子（1）
  4-10 樸素貝葉斯例子（2）
  4-11 樸素貝葉斯例子（3）
  第5章 文本處理方法
  介紹如何建立語料庫，以及可以通過什么方式去收集語料庫，并介紹常用的語料庫，以及介紹如何進行語料的處理和其處理思路等
• 5-1 語料的獲取與處理
  5-2 NLP中的語言模型
  5-3 NLP中的語言模型 一元模型和二元模型
  5-4 NLP中的語言模型 N元模型
  5-5 詞向量與Word2vec
  5-6 文本處理方法
  第6章 實戰(zhàn)之聊天語料處理
  結(jié)合上章節(jié)講解的內(nèi)容，本章主要針對我們在聊天機器人訓練部分所使用的聊天語料進行處理，處理方法包括但不限于數(shù)據(jù)清洗、切詞、訓練語句劃分、句子向量等
• 6-1 數(shù)據(jù)處理-環(huán)境搭建
  6-2 聊天機器人語料處理流程介紹
  6-3 數(shù)據(jù)處理-句子的構(gòu)造和判斷
  6-4 數(shù)據(jù)處理-正則表達式
  6-5 數(shù)據(jù)處理-句子編碼化處理（字典定義及轉(zhuǎn)換）
  6-6 數(shù)據(jù)處理-句子編碼化處理（訓練字典）
  6-7 數(shù)據(jù)處理-句子編碼化處理（句子和向量之間的轉(zhuǎn)換）
  6-8 數(shù)據(jù)處理-訓練語料庫的解壓處理
  6-9 數(shù)據(jù)處理-訓練語料問答對的處理（1）
  6-10 數(shù)據(jù)處理-訓練語料問答對的處理（2）
  6-11 數(shù)據(jù)處理-數(shù)據(jù)模型打包處理
  6-12 語料處理實戰(zhàn)小結(jié)
  第7章 聊天機器人原理
  介紹什么是聊天機器人，以及聊天機器人的基本原理，并介紹如何將我們拿到的基礎(chǔ)語料處理成我們想要的形式，最后整體闡述聊天機器人的架構(gòu)設(shè)計及詳細設(shè)計。
• 7-1 Seq2Seq模型
  7-2 Seq2Seq模型(注意力機制)
  7-3 聊天機器人模型（1）
  7-4 聊天機器人模型（2）
  第8章 聊天機器人訓練-TensorFlow的模型前期處理
  本章介紹了TensorFlow關(guān)于模型的處理部分的內(nèi)容，其中包括GPU和CPU的選擇，batch的操作等，這些方法是模型訓練的基礎(chǔ)，在模型訓練過程中起著關(guān)鍵的作用。
• 8-1 線程處理（1）
  8-2 線程處理（2）
  8-3 TensorFlow環(huán)境搭建
  8-4 TensorFlow相關(guān)信息操作
  8-5 數(shù)據(jù)操作 轉(zhuǎn)換長度
  8-6 batch_flow（1）
  8-7 batch_flow（2）
  8-8 batch_flow（3）
  8-9 batch_flow_bucket（1）
  8-10 batch_flow_bucket（2）
  8-11 batch_flow_bucket（3）
  8-12 batch_flow_bucket（4）生成虛假數(shù)據(jù)
  8-13 batch_flow_bucket（5）測試
  第9章 聊天機器人訓練-seq2seq的模型編寫
  本章使用TensorFlow來進行seq2seq模型訓練，從頭開始構(gòu)建了一個seq2seq模型，并將這個模型在訓練中進行使用。
• 9-1 基本流程介紹
  9-2 基本參數(shù)保存，參數(shù)驗證（1）
  9-3 基本參數(shù)保存，參數(shù)驗證（2）
  9-4 基本參數(shù)保存，參數(shù)驗證（3）
  9-5 基本參數(shù)保存，參數(shù)驗證（4）
  9-6 構(gòu)建模型（1）
  9-7 構(gòu)建模型（2）
  9-8 構(gòu)建一個單獨的RNN cell
  9-9 構(gòu)建單獨的編碼器cell（1）
  9-10 構(gòu)建單獨的編碼器cell（2）
  9-11 構(gòu)建單獨的編碼器cell（3）
  9-12 構(gòu)建解碼器（1）
  9-13 構(gòu)建解碼器（2）
  9-14 構(gòu)建解碼器（3）
  9-15 構(gòu)建解碼器（4）
  9-16 構(gòu)建解碼器（5）
  9-17 構(gòu)建解碼器（6）
  9-18 構(gòu)建解碼器（7）
  9-19 構(gòu)建解碼器（8）
  9-20 構(gòu)建優(yōu)化器（1）
  9-21 構(gòu)建優(yōu)化器（2）
  9-22 構(gòu)建優(yōu)化器（3）
  9-23 輸入檢查
  9-24 訓練模型
  9-25 預(yù)測模型
  第10章 聊天機器人模型的訓練和驗證
  本章講解如何使用tensorflow來訓練聊天機器人，并將訓練好的聊天機器人進行驗證 ，驗證后打包成webservice接口進行發(fā)布，從而使前端可以進行調(diào)用。
• 10-1 第一種模型訓練（1）
  10-2 第一種模型訓練（2）
  10-3 第一種模型訓練（3）
  10-4 第一種模型訓練（4）
  10-5 第一種模型訓練（5）
  10-6 第二種模型訓練（1）
  10-7 第二種模型訓練（2）
  10-8 第二種模型訓練（3）
  10-9 利用flask發(fā)布成Webservice接口
  第11章 Android的打包與發(fā)布
  介紹開發(fā)好的Android應(yīng)用程序如何進行打包部署，以及在是打包部署過程中的注意事項，并帶領(lǐng)大家將聊天機器人應(yīng)用進行發(fā)布。
• 11-1 新建項目
  11-2 代碼結(jié)構(gòu)講解
  11-3 私有變量的定義
  11-4 參數(shù)初始化
  11-5 聽寫UI監(jiān)聽器
  11-6 合成回調(diào)監(jiān)聽器
  11-7 聽寫監(jiān)聽器
  11-8 語音合成參數(shù)設(shè)置
  11-9 完善項目
  11-10 打包發(fā)布