AI技术内参完结 [HTML+MP3]
课程目录:开篇词讲你的360度人工智能信息助理.rar
第001课、如何组建一个数据科学团队.rar
第002课、聊聊2017年KDD大会的时间检验奖.rar
第003课、数据科学家基础能力之概率统计.rar
第004课、数据科学家基础能力之机器学习.rar
第005课、数据科学家基础能力之系统.rar
第006课、Google的点击率系统模型.rar
第007课、LDA模型的前世今生.rar
第008课、曾经辉煌的雅虎研究院.rar
第009课、数据科学家高阶能力之分析产品.rar
第010课、数据科学家高阶能力之评估产品.rar
第011课、数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能.rar
第012课、精读2017年KDD最佳研究论文.rar
第013课、精读2017年KDD最佳应用数据科学论文.rar
第014课、精读AlphaGoZero论文.rar
第015课、精读2017年EMNLP最佳长论文之一.rar
第016课、精读2017年EMNLP最佳长论文之二.rar
第017课、精读2017年EMNLP最佳短论文.rar
第018课、经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种.rar
第019课、经典搜索核心算法:BM25及其变种（内附全年目录）.rar
第020课、经典搜索核心算法:语言模型及其变种.rar
第021课、机器学习排序算法:单点法排序学习.rar
第022课、机器学习排序算法:配对法排序学习.rar
第023课、机器学习排序算法:列表法排序学习.rar
第024课、“查询关键字理解”三部曲之分类.rar
第025课、“查询关键字理解”三部曲之解析.rar
第026课、“查询关键字理解”三部曲之扩展.rar
第027课、搜索系统评测，有哪些基础指标.rar
第028课、搜索系统评测，有哪些高级指标.rar
第029课、如何评测搜索系统的在线表现.rar
第030课、文档理解第一步:文档分类.rar
第031课、文档理解的关键步骤:文档聚类.rar
第032课、文档理解的重要特例:多模文档建模.rar
第033课、大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势.rar
第034课、多轮打分系统概述.rar
第035课、搜索索引及其相关技术概述.rar
第036课、PageRank算法的核心思想是什么.rar
第037课、经典图算法之HITS.rar
第038课、社区检测算法之“模块最大化”.rar
第039课、机器学习排序算法经典模型:RankSVM.rar
第040课、机器学习排序算法经典模型:GBDT.rar
第041课、机器学习排序算法经典模型:LambdaMART.rar
第042课、基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型.rar
第043课、基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型.rar
第044课、基于深度学习的搜索算法:局部和分布表征下的搜索模型.rar
第045课、职场话题:当数据科学家遇见产品团队.rar
第046课、职场话题:数据科学家应聘要具备哪些能力.rar
第047课、职场话题:聊聊数据科学家的职场规划.rar
第048课、精读2017年ICCV最佳研究论文.rar
第049课、精读2017年ICCV最佳学生论文.rar
第050课、如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统.rar
第051课、精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题.rar
第052课、精读2017年NIPS最佳研究论文之二:KSD测试如何检验两个分布的异同.rar
第053课、精读2017年NIPS最佳研究论文之三:如何解决非完美信息博弈问题.rar
第054课、数据科学团队养成:电话面试指南.rar
第055课、数据科学团队养成:Onsite面试面面观.rar
第056课、成为“香饽饽”的数据科学家，如何衡量他们的工作呢.rar
第057课、人工智能领域知识体系更新周期只有5～6年，数据科学家如何培养.rar
第058课、数据科学家团队组织架构:水平还是垂直，这是个问题.rar
第059课、2017人工智能技术发展盘点.rar
第060课、WSDM2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计.rar
第061课、WSDM2018论文精读:看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息.rar
第062课、WSDM2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息.rar
第063课、简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型.rar
第064课、简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型.rar
第065课、简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型.rar
第066课、基于隐变量的模型之一:矩阵分解.rar
第067课、基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解.rar
第068课、基于隐变量的模型之三:分解机.rar
第069课、高级推荐模型之一:张量分解模型.rar
第070课、高级推荐模型之二:协同矩阵分解.rar
第071课、高级推荐模型之三:优化复杂目标函数.rar
第072课、推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述.rar
第073课、推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法.rar
第074课、推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法.rar
第075课、推荐系统评测之一:传统线下评测.rar
第076课、推荐系统评测之二:线上评测.rar
第077课、推荐系统评测之三:无偏差估计.rar
第078课、现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构.rar
第079课、现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统.rar
第080课、现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈.rar
第081课、基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机.rar
第082课、基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统.rar
第083课、基于深度学习的推荐模型之三:利用深度学习来扩展推荐系统.rar
第084课、LDA变种模型知多少.rar
第085课、针对大规模数据，如何优化LDA算法.rar
第086课、基础文本分析模型之一:隐语义分析.rar
第087课、基础文本分析模型之二:概率隐语义分析.rar
第088课、基础文本分析模型之三:EM算法.rar
第089课、为什么需要Word2Vec算法.rar
第090课、Word2Vec算法有哪些扩展模型.rar
第091课、Word2Vec算法有哪些应用.rar
第092课、序列建模的深度学习利器:RNN基础架构.rar
第093课、基于门机制的RNN架构:LSTM与GRU.rar
第094课、RNN在自然语言处理中有哪些应用场景.rar
第095课、对话系统之经典的对话模型.rar
第096课、任务型对话系统有哪些技术要点.rar
第097课、聊天机器人有哪些核心技术要点.rar
第098课、什么是文档情感分类.rar
第099课、如何来提取情感“实体”和“方面”呢.rar
第100课、文本情感分析中如何做意见总结和搜索.rar
第101课、TheWeb2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模.rar
第102课、TheWeb2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR.rar
第103课、TheWeb2018论文精读:如何从文本中提取高元关系.rar
第104课、如何快速学习国际顶级学术会议的内容.rar
第105课、广告系统概述.rar
第106课、广告系统架构.rar
第107课、广告回馈预估综述.rar
第108课、Facebook的广告点击率预估模型.rar
第109课、雅虎的广告点击率预估模型.rar
第110课、LinkedIn的广告点击率预估模型.rar
第111课、Twitter的广告点击率预估模型.rar
第112课、阿里巴巴的广告点击率预估模型.rar
第113课、什么是“基于第二价位的广告竞拍”.rar
第114课、广告的竞价策略是怎样的.rar
第115课、如何优化广告的竞价策略.rar
第116课、如何控制广告预算.rar
第117课、如何设置广告竞价的底价.rar
第118课、聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.rar
第119课、归因模型:如何来衡量广告的有效性.rar
第120课、广告投放如何选择受众如何扩展受众群.rar
第121课、如何利用机器学习技术来检测广告欺诈.rar
第122课、数据科学家必备套路之一:搜索套路.rar
第123课、数据科学家必备套路之二:推荐套路.rar
第124课、数据科学家必备套路之三:广告套路.rar
第125课、SIGIR2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系.rar
第126课、SIGIR2018论文精读:如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性.rar
第127课、SIGIR2018论文精读:如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模.rar
第128课、CVPR2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系.rar
第129课、CVPR2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模.rar
第130课、CVPR2018论文精读:如何解决排序学习计算复杂度高这个问题.rar
第131课、ICML2018论文精读:模型经得起对抗样本的攻击这或许只是个错觉.rar
第132课、ICML2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题.rar
第133课、ICML2018论文精读:优化目标函数的时候，有可能放大了“不公平”.rar
第134课、ACL2018论文精读:问答系统场景下，如何提出好问题.rar
第135课、ACL2018论文精读:什么是对话中的前提触发如何检测.rar
第136课、ACL2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希.rar
第137课、如何做好人工智能项目的管理.rar
第138课、数据科学团队必备的工程流程三部曲.rar
第139课、数据科学团队怎么选择产品和项目.rar
第140课、什么是计算机视觉.rar
第141课、掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.rar
第142课、计算机视觉中的特征提取难在哪里.rar
第143课、基于深度学习的计算机视觉技术（一）:深度神经网络入门.rar
第144课、基于深度学习的计算机视觉技术（二）:基本的深度学习模型.rar
第145课、基于深度学习的计算机视觉技术（三）:深度学习模型的优化.rar
第146课、计算机视觉领域的深度学习模型（一）:AlexNet.rar
第147课、计算机视觉领域的深度学习模型（二）:VGG&GoogleNet.rar
第148课、计算机视觉领域的深度学习模型（三）:ResNet.rar
第149课、计算机视觉高级话题（一）:图像物体识别和分割.rar
第150课、计算机视觉高级话题（二）:视觉问答.rar
第151课、计算机视觉高级话题（三）:产生式模型.rar
第152课、在人工智能领域，如何快速找到学习的切入点.rar
第153课、人工智能技术选择，该从哪里获得灵感.rar
第154课、近在咫尺，走进人工智能研究.rar
第155课、微软研究院:工业界研究机构的楷模.rar
第156课、聊一聊谷歌特立独行的混合型研究.rar
内参特刊讲和你聊聊每个人都关心的人工智能热点话题.rar
复盘1讲搜索核心技术模块.rar
复盘2讲推荐系统核心技术模块.rar
复盘3讲自然语言处理及文本处理核心技术模块.rar
复盘4讲广告系统核心技术模块.rar
复盘5讲计算机视觉核心技术模块.rar
复盘6讲数据科学家与数据科学团队是怎么养成的.rar
复盘7讲一起来读人工智能国际顶级会议论文.rar
结束语讲雄关漫道真如铁，而今迈步从头越.rar **** Hidden Message *****
啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 6666666666666 确实是难得好帖啊，顶先 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 人工智能，好呀，顶呱呱 正需要，支持楼主大人了！ AI技术内参完结 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 正需要，支持楼主大人了！