├──AI技术内参(AI技术内参极客时间百度云)

|   ├──01-开篇词 (1讲)

|   |   ├──000丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.html  4.78M

|   |   ├──000丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.mp3  2.33M

|   |   └──000丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.pdf  13.03M

|   ├──02-搜索核心技术 (28讲)

|   |   ├──018丨经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种.html  1.16M

|   |   ├──018丨经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种.mp3  5.31M

|   |   ├──018丨经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种.pdf  1.68M

|   |   ├──019丨经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录).html  3.45M

|   |   ├──019丨经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录).mp3  4.48M

|   |   ├──019丨经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录).pdf  11.11M

|   |   ├──020丨经典搜索核心算法:语言模型及其变种.html  1.29M

|   |   ├──020丨经典搜索核心算法:语言模型及其变种.mp3  4.66M

|   |   ├──020丨经典搜索核心算法:语言模型及其变种.pdf  1.73M

|   |   ├──021丨机器学习排序算法:单点法排序学习.html  1.22M

|   |   ├──021丨机器学习排序算法:单点法排序学习.mp3  4.40M

|   |   ├──021丨机器学习排序算法:单点法排序学习.pdf  1.30M

|   |   ├──022丨机器学习排序算法:配对法排序学习.html  1.03M

|   |   ├──022丨机器学习排序算法:配对法排序学习.mp3  3.97M

|   |   ├──022丨机器学习排序算法:配对法排序学习.pdf  1.14M

|   |   ├──023丨机器学习排序算法:列表法排序学习.html  1.00M

|   |   ├──023丨机器学习排序算法:列表法排序学习.mp3  3.78M

|   |   ├──023丨机器学习排序算法:列表法排序学习.pdf  1.47M

|   |   ├──024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.html  1.07M

|   |   ├──024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.mp3  4.20M

|   |   ├──024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.pdf  1.55M

|   |   ├──025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.html  1.11M

|   |   ├──025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.mp3  3.65M

|   |   ├──025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.pdf  1.24M

|   |   ├──026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.html  1.07M

|   |   ├──026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.mp3  3.45M

|   |   ├──026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.pdf  1.16M

|   |   ├──027丨搜索系统评测,有哪些基础指标?.html  1.06M

|   |   ├──027丨搜索系统评测,有哪些基础指标?.mp3  4.14M

|   |   ├──027丨搜索系统评测,有哪些基础指标?.pdf  1.18M

|   |   ├──028丨搜索系统评测,有哪些高级指标?.html  1.11M

|   |   ├──028丨搜索系统评测,有哪些高级指标?.mp3  3.35M

|   |   ├──028丨搜索系统评测,有哪些高级指标?.pdf  1.18M

|   |   ├──029丨如何评测搜索系统的在线表现?.html  829.08kb

|   |   ├──029丨如何评测搜索系统的在线表现?.mp3  3.76M

|   |   ├──029丨如何评测搜索系统的在线表现?.pdf  1.34M

|   |   ├──030丨文档理解第一步:文档分类.html  1.50M

|   |   ├──030丨文档理解第一步:文档分类.mp3  3.92M

|   |   ├──030丨文档理解第一步:文档分类.pdf  1.85M

|   |   ├──031丨文档理解的关键步骤:文档聚类.html  1.10M

|   |   ├──031丨文档理解的关键步骤:文档聚类.mp3  3.41M

|   |   ├──031丨文档理解的关键步骤:文档聚类.pdf  1.55M

|   |   ├──032丨文档理解的重要特例:多模文档建模.html  1.10M

|   |   ├──032丨文档理解的重要特例:多模文档建模.mp3  3.66M

|   |   ├──032丨文档理解的重要特例:多模文档建模.pdf  1.18M

|   |   ├──033丨大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势.html  1.09M

|   |   ├──033丨大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势.mp3  3.90M

|   |   ├──033丨大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势.pdf  1.19M

|   |   ├──034丨多轮打分系统概述.html  1003.25kb

|   |   ├──034丨多轮打分系统概述.mp3  3.55M

|   |   ├──034丨多轮打分系统概述.pdf  1.11M

|   |   ├──035丨搜索索引及其相关技术概述.html  936.28kb

|   |   ├──035丨搜索索引及其相关技术概述.mp3  3.64M

|   |   ├──035丨搜索索引及其相关技术概述.pdf  1.40M

|   |   ├──036丨PageRank算法的核心思想是什么?.html  978.22kb

|   |   ├──036丨PageRank算法的核心思想是什么?.mp3  3.69M

|   |   ├──036丨PageRank算法的核心思想是什么?.pdf  1.15M

|   |   ├──037丨经典图算法之HITS.html  1.03M

|   |   ├──037丨经典图算法之HITS.mp3  3.45M

|   |   ├──037丨经典图算法之HITS.pdf  1.49M

|   |   ├──038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.html  944.44kb

|   |   ├──038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.mp3  3.12M

|   |   ├──038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.pdf  1.04M

|   |   ├──039丨机器学习排序算法经典模型:RankSVM.html  1017.40kb

|   |   ├──039丨机器学习排序算法经典模型:RankSVM.mp3  3.64M

|   |   ├──039丨机器学习排序算法经典模型:RankSVM.pdf  1.43M

|   |   ├──040丨机器学习排序算法经典模型:GBDT.html  1.22M

|   |   ├──040丨机器学习排序算法经典模型:GBDT.mp3  3.19M

|   |   ├──040丨机器学习排序算法经典模型:GBDT.pdf  1.34M

|   |   ├──041丨机器学习排序算法经典模型:LambdaMART.html  919.83kb

|   |   ├──041丨机器学习排序算法经典模型:LambdaMART.mp3  3.53M

|   |   ├──041丨机器学习排序算法经典模型:LambdaMART.pdf  1.48M

|   |   ├──042丨基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型.html  1.14M

|   |   ├──042丨基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型.mp3  3.74M

|   |   ├──042丨基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型.pdf  1.42M

|   |   ├──043丨基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型.html  1.05M

|   |   ├──043丨基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型.mp3  3.09M

|   |   ├──043丨基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型.pdf  1.50M

|   |   ├──044丨基于深度学习的搜索算法:局部和分布表征下的搜索模型.html  1.10M

|   |   ├──044丨基于深度学习的搜索算法:局部和分布表征下的搜索模型.mp3  3.56M

|   |   ├──044丨基于深度学习的搜索算法:局部和分布表征下的搜索模型.pdf  1.37M

|   |   ├──复盘 1丨搜索核心技术模块.html  2.91M

|   |   └──复盘 1丨搜索核心技术模块.pdf  3.63M

|   ├──03-推荐系统核心技术 (22讲)

|   |   ├──063丨简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型.html  1.26M

|   |   ├──063丨简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型.mp3  4.06M

|   |   ├──063丨简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型.pdf  1.31M

|   |   ├──064丨简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型.html  930.99kb

|   |   ├──064丨简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型.mp3  3.77M

|   |   ├──064丨简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型.pdf  1.02M

|   |   ├──065丨简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型.html  1011.58kb

|   |   ├──065丨简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型.mp3  3.48M

|   |   ├──065丨简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型.pdf  1.10M

|   |   ├──066丨基于隐变量的模型之一:矩阵分解.html  1.02M

|   |   ├──066丨基于隐变量的模型之一:矩阵分解.mp3  3.27M

|   |   ├──066丨基于隐变量的模型之一:矩阵分解.pdf  1.42M

|   |   ├──067丨基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解.html  1.07M

|   |   ├──067丨基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解.mp3  3.35M

|   |   ├──067丨基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解.pdf  1.57M

|   |   ├──068丨基于隐变量的模型之三:分解机.html  1.17M

|   |   ├──068丨基于隐变量的模型之三:分解机.mp3  2.35M

|   |   ├──068丨基于隐变量的模型之三:分解机.pdf  1.18M

|   |   ├──069丨高级推荐模型之一:张量分解模型.html  1.07M

|   |   ├──069丨高级推荐模型之一:张量分解模型.mp3  3.33M

|   |   ├──069丨高级推荐模型之一:张量分解模型.pdf  1.13M

|   |   ├──070丨高级推荐模型之二:协同矩阵分解.html  902.15kb

|   |   ├──070丨高级推荐模型之二:协同矩阵分解.mp3  3.19M

|   |   ├──070丨高级推荐模型之二:协同矩阵分解.pdf  1.33M

|   |   ├──071丨高级推荐模型之三:优化复杂目标函数.html  1.01M

|   |   ├──071丨高级推荐模型之三:优化复杂目标函数.mp3  2.84M

|   |   ├──071丨高级推荐模型之三:优化复杂目标函数.pdf  1.45M

|   |   ├──072丨推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述.html  994.09kb

|   |   ├──072丨推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述.mp3  3.65M

|   |   ├──072丨推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述.pdf  1.16M

|   |   ├──073丨推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法.html  969.54kb

|   |   ├──073丨推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法.mp3  3.13M

|   |   ├──073丨推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法.pdf  1.06M

|   |   ├──074丨推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法.html  928.67kb

|   |   ├──074丨推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法.mp3  2.97M

|   |   ├──074丨推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法.pdf  1021.00kb

|   |   ├──075丨推荐系统评测之一:传统线下评测.html  993.84kb

|   |   ├──075丨推荐系统评测之一:传统线下评测.mp3  3.03M

|   |   ├──075丨推荐系统评测之一:传统线下评测.pdf  1.37M

|   |   ├──076丨推荐系统评测之二:线上评测.html  1.16M

|   |   ├──076丨推荐系统评测之二:线上评测.mp3  3.04M

|   |   ├──076丨推荐系统评测之二:线上评测.pdf  1.20M

|   |   ├──077丨推荐系统评测之三:无偏差估计.html  1.03M

|   |   ├──077丨推荐系统评测之三:无偏差估计.mp3  2.90M

|   |   ├──077丨推荐系统评测之三:无偏差估计.pdf  1.07M

|   |   ├──078丨现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构.html  1.05M

|   |   ├──078丨现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构.mp3  3.32M

|   |   ├──078丨现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构.pdf  1.53M

|   |   ├──079丨现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统.html  1.09M

|   |   ├──079丨现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统.mp3  3.01M

|   |   ├──079丨现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统.pdf  1.17M

|   |   ├──080丨现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈.html  1.14M

|   |   ├──080丨现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈.mp3  2.62M

|   |   ├──080丨现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈.pdf  1.20M

|   |   ├──081丨基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机.html  925.96kb

|   |   ├──081丨基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机.mp3  3.39M

|   |   ├──081丨基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机.pdf  1.38M

|   |   ├──082丨基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统.html  892.22kb

|   |   ├──082丨基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统.mp3  3.23M

|   |   ├──082丨基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统.pdf  1.34M

|   |   ├──083丨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.html  990.86kb

|   |   ├──083丨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.mp3  3.05M

|   |   ├──083丨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.pdf  1.07M

|   |   ├──复盘 2丨推荐系统核心技术模块.html  2.70M

|   |   └──复盘 2丨推荐系统核心技术模块.pdf  3.22M

|   ├──04-自然语言处理及文本处理核心技术 (19讲)

|   |   ├──007丨LDA模型的前世今生.html  1.19M

|   |   ├──007丨LDA模型的前世今生.mp3  5.26M

|   |   ├──007丨LDA模型的前世今生.pdf  1.29M

|   |   ├──084丨LDA变种模型知多少.html  1.14M

|   |   ├──084丨LDA变种模型知多少.mp3  3.59M

|   |   ├──084丨LDA变种模型知多少.pdf  1.22M

|   |   ├──085丨针对大规模数据,如何优化LDA算法?.html  915.44kb

|   |   ├──085丨针对大规模数据,如何优化LDA算法?.mp3  3.50M

|   |   ├──085丨针对大规模数据,如何优化LDA算法?.pdf  1.01M

|   |   ├──086丨基础文本分析模型之一:隐语义分析.html  1.33M

|   |   ├──086丨基础文本分析模型之一:隐语义分析.mp3  2.68M

|   |   ├──086丨基础文本分析模型之一:隐语义分析.pdf  1.36M

|   |   ├──087丨基础文本分析模型之二:概率隐语义分析.html  931.07kb

|   |   ├──087丨基础文本分析模型之二:概率隐语义分析.mp3  2.12M

|   |   ├──087丨基础文本分析模型之二:概率隐语义分析.pdf  1.32M

|   |   ├──088丨基础文本分析模型之三:EM算法.html  1.25M

|   |   ├──088丨基础文本分析模型之三:EM算法.mp3  3.08M

|   |   ├──088丨基础文本分析模型之三:EM算法.pdf  1.28M

|   |   ├──089丨为什么需要Word2Vec算法?.html  946.65kb

|   |   ├──089丨为什么需要Word2Vec算法?.mp3  2.79M

|   |   ├──089丨为什么需要Word2Vec算法?.pdf  1.03M

|   |   ├──090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型?.html  1000.71kb

|   |   ├──090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型?.mp3  2.92M

|   |   ├──090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型?.pdf  1.45M

|   |   ├──091丨Word2Vec算法有哪些应用?.html  916.80kb

|   |   ├──091丨Word2Vec算法有哪些应用?.mp3  2.60M

|   |   ├──091丨Word2Vec算法有哪些应用?.pdf  1.35M

|   |   ├──092丨序列建模的深度学习利器:RNN基础架构.html  875.84kb

|   |   ├──092丨序列建模的深度学习利器:RNN基础架构.mp3  3.21M

|   |   ├──092丨序列建模的深度学习利器:RNN基础架构.pdf  1.31M

|   |   ├──093丨基于门机制的RNN架构:LSTM与GRU.html  1.08M

|   |   ├──093丨基于门机制的RNN架构:LSTM与GRU.mp3  3.35M

|   |   ├──093丨基于门机制的RNN架构:LSTM与GRU.pdf  1.14M

|   |   ├──094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景?.html  887.55kb

|   |   ├──094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景?.mp3  3.04M

|   |   ├──094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景?.pdf  1015.39kb

|   |   ├──095丨对话系统之经典的对话模型.html  926.53kb

|   |   ├──095丨对话系统之经典的对话模型.mp3  3.39M

|   |   ├──095丨对话系统之经典的对话模型.pdf  1.42M

|   |   ├──096丨任务型对话系统有哪些技术要点?.html  948.08kb

|   |   ├──096丨任务型对话系统有哪些技术要点?.mp3  2.85M

|   |   ├──096丨任务型对话系统有哪些技术要点?.pdf  1.02M

|   |   ├──097丨聊天机器人有哪些核心技术要点?.html  975.41kb

|   |   ├──097丨聊天机器人有哪些核心技术要点?.mp3  2.58M

|   |   ├──097丨聊天机器人有哪些核心技术要点?.pdf  1.05M

|   |   ├──098丨什么是文档情感分类?.html  1.00M

|   |   ├──098丨什么是文档情感分类?.mp3  2.91M

|   |   ├──098丨什么是文档情感分类?.pdf  1.08M

|   |   ├──099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢?.html  1020.42kb

|   |   ├──099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢?.mp3  2.72M

|   |   ├──099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢?.pdf  1.08M

|   |   ├──100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索?.html  947.06kb

|   |   ├──100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索?.mp3  2.99M

|   |   ├──100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索?.pdf  1.05M

|   |   ├──复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块.html  2.63M

|   |   └──复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块.pdf  3.02M

|   ├──05-广告系统核心技术 (19讲)

|   |   ├──006丨Google的点击率系统模型.html  1.30M

|   |   ├──006丨Google的点击率系统模型.mp3  4.65M

|   |   ├──006丨Google的点击率系统模型.pdf  1.39M

|   |   ├──105丨广告系统概述.html  1.44M

|   |   ├──105丨广告系统概述.mp3  3.72M

|   |   ├──105丨广告系统概述.pdf  1.87M

|   |   ├──106丨广告系统架构.html  971.67kb

|   |   ├──106丨广告系统架构.mp3  2.76M

|   |   ├──106丨广告系统架构.pdf  1.04M

|   |   ├──107丨广告回馈预估综述.html  905.50kb

|   |   ├──107丨广告回馈预估综述.mp3  3.07M

|   |   ├──107丨广告回馈预估综述.pdf  1.01M

|   |   ├──108丨Facebook的广告点击率预估模型.html  1.21M

|   |   ├──108丨Facebook的广告点击率预估模型.mp3  3.02M

|   |   ├──108丨Facebook的广告点击率预估模型.pdf  1.24M

|   |   ├──109丨雅虎的广告点击率预估模型.html  1.03M

|   |   ├──109丨雅虎的广告点击率预估模型.mp3  2.72M

|   |   ├──109丨雅虎的广告点击率预估模型.pdf  1.47M

|   |   ├──110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.html  1.13M

|   |   ├──110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.mp3  2.45M

|   |   ├──110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.pdf  1.19M

|   |   ├──111丨Twitter的广告点击率预估模型.html  1.06M

|   |   ├──111丨Twitter的广告点击率预估模型.mp3  3.25M

|   |   ├──111丨Twitter的广告点击率预估模型.pdf  1.13M

|   |   ├──112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.html  977.66kb

|   |   ├──112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.mp3  3.28M

|   |   ├──112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.pdf  1.42M

|   |   ├──113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”?.html  1.10M

|   |   ├──113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”?.mp3  3.08M

|   |   ├──113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”?.pdf  1.50M

|   |   ├──114丨广告的竞价策略是怎样的?.html  863.65kb

|   |   ├──114丨广告的竞价策略是怎样的?.mp3  3.22M

|   |   ├──114丨广告的竞价策略是怎样的?.pdf  1.01M

|   |   ├──115丨如何优化广告的竞价策略?.html  878.19kb

|   |   ├──115丨如何优化广告的竞价策略?.mp3  2.89M

|   |   ├──115丨如何优化广告的竞价策略?.pdf  1.32M

|   |   ├──116丨如何控制广告预算?.html  1.02M

|   |   ├──116丨如何控制广告预算?.mp3  2.39M

|   |   ├──116丨如何控制广告预算?.pdf  1.09M

|   |   ├──117丨如何设置广告竞价的底价?.html  1012.54kb

|   |   ├──117丨如何设置广告竞价的底价?.mp3  3.01M

|   |   ├──117丨如何设置广告竞价的底价?.pdf  1.47M

|   |   ├──118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.html  1.11M

|   |   ├──118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.mp3  2.79M

|   |   ├──118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.pdf  1.52M

|   |   ├──119丨归因模型:如何来衡量广告的有效性.html  1017.02kb

|   |   ├──119丨归因模型:如何来衡量广告的有效性.mp3  3.07M

|   |   ├──119丨归因模型:如何来衡量广告的有效性.pdf  1.46M

|   |   ├──120丨广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?.html  908.90kb

|   |   ├──120丨广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?.mp3  2.95M

|   |   ├──120丨广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?.pdf  1.36M

|   |   ├──121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?.html  959.79kb

|   |   ├──121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?.mp3  2.93M

|   |   ├──121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?.pdf  1.05M

|   |   ├──复盘 4丨广告系统核心技术模块.html  2.92M

|   |   └──复盘 4丨广告系统核心技术模块.pdf  2.91M

|   ├──06-计算机视觉核心技术 (13讲)

|   |   ├──140丨什么是计算机视觉?.html  916.53kb

|   |   ├──140丨什么是计算机视觉?.mp3  3.42M

|   |   ├──140丨什么是计算机视觉?.pdf  1.39M

|   |   ├──141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.html  987.50kb

|   |   ├──141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.mp3  2.86M

|   |   ├──141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.pdf  1.08M

|   |   ├──142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里?.html  989.87kb

|   |   ├──142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里?.mp3  2.84M

|   |   ├──142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里?.pdf  1.07M

|   |   ├──143丨基于深度学习的计算机视觉技术(一):深度神经网络入门.html  1.29M

|   |   ├──143丨基于深度学习的计算机视觉技术(一):深度神经网络入门.mp3  3.28M

|   |   ├──143丨基于深度学习的计算机视觉技术(一):深度神经网络入门.pdf  1.67M

|   |   ├──144丨基于深度学习的计算机视觉技术(二):基本的深度学习模型.html  866.11kb

|   |   ├──144丨基于深度学习的计算机视觉技术(二):基本的深度学习模型.mp3  3.58M

|   |   ├──144丨基于深度学习的计算机视觉技术(二):基本的深度学习模型.pdf  1.33M

|   |   ├──145丨基于深度学习的计算机视觉技术(三):深度学习模型的优化.html  987.85kb

|   |   ├──145丨基于深度学习的计算机视觉技术(三):深度学习模型的优化.mp3  3.47M

|   |   ├──145丨基于深度学习的计算机视觉技术(三):深度学习模型的优化.pdf  1.46M

|   |   ├──146丨计算机视觉领域的深度学习模型(一):AlexNet.html  910.26kb

|   |   ├──146丨计算机视觉领域的深度学习模型(一):AlexNet.mp3  3.12M

|   |   ├──146丨计算机视觉领域的深度学习模型(一):AlexNet.pdf  1.38M

|   |   ├──147丨计算机视觉领域的深度学习模型(二):VGG & GoogleNet.html  1.33M

|   |   ├──147丨计算机视觉领域的深度学习模型(二):VGG & GoogleNet.mp3  3.40M

|   |   ├──147丨计算机视觉领域的深度学习模型(二):VGG & GoogleNet.pdf  1.71M

|   |   ├──148丨计算机视觉领域的深度学习模型(三):ResNet.html  1.07M

|   |   ├──148丨计算机视觉领域的深度学习模型(三):ResNet.mp3  2.59M

|   |   ├──148丨计算机视觉领域的深度学习模型(三):ResNet.pdf  1.15M

|   |   ├──149丨计算机视觉高级话题(一):图像物体识别和分割.html  919.13kb

|   |   ├──149丨计算机视觉高级话题(一):图像物体识别和分割.mp3  2.70M

|   |   ├──149丨计算机视觉高级话题(一):图像物体识别和分割.pdf  1022.03kb

|   |   ├──150丨计算机视觉高级话题(二):视觉问答.html  841.56kb

|   |   ├──150丨计算机视觉高级话题(二):视觉问答.mp3  2.35M

|   |   ├──150丨计算机视觉高级话题(二):视觉问答.pdf  986.07kb

|   |   ├──151丨计算机视觉高级话题(三):产生式模型.html  949.49kb

|   |   ├──151丨计算机视觉高级话题(三):产生式模型.mp3  2.81M

|   |   ├──151丨计算机视觉高级话题(三):产生式模型.pdf  1.38M

|   |   ├──复盘 5丨计算机视觉核心技术模块.html  2.23M

|   |   └──复盘 5丨计算机视觉核心技术模块.pdf  2.62M

|   ├──07-数据科学家与数据科学团队养成 (25讲)

|   |   ├──001丨如何组建一个数据科学团队?.html  1.46M

|   |   ├──001丨如何组建一个数据科学团队?.mp3  5.24M

|   |   ├──001丨如何组建一个数据科学团队?.pdf  1.89M

|   |   ├──003丨数据科学家基础能力之概率统计.html  1.59M

|   |   ├──003丨数据科学家基础能力之概率统计.mp3  4.75M

|   |   ├──003丨数据科学家基础能力之概率统计.pdf  1.68M

|   |   ├──004丨数据科学家基础能力之机器学习.html  2.36M

|   |   ├──004丨数据科学家基础能力之机器学习.mp3  5.47M

|   |   ├──004丨数据科学家基础能力之机器学习.pdf  2.20M

|   |   ├──005丨数据科学家基础能力之系统.html  1.56M

|   |   ├──005丨数据科学家基础能力之系统.mp3  4.52M

|   |   ├──005丨数据科学家基础能力之系统.pdf  1.56M

|   |   ├──008丨曾经辉煌的雅虎研究院.html  1.36M

|   |   ├──008丨曾经辉煌的雅虎研究院.mp3  4.91M

|   |   ├──008丨曾经辉煌的雅虎研究院.pdf  1.89M

|   |   ├──009丨数据科学家高阶能力之分析产品.html  1.38M

|   |   ├──009丨数据科学家高阶能力之分析产品.mp3  4.82M

|   |   ├──009丨数据科学家高阶能力之分析产品.pdf  1.85M

|   |   ├──010丨数据科学家高阶能力之评估产品.html  988.45kb

|   |   ├──010丨数据科学家高阶能力之评估产品.mp3  5.29M

|   |   ├──010丨数据科学家高阶能力之评估产品.pdf  1.44M

|   |   ├──011丨数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能.html  1.03M

|   |   ├──011丨数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能.mp3  4.41M

|   |   ├──011丨数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能.pdf  1.16M

|   |   ├──045丨职场话题:当数据科学家遇见产品团队.html  1.01M

|   |   ├──045丨职场话题:当数据科学家遇见产品团队.mp3  3.87M

|   |   ├──045丨职场话题:当数据科学家遇见产品团队.pdf  1.51M

|   |   ├──046丨职场话题:数据科学家应聘要具备哪些能力?.html  1.06M

|   |   ├──046丨职场话题:数据科学家应聘要具备哪些能力?.mp3  4.24M

|   |   ├──046丨职场话题:数据科学家应聘要具备哪些能力?.pdf  1.58M

|   |   ├──047丨职场话题:聊聊数据科学家的职场规划.html  985.48kb

|   |   ├──047丨职场话题:聊聊数据科学家的职场规划.mp3  3.92M

|   |   ├──047丨职场话题:聊聊数据科学家的职场规划.pdf  1.43M

|   |   ├──054丨数据科学团队养成:电话面试指南.html  1.04M

|   |   ├──054丨数据科学团队养成:电话面试指南.mp3  3.97M

|   |   ├──054丨数据科学团队养成:电话面试指南.pdf  1.15M

|   |   ├──055丨数据科学团队养成:Onsite面试面面观.html  1018.29kb

|   |   ├──055丨数据科学团队养成:Onsite面试面面观.mp3  3.54M

|   |   ├──055丨数据科学团队养成:Onsite面试面面观.pdf  1.50M

|   |   ├──056丨成为“香饽饽”的数据科学家,如何衡量他们的工作呢?.html  1.03M

|   |   ├──056丨成为“香饽饽”的数据科学家,如何衡量他们的工作呢?.mp3  3.72M

|   |   ├──056丨成为“香饽饽”的数据科学家,如何衡量他们的工作呢?.pdf  1.16M

|   |   ├──057丨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?.html  1.05M

|   |   ├──057丨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?.mp3  3.87M

|   |   ├──057丨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?.pdf  1.54M

|   |   ├──058丨数据科学家团队组织架构:水平还是垂直,这是个问题.html  1.34M

|   |   ├──058丨数据科学家团队组织架构:水平还是垂直,这是个问题.mp3  3.67M

|   |   ├──058丨数据科学家团队组织架构:水平还是垂直,这是个问题.pdf  1.74M

|   |   ├──122丨数据科学家必备套路之一:搜索套路.html  1.00M

|   |   ├──122丨数据科学家必备套路之一:搜索套路.mp3  4.27M

|   |   ├──122丨数据科学家必备套路之一:搜索套路.pdf  1.13M

|   |   ├──123丨数据科学家必备套路之二:推荐套路.html  967.76kb

|   |   ├──123丨数据科学家必备套路之二:推荐套路.mp3  3.61M

|   |   ├──123丨数据科学家必备套路之二:推荐套路.pdf  1.40M

|   |   ├──124丨数据科学家必备套路之三:广告套路.html  987.47kb

|   |   ├──124丨数据科学家必备套路之三:广告套路.mp3  3.17M

|   |   ├──124丨数据科学家必备套路之三:广告套路.pdf  1.41M

|   |   ├──137丨如何做好人工智能项目的管理?.html  892.96kb

|   |   ├──137丨如何做好人工智能项目的管理?.mp3  3.43M

|   |   ├──137丨如何做好人工智能项目的管理?.pdf  1.02M

|   |   ├──138丨数据科学团队必备的工程流程三部曲.html  1003.12kb

|   |   ├──138丨数据科学团队必备的工程流程三部曲.mp3  3.73M

|   |   ├──138丨数据科学团队必备的工程流程三部曲.pdf  1.48M

|   |   ├──139丨数据科学团队怎么选择产品和项目?.html  893.60kb

|   |   ├──139丨数据科学团队怎么选择产品和项目?.mp3  3.41M

|   |   ├──139丨数据科学团队怎么选择产品和项目?.pdf  1.35M

|   |   ├──155丨微软研究院:工业界研究机构的楷模.html  1.00M

|   |   ├──155丨微软研究院:工业界研究机构的楷模.mp3  3.86M

|   |   ├──155丨微软研究院:工业界研究机构的楷模.pdf  1.50M

|   |   ├──156丨聊一聊谷歌特立独行的混合型研究.html  790.17kb

|   |   ├──156丨聊一聊谷歌特立独行的混合型研究.mp3  2.97M

|   |   ├──156丨聊一聊谷歌特立独行的混合型研究.pdf  1.30M

|   |   ├──复盘 6丨数据科学家与数据科学团队是怎么养成的?.html  3.89M

|   |   └──复盘 6丨数据科学家与数据科学团队是怎么养成的?.pdf  4.30M

|   ├──08-人工智能国际顶级会议 (31讲)

|   |   ├──002丨聊聊2017年KDD大会的时间检验奖.html  1.72M

|   |   ├──002丨聊聊2017年KDD大会的时间检验奖.mp3  5.11M

|   |   ├──002丨聊聊2017年KDD大会的时间检验奖.pdf  2.08M

|   |   ├──012丨精读2017年KDD最佳研究论文.html  1.28M

|   |   ├──012丨精读2017年KDD最佳研究论文.mp3  4.91M

|   |   ├──012丨精读2017年KDD最佳研究论文.pdf  1.73M

|   |   ├──013丨精读2017年KDD最佳应用数据科学论文.html  973.96kb

|   |   ├──013丨精读2017年KDD最佳应用数据科学论文.mp3  4.52M

|   |   ├──013丨精读2017年KDD最佳应用数据科学论文.pdf  1.16M

|   |   ├──015丨精读2017年EMNLP最佳长论文之一.html  1.02M

|   |   ├──015丨精读2017年EMNLP最佳长论文之一.mp3  4.04M

|   |   ├──015丨精读2017年EMNLP最佳长论文之一.pdf  1.15M

|   |   ├──016丨精读2017年EMNLP最佳长论文之二.html  1.18M

|   |   ├──016丨精读2017年EMNLP最佳长论文之二.mp3  4.10M

|   |   ├──016丨精读2017年EMNLP最佳长论文之二.pdf  1.61M

|   |   ├──017丨精读2017年EMNLP最佳短论文.html  1.21M

|   |   ├──017丨精读2017年EMNLP最佳短论文.mp3  4.38M

|   |   ├──017丨精读2017年EMNLP最佳短论文.pdf  1.30M

|   |   ├──048丨精读2017年ICCV最佳研究论文.html  995.78kb

|   |   ├──048丨精读2017年ICCV最佳研究论文.mp3  4.25M

|   |   ├──048丨精读2017年ICCV最佳研究论文.pdf  1.55M

|   |   ├──049丨精读2017年ICCV最佳学生论文.html  880.42kb

|   |   ├──049丨精读2017年ICCV最佳学生论文.mp3  3.39M

|   |   ├──049丨精读2017年ICCV最佳学生论文.pdf  1.40M

|   |   ├──050丨如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?.html  986.84kb

|   |   ├──050丨如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?.mp3  3.74M

|   |   ├──050丨如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?.pdf  1.10M

|   |   ├──051丨精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?.html  1.00M

|   |   ├──051丨精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?.mp3  3.43M

|   |   ├──051丨精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?.pdf  1.53M

|   |   ├──052丨精读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?.html  1.02M

|   |   ├──052丨精读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?.mp3  3.48M

|   |   ├──052丨精读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?.pdf  1.14M

|   |   ├──053丨精读2017年NIPS最佳研究论文之三:如何解决非完美信息博弈问题?.html  1002.80kb

|   |   ├──053丨精读2017年NIPS最佳研究论文之三:如何解决非完美信息博弈问题?.mp3  3.19M

|   |   ├──053丨精读2017年NIPS最佳研究论文之三:如何解决非完美信息博弈问题?.pdf  1.46M

|   |   ├──060丨WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计.html  985.12kb

|   |   ├──060丨WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计.mp3  4.17M

|   |   ├──060丨WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计.pdf  1.50M

|   |   ├──061丨WSDM 2018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.html  998.21kb

|   |   ├──061丨WSDM 2018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.mp3  3.68M

|   |   ├──061丨WSDM 2018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.pdf  1.19M

|   |   ├──062丨WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?.html  1013.37kb

|   |   ├──062丨WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?.mp3  2.34M

|   |   ├──062丨WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?.pdf  1.43M

|   |   ├──101丨The Web 2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模?.html  1.02M

|   |   ├──101丨The Web 2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模?.mp3  3.69M

|   |   ├──101丨The Web 2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模?.pdf  1.13M

|   |   ├──102丨The Web 2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR?.html  1.01M

|   |   ├──102丨The Web 2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR?.mp3  2.72M

|   |   ├──102丨The Web 2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR?.pdf  1.07M

|   |   ├──103丨The Web 2018论文精读:如何从文本中提取高元关系?.html  1.06M

|   |   ├──103丨The Web 2018论文精读:如何从文本中提取高元关系?.mp3  2.80M

|   |   ├──103丨The Web 2018论文精读:如何从文本中提取高元关系?.pdf  1.14M

|   |   ├──125丨SIGIR 2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系.html  981.99kb

|   |   ├──125丨SIGIR 2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系.mp3  3.95M

|   |   ├──125丨SIGIR 2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系.pdf  1.13M

|   |   ├──126丨SIGIR 2018论文精读:如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性?.html  972.55kb

|   |   ├──126丨SIGIR 2018论文精读:如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性?.mp3  3.21M

|   |   ├──126丨SIGIR 2018论文精读:如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性?.pdf  1.42M

|   |   ├──127丨SIGIR 2018论文精读:如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模?.html  1.01M

|   |   ├──127丨SIGIR 2018论文精读:如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模?.mp3  3.33M

|   |   ├──127丨SIGIR 2018论文精读:如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模?.pdf  1.46M

|   |   ├──128丨CVPR 2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系?.html  1.04M

|   |   ├──128丨CVPR 2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系?.mp3  3.72M

|   |   ├──128丨CVPR 2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系?.pdf  1.16M

|   |   ├──129丨CVPR 2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模?.html  820.14kb

|   |   ├──129丨CVPR 2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模?.mp3  2.98M

|   |   ├──129丨CVPR 2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模?.pdf  994.64kb

|   |   ├──130丨CVPR 2018论文精读:如何解决排序学习计算复杂度高这个问题?.html  879.56kb

|   |   ├──130丨CVPR 2018论文精读:如何解决排序学习计算复杂度高这个问题?.mp3  3.26M

|   |   ├──130丨CVPR 2018论文精读:如何解决排序学习计算复杂度高这个问题?.pdf  1.33M

|   |   ├──131丨ICML 2018论文精读:模型经得起对抗样本的攻击?这或许只是个错觉.html  769.71kb

|   |   ├──131丨ICML 2018论文精读:模型经得起对抗样本的攻击?这或许只是个错觉.mp3  3.50M

|   |   ├──131丨ICML 2018论文精读:模型经得起对抗样本的攻击?这或许只是个错觉.pdf  973.46kb

|   |   ├──132丨ICML 2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题.html  1.01M

|   |   ├──132丨ICML 2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题.mp3  3.04M

|   |   ├──132丨ICML 2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题.pdf  1.40M

|   |   ├──133丨ICML 2018论文精读:优化目标函数的时候,有可能放大了“不公平”?.html  903.76kb

|   |   ├──133丨ICML 2018论文精读:优化目标函数的时候,有可能放大了“不公平”?.mp3  2.98M

|   |   ├──133丨ICML 2018论文精读:优化目标函数的时候,有可能放大了“不公平”?.pdf  1.03M

|   |   ├──134丨ACL 2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?.html  1.08M

|   |   ├──134丨ACL 2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?.mp3  3.61M

|   |   ├──134丨ACL 2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?.pdf  1.17M

|   |   ├──135丨ACL 2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?.html  842.32kb

|   |   ├──135丨ACL 2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?.mp3  3.48M

|   |   ├──135丨ACL 2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?.pdf  1.33M

|   |   ├──136丨ACL 2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希?.html  946.26kb

|   |   ├──136丨ACL 2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希?.mp3  3.43M

|   |   ├──136丨ACL 2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希?.pdf  1.40M

|   |   ├──复盘 7丨一起来读人工智能国际顶级会议论文.html  4.57M

|   |   └──复盘 7丨一起来读人工智能国际顶级会议论文.pdf  4.31M

|   ├──09-热点话题讨论 (7讲)

|   |   ├──014丨精读AlphaGo Zero论文.html  1.31M

|   |   ├──014丨精读AlphaGo Zero论文.mp3  4.58M

|   |   ├──014丨精读AlphaGo Zero论文.pdf  1.37M

|   |   ├──059丨2017人工智能技术发展盘点.html  1.47M

|   |   ├──059丨2017人工智能技术发展盘点.mp3  4.11M

|   |   ├──059丨2017人工智能技术发展盘点.pdf  1.58M

|   |   ├──104丨如何快速学习国际顶级学术会议的内容?.html  961.55kb

|   |   ├──104丨如何快速学习国际顶级学术会议的内容?.mp3  3.76M

|   |   ├──104丨如何快速学习国际顶级学术会议的内容?.pdf  1.48M

|   |   ├──152丨在人工智能领域,如何快速找到学习的切入点?.html  1.01M

|   |   ├──152丨在人工智能领域,如何快速找到学习的切入点?.mp3  3.50M

|   |   ├──152丨在人工智能领域,如何快速找到学习的切入点?.pdf  1.48M

|   |   ├──153丨人工智能技术选择,该从哪里获得灵感?.html  869.59kb

|   |   ├──153丨人工智能技术选择,该从哪里获得灵感?.mp3  3.10M

|   |   ├──153丨人工智能技术选择,该从哪里获得灵感?.pdf  1.02M

|   |   ├──154丨近在咫尺,走进人工智能研究.html  1021.42kb

|   |   ├──154丨近在咫尺,走进人工智能研究.mp3  3.54M

|   |   ├──154丨近在咫尺,走进人工智能研究.pdf  1.48M

|   |   ├──内参特刊丨和你聊聊每个人都关心的人工智能热点话题.html  1.75M

|   |   └──内参特刊丨和你聊聊每个人都关心的人工智能热点话题.pdf  2.20M

|   └──10-结束语 (1讲)

|   |   ├──结束语丨雄关漫道真如铁,而今迈步从头越.html  1.27M

|   |   ├──结束语丨雄关漫道真如铁,而今迈步从头越.mp3  2.29M

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