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大趋势:AI技术内参 Mp3+html+pdf

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  • TA的每日心情
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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2020-7-30 09:34:56 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    【资料目录】
    ├─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
    │      000丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.mp3
    │      000丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.pdf
    │      
    ├─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
    │      018丨经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种.mp3
    │      018丨经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种.pdf
    │      019丨经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录).html
    │      019丨经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录).mp3
    │      019丨经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录).pdf
    │      020丨经典搜索核心算法:语言模型及其变种.html
    │      020丨经典搜索核心算法:语言模型及其变种.mp3
    │      020丨经典搜索核心算法:语言模型及其变种.pdf
    │      021丨机器学习排序算法:单点法排序学习.html
    │      021丨机器学习排序算法:单点法排序学习.mp3
    │      021丨机器学习排序算法:单点法排序学习.pdf
    │      022丨机器学习排序算法:配对法排序学习.html
    │      022丨机器学习排序算法:配对法排序学习.mp3
    │      022丨机器学习排序算法:配对法排序学习.pdf
    │      023丨机器学习排序算法:列表法排序学习.html
    │      023丨机器学习排序算法:列表法排序学习.mp3
    │      023丨机器学习排序算法:列表法排序学习.pdf
    │      024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.html
    │      024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.mp3
    │      024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.pdf
    │      025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.html
    │      025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.mp3
    │      025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.pdf
    │      026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.html
    │      026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.mp3
    │      026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.pdf
    │      027丨搜索系统评测,有哪些基础指标?.html
    │      027丨搜索系统评测,有哪些基础指标?.mp3
    │      027丨搜索系统评测,有哪些基础指标?.pdf
    │      028丨搜索系统评测,有哪些高级指标?.html
    │      028丨搜索系统评测,有哪些高级指标?.mp3
    │      028丨搜索系统评测,有哪些高级指标?.pdf
    │      029丨如何评测搜索系统的在线表现?.html
    │      029丨如何评测搜索系统的在线表现?.mp3
    │      029丨如何评测搜索系统的在线表现?.pdf
    │      030丨文档理解第一步:文档分类.html
    │      030丨文档理解第一步:文档分类.mp3
    │      030丨文档理解第一步:文档分类.pdf
    │      031丨文档理解的关键步骤:文档聚类.html
    │      031丨文档理解的关键步骤:文档聚类.mp3
    │      031丨文档理解的关键步骤:文档聚类.pdf
    │      032丨文档理解的重要特例:多模文档建模.html
    │      032丨文档理解的重要特例:多模文档建模.mp3
    │      032丨文档理解的重要特例:多模文档建模.pdf
    │      033丨大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势.html
    │      033丨大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势.mp3
    │      033丨大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势.pdf
    │      034丨多轮打分系统概述.html
    │      034丨多轮打分系统概述.mp3
    │      034丨多轮打分系统概述.pdf
    │      035丨搜索索引及其相关技术概述.html
    │      035丨搜索索引及其相关技术概述.mp3
    │      035丨搜索索引及其相关技术概述.pdf
    │      036丨PageRank算法的核心思想是什么?.html
    │      036丨PageRank算法的核心思想是什么?.mp3
    │      036丨PageRank算法的核心思想是什么?.pdf
    │      037丨经典图算法之HITS.html
    │      037丨经典图算法之HITS.mp3
    │      037丨经典图算法之HITS.pdf
    │      038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.html
    │      038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.mp3
    │      038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.pdf
    │      039丨机器学习排序算法经典模型:RankSVM.html
    │      039丨机器学习排序算法经典模型:RankSVM.mp3
    │      039丨机器学习排序算法经典模型:RankSVM.pdf
    │      040丨机器学习排序算法经典模型:GBDT.html
    │      040丨机器学习排序算法经典模型:GBDT.mp3
    │      040丨机器学习排序算法经典模型:GBDT.pdf
    │      041丨机器学习排序算法经典模型:LambdaMART.html
    │      041丨机器学习排序算法经典模型:LambdaMART.mp3
    │      041丨机器学习排序算法经典模型:LambdaMART.pdf
    │      042丨基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型.html
    │      042丨基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型.mp3
    │      042丨基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型.pdf
    │      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
    │      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
    │      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
    │      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
    │      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
    │      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
    │      复盘 1丨搜索核心技术模块.html
    │      复盘 1丨搜索核心技术模块.pdf
    │      
    ├─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
    │      063丨简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型.mp3
    │      063丨简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型.pdf
    │      064丨简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型.html
    │      064丨简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型.mp3
    │      064丨简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型.pdf
    │      065丨简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型.html
    │      065丨简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型.mp3
    │      065丨简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型.pdf
    │      066丨基于隐变量的模型之一:矩阵分解.html
    │      066丨基于隐变量的模型之一:矩阵分解.mp3
    │      066丨基于隐变量的模型之一:矩阵分解.pdf
    │      067丨基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解.html
    │      067丨基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解.mp3
    │      067丨基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解.pdf
    │      068丨基于隐变量的模型之三:分解机.html
    │      068丨基于隐变量的模型之三:分解机.mp3
    │      068丨基于隐变量的模型之三:分解机.pdf
    │      069丨高级推荐模型之一:张量分解模型.html
    │      069丨高级推荐模型之一:张量分解模型.mp3
    │      069丨高级推荐模型之一:张量分解模型.pdf
    │      070丨高级推荐模型之二:协同矩阵分解.html
    │      070丨高级推荐模型之二:协同矩阵分解.mp3
    │      070丨高级推荐模型之二:协同矩阵分解.pdf
    │      071丨高级推荐模型之三:优化复杂目标函数.html
    │      071丨高级推荐模型之三:优化复杂目标函数.mp3
    │      071丨高级推荐模型之三:优化复杂目标函数.pdf
    │      072丨推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述.html
    │      072丨推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述.mp3
    │      072丨推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述.pdf
    │      073丨推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法.html
    │      073丨推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法.mp3
    │      073丨推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法.pdf
    │      074丨推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法.html
    │      074丨推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法.mp3
    │      074丨推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法.pdf
    │      075丨推荐系统评测之一:传统线下评测.html
    │      075丨推荐系统评测之一:传统线下评测.mp3
    │      075丨推荐系统评测之一:传统线下评测.pdf
    │      076丨推荐系统评测之二:线上评测.html
    │      076丨推荐系统评测之二:线上评测.mp3
    │      076丨推荐系统评测之二:线上评测.pdf
    │      077丨推荐系统评测之三:无偏差估计.html
    │      077丨推荐系统评测之三:无偏差估计.mp3
    │      077丨推荐系统评测之三:无偏差估计.pdf
    │      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
    │      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
    │      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
    │      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
    │      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
    │      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
    │      080丨现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈.html
    │      080丨现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈.mp3
    │      080丨现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈.pdf
    │      081丨基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机.html
    │      081丨基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机.mp3
    │      081丨基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机.pdf
    │      082丨基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统.html
    │      082丨基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统.mp3
    │      082丨基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统.pdf
    │      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
    │      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
    │      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
    │      复盘 2丨推荐系统核心技术模块.html
    │      复盘 2丨推荐系统核心技术模块.pdf
    │      
    ├─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
    │      007丨LDA模型的前世今生.mp3
    │      007丨LDA模型的前世今生.pdf
    │      084丨LDA变种模型知多少.html
    │      084丨LDA变种模型知多少.mp3
    │      084丨LDA变种模型知多少.pdf
    │      085丨针对大规模数据,如何优化LDA算法?.html
    │      085丨针对大规模数据,如何优化LDA算法?.mp3
    │      085丨针对大规模数据,如何优化LDA算法?.pdf
    │      086丨基础文本分析模型之一:隐语义分析.html
    │      086丨基础文本分析模型之一:隐语义分析.mp3
    │      086丨基础文本分析模型之一:隐语义分析.pdf
    │      087丨基础文本分析模型之二:概率隐语义分析.html
    │      087丨基础文本分析模型之二:概率隐语义分析.mp3
    │      087丨基础文本分析模型之二:概率隐语义分析.pdf
    │      088丨基础文本分析模型之三:EM算法.html
    │      088丨基础文本分析模型之三:EM算法.mp3
    │      088丨基础文本分析模型之三:EM算法.pdf
    │      089丨为什么需要Word2Vec算法?.html
    │      089丨为什么需要Word2Vec算法?.mp3
    │      089丨为什么需要Word2Vec算法?.pdf
    │      090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型?.html
    │      090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型?.mp3
    │      090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型?.pdf
    │      091丨Word2Vec算法有哪些应用?.html
    │      091丨Word2Vec算法有哪些应用?.mp3
    │      091丨Word2Vec算法有哪些应用?.pdf
    │      092丨序列建模的深度学习利器:RNN基础架构.html
    │      092丨序列建模的深度学习利器:RNN基础架构.mp3
    │      092丨序列建模的深度学习利器:RNN基础架构.pdf
    │      093丨基于门机制的RNN架构:LSTM与GRU.html
    │      093丨基于门机制的RNN架构:LSTM与GRU.mp3
    │      093丨基于门机制的RNN架构:LSTM与GRU.pdf
    │      094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景?.html
    │      094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景?.mp3
    │      094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景?.pdf
    │      095丨对话系统之经典的对话模型.html
    │      095丨对话系统之经典的对话模型.mp3
    │      095丨对话系统之经典的对话模型.pdf
    │      096丨任务型对话系统有哪些技术要点?.html
    │      096丨任务型对话系统有哪些技术要点?.mp3
    │      096丨任务型对话系统有哪些技术要点?.pdf
    │      097丨聊天机器人有哪些核心技术要点?.html
    │      097丨聊天机器人有哪些核心技术要点?.mp3
    │      097丨聊天机器人有哪些核心技术要点?.pdf
    │      098丨什么是文档情感分类?.html
    │      098丨什么是文档情感分类?.mp3
    │      098丨什么是文档情感分类?.pdf
    │      099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢?.html
    │      099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢?.mp3
    │      099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢?.pdf
    │      100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索?.html
    │      100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索?.mp3
    │      100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索?.pdf
    │      复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块.html
    │      复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块.pdf
    │      
    ├─05-广告系统核心技术 (19讲)
    │      006丨Google的点击率系统模型.html
    │      006丨Google的点击率系统模型.mp3
    │      006丨Google的点击率系统模型.pdf
    │      105丨广告系统概述.html
    │      105丨广告系统概述.mp3
    │      105丨广告系统概述.pdf
    │      106丨广告系统架构.html
    │      106丨广告系统架构.mp3
    │      106丨广告系统架构.pdf
    │      107丨广告回馈预估综述.html
    │      107丨广告回馈预估综述.mp3
    │      107丨广告回馈预估综述.pdf
    │      108丨Facebook的广告点击率预估模型.html
    │      108丨Facebook的广告点击率预估模型.mp3
    │      108丨Facebook的广告点击率预估模型.pdf
    │      109丨雅虎的广告点击率预估模型.html
    │      109丨雅虎的广告点击率预估模型.mp3
    │      109丨雅虎的广告点击率预估模型.pdf
    │      110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.html
    │      110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.mp3
    │      110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.pdf
    │      111丨Twitter的广告点击率预估模型.html
    │      111丨Twitter的广告点击率预估模型.mp3
    │      111丨Twitter的广告点击率预估模型.pdf
    │      112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.html
    │      112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.mp3
    │      112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.pdf
    │      113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”?.html
    │      113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”?.mp3
    │      113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”?.pdf
    │      114丨广告的竞价策略是怎样的?.html
    │      114丨广告的竞价策略是怎样的?.mp3
    │      114丨广告的竞价策略是怎样的?.pdf
    │      115丨如何优化广告的竞价策略?.html
    │      115丨如何优化广告的竞价策略?.mp3
    │      115丨如何优化广告的竞价策略?.pdf
    │      116丨如何控制广告预算?.html
    │      116丨如何控制广告预算?.mp3
    │      116丨如何控制广告预算?.pdf
    │      117丨如何设置广告竞价的底价?.html
    │      117丨如何设置广告竞价的底价?.mp3
    │      117丨如何设置广告竞价的底价?.pdf
    │      118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.html
    │      118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.mp3
    │      118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.pdf
    │      119丨归因模型:如何来衡量广告的有效性.html
    │      119丨归因模型:如何来衡量广告的有效性.mp3
    │      119丨归因模型:如何来衡量广告的有效性.pdf
    │      120丨广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?.html
    │      120丨广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?.mp3
    │      120丨广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?.pdf
    │      121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?.html
    │      121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?.mp3
    │      121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?.pdf
    │      复盘 4丨广告系统核心技术模块.html
    │      复盘 4丨广告系统核心技术模块.pdf
    │      
    ├─06-计算机视觉核心技术 (13讲)
    │      140丨什么是计算机视觉?.html
    │      140丨什么是计算机视觉?.mp3
    │      140丨什么是计算机视觉?.pdf
    │      141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.html
    │      141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.mp3
    │      141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.pdf
    │      142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里?.html
    │      142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里?.mp3
    │      142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里?.pdf
    │      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
    │      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
    │      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
    │      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
    │      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
    │      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
    │      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
    │      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
    │      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
    │      146丨计算机视觉领域的深度学习模型(一):AlexNet.html
    │      146丨计算机视觉领域的深度学习模型(一):AlexNet.mp3
    │      146丨计算机视觉领域的深度学习模型(一):AlexNet.pdf
    │      147丨计算机视觉领域的深度学习模型(二):VGG & GoogleNet.html
    │      147丨计算机视觉领域的深度学习模型(二):VGG & GoogleNet.mp3
    │      147丨计算机视觉领域的深度学习模型(二):VGG & GoogleNet.pdf
    │      148丨计算机视觉领域的深度学习模型(三):ResNet.html
    │      148丨计算机视觉领域的深度学习模型(三):ResNet.mp3
    │      148丨计算机视觉领域的深度学习模型(三):ResNet.pdf
    │      149丨计算机视觉高级话题(一):图像物体识别和分割.html
    │      149丨计算机视觉高级话题(一):图像物体识别和分割.mp3
    │      149丨计算机视觉高级话题(一):图像物体识别和分割.pdf
    │      150丨计算机视觉高级话题(二):视觉问答.html
    │      150丨计算机视觉高级话题(二):视觉问答.mp3
    │      150丨计算机视觉高级话题(二):视觉问答.pdf
    │      151丨计算机视觉高级话题(三):产生式模型.html
    │      151丨计算机视觉高级话题(三):产生式模型.mp3
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    │      复盘 5丨计算机视觉核心技术模块.html
    │      复盘 5丨计算机视觉核心技术模块.pdf
    │      
    ├─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
    │      001丨如何组建一个数据科学团队?.mp3
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    │      003丨数据科学家基础能力之概率统计.html
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    │      004丨数据科学家基础能力之机器学习.html
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    │      005丨数据科学家基础能力之系统.html
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    │      008丨曾经辉煌的雅虎研究院.html
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    │      009丨数据科学家高阶能力之分析产品.html
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    │      010丨数据科学家高阶能力之评估产品.html
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    │      011丨数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能.html
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    │      045丨职场话题:当数据科学家遇见产品团队.html
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    │      046丨职场话题:数据科学家应聘要具备哪些能力?.html
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    │      047丨职场话题:聊聊数据科学家的职场规划.html
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    │      054丨数据科学团队养成:电话面试指南.html
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    │      054丨数据科学团队养成:电话面试指南.pdf
    │      055丨数据科学团队养成:Onsite面试面面观.html
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    │      056丨成为“香饽饽”的数据科学家,如何衡量他们的工作呢?.html
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    │      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
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    │      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
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    │      122丨数据科学家必备套路之一:搜索套路.html
    │      122丨数据科学家必备套路之一:搜索套路.mp3
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    │      123丨数据科学家必备套路之二:推荐套路.html
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    │      124丨数据科学家必备套路之三:广告套路.html
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    │      137丨如何做好人工智能项目的管理?.html
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    │      138丨数据科学团队必备的工程流程三部曲.html
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    │      139丨数据科学团队怎么选择产品和项目?.html
    │      139丨数据科学团队怎么选择产品和项目?.mp3
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    │      155丨微软研究院:工业界研究机构的楷模.html
    │      155丨微软研究院:工业界研究机构的楷模.mp3
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    │      156丨聊一聊谷歌特立独行的混合型研究.html
    │      156丨聊一聊谷歌特立独行的混合型研究.mp3
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    │      复盘 6丨数据科学家与数据科学团队是怎么养成的?.html
    │      复盘 6丨数据科学家与数据科学团队是怎么养成的?.pdf
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    ├─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
    │      002丨聊聊2017年KDD大会的时间检验奖.mp3
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    │      012丨精读2017年KDD最佳研究论文.html
    │      012丨精读2017年KDD最佳研究论文.mp3
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    │      013丨精读2017年KDD最佳应用数据科学论文.html
    │      013丨精读2017年KDD最佳应用数据科学论文.mp3
    │      013丨精读2017年KDD最佳应用数据科学论文.pdf
    │      015丨精读2017年EMNLP最佳长论文之一.html
    │      015丨精读2017年EMNLP最佳长论文之一.mp3
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    │      016丨精读2017年EMNLP最佳长论文之二.html
    │      016丨精读2017年EMNLP最佳长论文之二.mp3
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    │      017丨精读2017年EMNLP最佳短论文.html
    │      017丨精读2017年EMNLP最佳短论文.mp3
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    │      048丨精读2017年ICCV最佳研究论文.html
    │      048丨精读2017年ICCV最佳研究论文.mp3
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    │      049丨精读2017年ICCV最佳学生论文.html
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    │      050丨如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?.html
    │      050丨如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?.mp3
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    │      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
    │      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
    │      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
    │      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
    │      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
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    │      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
    │      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
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    │      060丨WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计.html
    │      060丨WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计.mp3
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    │      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
    │      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
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    │      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
    │      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
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    │      101丨The Web 2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模?.html
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    │      102丨The Web 2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR?.html
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    │      103丨The Web 2018论文精读:如何从文本中提取高元关系?.html
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    │      125丨SIGIR 2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系.html
    │      125丨SIGIR 2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系.mp3
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    │      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
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    │      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
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    │      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
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    │      129丨CVPR 2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模?.html
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    │      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
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    │      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
    │      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
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    │      132丨ICML 2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题.html
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    │      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
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    │      134丨ACL 2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?.html
    │      134丨ACL 2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?.mp3
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    │      135丨ACL 2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?.html
    │      135丨ACL 2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?.mp3
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    │      136丨ACL 2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希?.html
    │      136丨ACL 2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希?.mp3
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    │      复盘 7丨一起来读人工智能国际顶级会议论文.html
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    │      
    ├─09-热点话题讨论 (7讲)
    │      014丨精读AlphaGo Zero论文.html
    │      014丨精读AlphaGo Zero论文.mp3
    │      014丨精读AlphaGo Zero论文.pdf
    │      059丨2017人工智能技术发展盘点.html
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    │      104丨如何快速学习国际顶级学术会议的内容?.html
    │      104丨如何快速学习国际顶级学术会议的内容?.mp3
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    │      152丨在人工智能领域,如何快速找到学习的切入点?.html
    │      152丨在人工智能领域,如何快速找到学习的切入点?.mp3
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    │      153丨人工智能技术选择,该从哪里获得灵感?.html
    │      153丨人工智能技术选择,该从哪里获得灵感?.mp3
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    │      154丨近在咫尺,走进人工智能研究.html
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    │      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
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    │      
    └─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
            结束语丨雄关漫道真如铁,而今迈步从头越.mp3
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    2 小时前
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    发表于 2020-7-30 13:10:29 | 显示全部楼层
    楼主,不论什么情况你一定要hold住!hold住就是胜利!破日编程学习论坛pr61.com真好!
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