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[深度学习] 人工智能深度学习AI技术内参2018

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  • TA的每日心情
    擦汗
    2020-9-17 22:10
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    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2020-10-10 15:22:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    本资源由音频+文档+pdf组成
      ]4 Y. J# O4 j: F├─01-开篇说明 (1讲)) b& D* [1 |3 l7 J0 \4 a
    │      1.开篇,你的360度人工智能信息助理
    0 E! e# H- J$ {4 h; h7 f' a│      8 k+ K- P  q3 P2 ?7 P& T
    ├─02-人工智能国际顶级会议 (31讲)
    9 A# K: S+ F1 x0 J│      1:聊聊2017年KDD大会的时间检验奖
    $ v! @8 O7 v9 z, l% o' v# s8 R│      2:精读2017年KDD最佳研究论文6 l4 r% r$ J) g
    │      3:精读2017年KDD最佳应用数据科学论文
    % v0 _- I* V% l' @  r│      4:精读2017年EMNLP最佳长论文之一
    0 g# ^5 ~4 n. d* M' y% R' w: Z' d│      5:精读2017年EMNLP最佳长论文之二% y" f" ?- p* I. \% p
    │      6:精读2017年EMNLP最佳短论文8 c  l! C' j+ R+ K3 K0 B- Y& l8 K
    │      7:精读2017年ICCV最佳研究论文$ u. x+ N$ W8 G
    │      8:精读2017年ICCV最佳学生论文
    3 h( k- @5 F# D6 F) O. u: a│      9:如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?
    - k7 O, v% v" R* r│      10:精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?  I7 p' b: X  ]9 M0 P0 j
    │      11: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?. X5 p; O1 M! F; Q/ l
    │      12: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?
    & |% B; ], b! ~│      13:WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计
    , _0 n: F/ v% e# v│      14: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
    ; d* }: F# [+ U│      15:WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?
    ' Y) z8 {0 P" q│      16:The Web 2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模?
    + e# b0 B; x8 E( W& T│      17:The Web 2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR?$ ^0 d8 s! I) r% o% j
    │      18:The Web 2018论文精读:如何从文本中提取高元关系?
    " L! x1 R8 }1 E. X) M! ~* r│      19:SIGIR 2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系4 J3 p4 C) m" R0 Y% m
    │      20: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?, q7 r7 j! {/ j3 X3 D
    │      21: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?
    % a& l- D7 t/ E) E. A1 {2 ~│      22:CVPR 2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系?
    : s5 W# v: t4 e│      23:CVPR 2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模?$ o7 |0 y# y6 f: n, g3 w% A
    │      24:CVPR 2018论文精读:如何解决排序学习计算复杂度高这个问题?
    & B$ q# v# r. q" ?  `/ C) t│      25: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
    / b; Q! D% O) w% G$ o1 [; A# f/ C4 q│      26:ICML 2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题2 }& R( H  q2 M- ]7 K3 p0 F
    │      27:ICML 2018论文精读:优化目标函数的时候,有可能放大了“不公平”?
    $ U, A* `8 Y9 u9 |5 c9 ]│      28:ACL 2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?
    & O) P* x/ C  {8 z- y8 _) L│      29:ACL 2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?
    9 x+ Z& i* m" [2 a5 Q│      30:ACL 2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希?8 D' }# D% A1 ]9 \7 [7 P
    │      复盘 7丨一起来读人工智能国际顶级会议论文
    + }  b$ ~8 J( j3 g* s$ q/ l│      
    - a% f0 M3 }- U+ o" {+ H% W├─03-搜索核心技术 (28讲)/ G9 n0 E; D$ B4 L3 z/ n
    │      1:经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种
    , r2 j) P. Y' W! B4 ?│      2:经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录)
    0 |: z0 v' L% l1 }- Z4 L│      3:经典搜索核心算法:语言模型及其变种) b1 @; q( q, Q* L
    │      4:机器学习排序算法:单点法排序学习2 A' p' J7 Q$ N, V  f7 b
    │      5:机器学习排序算法:配对法排序学习( W8 B1 e6 C4 Z- D# e/ ~
    │      6:机器学习排序算法:列表法排序学习
    " R/ |& p. I0 i7 _2 c; z- a│      7:“查询关键字理解”三部曲之分类
    7 \1 \! W& }, [│      8:“查询关键字理解”三部曲之解析
      U  T+ O& {7 \) F) L) Q5 x│      9:“查询关键字理解”三部曲之扩展
    - Y) s! G# H/ \- Y, B│      10:搜索系统评测,有哪些基础指标?
    * `7 l$ \# ^: |% T│      11:搜索系统评测,有哪些高级指标?& F2 w6 H9 K3 X( y" [7 E
    │      12:如何评测搜索系统的在线表现?
    " C6 f5 @$ o/ H│      13:文档理解第一步:文档分类8 _8 S3 Q4 e8 T# ~# t
    │      14:文档理解的关键步骤:文档聚类1 r7 a* x2 z* r" m$ U3 Y) W
    │      15:文档理解的重要特例:多模文档建模
    . t. _0 }+ ~4 R6 w│      16:大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势3 C; Y/ x9 i/ G* |0 N
    │      17:多轮打分系统概述4 H+ v$ ^1 K5 z
    │      18:搜索索引及其相关技术概述2 Z3 r! t0 b$ w6 V( N* r/ {6 P+ U* \
    │      19ageRank算法的核心思想是什么?
    * G% S3 W' ~# e) D# A│      20:经典图算法之HITS& j8 T0 j4 T& G/ I' N
    │      21:社区检测算法之“模块最大化 ”/ q4 [! n$ B! d) R7 r. R
    │      22:机器学习排序算法经典模型:RankSVM% g: j, d! _: Z1 B' T
    │      23:机器学习排序算法经典模型:GBDT
      \3 ~; D. q( A5 x1 l│      24:机器学习排序算法经典模型:LambdaMART
    % |. r+ p/ q% j3 R│      25:基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型. t/ p4 s7 w' b( h" T& G, b8 C4 @
    │      26:基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型
    , T3 o) j5 ]% q' o& E" _│      27:基于深度学习的搜索算法:局部和分布表征下的搜索模型# v& p: e, m/ L5 M7 g* B
    │      复盘 1丨搜索核心技术模块
    1 g  u) L. F' n. P9 [7 F/ z│      2 z+ q! A) C9 @- p5 D5 e
    ├─04-推荐系统核心技术 (22讲)
    " p2 R0 C8 {: O2 D+ e3 g│      1:简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型
    & {! }& r2 O) j2 U! L# r1 a) h│      2:简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型
    % |- Y7 N) ^6 x( a│      3:简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型
    3 }( `* K) [0 {' I) Q* Q│      4:基于隐变量的模型之一:矩阵分解
    ( m" c1 n' ^6 G. U4 O, f: }│      5:基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解
    3 K: E& V) p9 C" S! }│      6:基于隐变量的模型之三:分解机
    5 h7 W3 {" @& ^& B" B! L│      7:高级推荐模型之一:张量分解模型1 |! y) |( c, Z. s7 z/ {( {) \, k
    │      8:高级推荐模型之二:协同矩阵分解7 j0 \  u" }4 Q! y4 _* |4 g
    │      9:高级推荐模型之三:优化复杂目标函数$ c% M( F- p9 [5 k$ E/ N9 }* ~# _
    │      10:推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述
    " a  _, s, K$ s8 O& D. [│      11:推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法; h& F. }& M9 Y4 g- R8 @% t+ r
    │      12:推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法% r2 C1 |. k: D0 ?+ Q0 i4 E
    │      13:推荐系统评测之一:传统线下评测8 @# G& }1 ~- [" X
    │      14:推荐系统评测之二:线上评测( w! G' |, y" E# B3 j2 b. B( f
    │      15:推荐系统评测之三:无偏差估计2 C1 F4 M! L6 |. v
    │      16:现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构1 W! \0 O8 Z0 s/ C& R$ _% q
    │      17:现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统
    9 C; a3 j9 v' z8 K- z│      18:现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈
    " M  C7 h4 x( P* c│      19:基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机
    ; R- l4 F: J0 W4 j/ P7 l; K. \( b│      20:基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统3 {! x' s! X0 B6 N2 U. I
    │      21: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
    7 v% T" k. H, k│      复盘 2丨推荐系统核心技术模块
    6 m! m* U* o7 [7 L│      & ^5 \8 u' I) T6 x1 E; A9 G, F1 o
    ├─05-广告系统核心技术 (19讲)
    0 c6 A* K$ x" h* [  n: x9 U+ V/ D│      1:广告系统概述/ w( c7 W; g/ E! G/ }5 [  C
    │      2:广告系统架构% ^0 w* s5 u2 @+ F
    │      3:广告回馈预估综述
    4 v4 B# \  C+ p6 w) g/ {│      4:Google的点击率系统模型2 ~% u3 ]" Y) y; B/ C
    │      5:Facebook的广告点击率预估模型
      }& r+ e" M& E: s+ r│      6:雅虎的广告点击率预估模型
    % M8 |+ s& j* _5 h│      7inkedIn的广告点击率预估模型$ s% z1 G, {# n/ d5 H/ u
    │      8:Twitter的广告点击率预估模型" n4 B) D8 e$ A  _' F) @
    │      9:阿里巴巴的广告点击率预估模型
      P3 R" X/ K7 g8 e" w│      10:什么是“基于第二价位的广告竞拍”?
    4 c1 q# g; m5 q  k- C( ]1 j5 n- d+ `/ U7 {│      11:广告的竞价策略是怎样的?" k) J9 X0 ?' _8 E! E; `  q
    │      12:如何优化广告的竞价策略?
    * {* t7 c/ s' Z8 e- E; V, f│      13:如何控制广告预算?0 m' ]8 Y8 |  K( {$ N/ j+ @- |: P$ |
    │      14:如何设置广告竞价的底价?" m  s7 h" g5 l: ^" T
    │      15:聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”! ?) t9 Z4 U5 K
    │      16:归因模型:如何来衡量广告的有效性
    $ l0 v  L! a: v1 @' F│      17:广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?
    " Z3 {6 y9 N. s! z% M6 [│      18:如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?
    + R' P0 G; A4 K, Q│      复盘 4丨广告系统核心技术模块( U- C$ c4 \! _0 u" Z# y
    │      
    8 _1 c! R: K8 C7 ^8 Y  x├─06-自然语言处理及文本处理核心技术 (19讲)8 v. K0 d5 K0 P7 M- V
    │      1DA模型的前世今生) h# ?$ x7 z& S* i/ c
    │      2DA变种模型知多少+ ~; M7 m: V2 V/ m; p5 x6 f1 K
    │      3:针对大规模数据,如何优化LDA算法?6 W& J- g) g, O  L, A& h3 v
    │      4:基础文本分析模型之一:隐语义分析9 w" v9 N) M% o$ x$ {- o0 y6 \/ q
    │      5:基础文本分析模型之二:概率隐语义分析
    4 z5 ]1 {# x# W3 f) Y7 ~- ]│      6:基础文本分析模型之三:EM算法  Q7 L5 g- K# Y6 d  Z" W( V
    │      7:为什么需要Word2Vec算法?
    ; x9 ?# a$ u  G9 \7 o│      8:Word2Vec算法有哪些扩展模型?0 x' M% d* j* l/ i1 q3 `7 M
    │      9:Word2Vec算法有哪些应用?
    9 O+ b% V7 ]( s! `9 Q- f+ k5 t│      10:序列建模的深度学习利器:RNN基础架构
    0 K/ a: q. J6 k│      11:基于门机制的RNN架构:LSTM与GRU0 C! m; ~( N; X4 }: `
    │      12:RNN在自然语言处理中有哪些应用场景?4 s+ @6 G4 T5 `+ V
    │      13:对话系统之经典的对话模型
    # q! p& ^5 P" ]; q# M5 E│      14:任务型对话系统有哪些技术要点?  p2 T& x- U1 p  ?" a
    │      15:聊天机器人有哪些核心技术要点?
    & P! l! e9 R3 Y, Q│      16:什么是文档情感分类?
    3 j6 C& R2 O. H$ n9 V│      17:如何来提取情感“实体”和“方面”呢?! {  o4 H( j) m& |( U( x! e
    │      18:文本情感分析中如何做意见总结和搜索?
      N- T+ I+ I) h8 w7 z& L: w│      复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块" q; [, \$ }. P, I! p9 U
    │      
    ! y& q) U7 i1 }) `! @├─07-计算机视觉核心技术 (13讲)
    0 ?5 G& j' V: _│      1:什么是计算机视觉?$ B. D8 ~0 R/ m4 \- {# J
    │      2:掌握计算机视觉任务的基础模型和操作/ [+ ?' A( R# O% J* k! Y! }6 [
    │      3:计算机视觉中的特征提取难在哪里?. l& ]; L* }" o; _; i
    │      4:基于深度学习的计算机视觉技术(一):深度神经网络入门5 Z7 G: u; Z) u
    │      5:基于深度学习的计算机视觉技术(二):基本的深度学习模型
    ; d  u8 V- B# v, V( w│      6:基于深度学习的计算机视觉技术(三):深度学习模型的优化4 b& m* D( K, v4 i
    │      7:计算机视觉领域的深度学习模型(一):AlexNet) W5 c8 b4 k" b# c) ^! K
    │      8:计算机视觉领域的深度学习模型(二):VGG & GoogleNet
    1 V4 O2 H, _/ r! g, y│      9:计算机视觉领域的深度学习模型(三):ResNet
    6 }  |. q/ e3 z# `9 |│      10:计算机视觉高级话题(一):图像物体识别和分割* ?8 x4 ?+ m: S% p! j; G2 {7 M
    │      11:计算机视觉高级话题(二):视觉问答
    % ~* \& C; l* e! c* k│      12:计算机视觉高级话题(三):产生式模型
    2 H* [! a9 j! J2 r3 y; F8 L4 ~1 S│      复盘 5丨计算机视觉核心技术模块
    ) x! y" R" w8 t  Y' Q2 _│      
    : l; ~9 R7 ]: Y* r; c+ D8 ?* A├─08-数据科学家与数据科学团队养成 (25讲)
    / }6 s9 M7 d8 E6 t│      1:如何组建一个数据科学团队?( s2 u2 `- N/ n+ t) ^
    │      2:数据科学家基础能力之概率统计# T. k0 o# ^- b% ]/ I
    │      3:数据科学家基础能力之机器学习
    4 i* x" j0 J2 V0 }9 ?. d0 F* n; R│      4:数据科学家基础能力之系统, t; v4 ^( g: q/ m' w
    │      5:曾经辉煌的雅虎研究院
    # i6 p6 L5 k; q! r' b│      6:数据科学家高阶能力之分析产品
    % T3 E6 O1 u8 o. x│      7:数据科学家高阶能力之评估产品
    : A* I5 [( U, e4 J# E2 U7 N│      8:数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能
    0 a5 c4 u5 l/ @0 Z' \" O% O│      9:职场话题:当数据科学家遇见产品团队
    + I& B4 p# S: N: [* A) k│      10:职场话题:数据科学家应聘要具备哪些能力?
    : p3 b% V6 e/ F4 H9 M│      11:职场话题:聊聊数据科学家的职场规划7 F% F- `! {8 i$ e
    │      12:数据科学团队养成:电话面试指南' ?7 f$ I3 ^4 h
    │      13:数据科学团队养成:Onsite面试面面观
    9 ~% U6 v! f8 Q1 b/ d, j* x1 h% _: g│      14:成为“香饽饽”的数据科学家,如何衡量他们的工作呢?
    3 V2 l' {$ s( y- q& Z- {( T5 b│      15: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?6 S' _; }" ?( z& A$ G% q
    │      16:数据科学家团队组织架构:水平还是垂直,这是个问题
    5 P: ~- x: A6 @  P│      17:数据科学家必备套路之一:搜索套路* |2 x& U- L% f; k
    │      18:数据科学家必备套路之二:推荐套路
    0 z) S) W; H9 e/ @% ^; y! l' H/ t│      19:数据科学家必备套路之三:广告套路
    ! ~1 x* P  q* p, t8 N7 ?8 f│      20:如何做好人工智能项目的管理?  D; k) v; J+ p3 u% B& P1 b$ I: Z
    │      21:数据科学团队必备的工程流程三部曲
    5 I" \. @) \# j8 q# `/ f& k│      22:数据科学团队怎么选择产品和项目?
    ; ~% ?, G) S  j8 R, ?│      23:微软研究院:工业界研究机构的楷模
    / _3 |* V4 t9 O" w9 G0 j( s│      24:聊一聊谷歌特立独行的混合型研究% y' i: [9 n+ g' V* ~8 W: }: W4 l
    │      复盘 6丨数据科学家与数据科学团队是怎么养成的?
    ! E4 a! \- _7 E+ ]│      
    $ n5 C( F: p4 w7 n. s├─09-热点话题讨论 (7讲)
    2 W6 o- Z$ D3 [3 n- D2 Y│      1:精读AlphaGo Zero论文
    & z! |8 V, r4 T, D5 V+ ?" Y│      2:2017人工智能技术发展盘点
    7 V* m8 ?  ?) b) U│      3:如何快速学习国际顶级学术会议的内容?
    3 t8 V: a) w, {2 w5 E+ ]& ^& Y; [│      4:在人工智能领域,如何快速找到学习的切入点?
    2 ^# j3 H( F/ h3 P│      5:人工智能技术选择,该从哪里获得灵感?2 E6 Z3 k! @) n0 Z; J
    │      6:近在咫尺,走进人工智能研究
    , H' h$ K: X( m! A  P6 F│      内参特刊丨和你聊聊每个人都关心的人工智能热点话题- |4 x  I6 K4 N
    │      / x$ I* h/ q4 ?3 e
    └─10-完结篇 (1讲)2 B* c/ \0 _  h7 u! Y3 S% R5 u
            建议与忠告
    # E! |6 O- i5 _+ N& q/ x" K& I  m0 R/ l9 `8 `

    ) C5 p" ~. _# O+ @$ u- B
    + f4 o9 _9 ^( R8 ^# }& X1 L
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  • TA的每日心情

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    [LV.7]超级吧粉

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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2020-10-10 16:38:08 | 显示全部楼层
    多谢分享......
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  • TA的每日心情

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    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2020-10-10 17:18:25 | 显示全部楼层
    谢谢分享
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    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2020-10-10 18:24:48 | 显示全部楼层
    RE: 人工智能深度学习AI技术内参2018; o3 E3 ~$ {4 E- F# o; C4 O4 P/ T
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    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2020-10-10 21:24:54 | 显示全部楼层
    人工智能深度学习AI技术内参2018
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    奋斗
    半小时前
  • 签到天数: 584 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2020-10-10 21:32:49 | 显示全部楼层
    人工智能深度学习AI技术内参2018
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  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 08:17
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    [LV.10]以吧为家

    发表于 2020-10-10 21:53:26 | 显示全部楼层
    RE: 人工智能深度学习AI技术内参2018
    8 G- _  J/ i8 o. Q
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  • TA的每日心情
    开心
    3 天前
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    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2020-10-10 22:00:16 | 显示全部楼层
    6666666666啊
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