人工智能深度学习AI技术内参2018

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  ]4 Y. J# O4 j: F├─01-开篇说明 (1讲)
│      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│      
├─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
│      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
│      6:精读2017年EMNLP最佳短论文
│      7:精读2017年ICCV最佳研究论文
│      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？
│      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？
│      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？
│      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
│      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？
│      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？
│      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
│      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？
│      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)
│      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
│      4:机器学习排序算法：单点法排序学习
│      5:机器学习排序算法：配对法排序学习
│      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？
│      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
│      14:文档理解的关键步骤：文档聚类
│      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
│      17:多轮打分系统概述
│      18:搜索索引及其相关技术概述
│      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
│      21:社区检测算法之“模块最大化 ”
│      22:机器学习排序算法经典模型：RankSVM
│      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
│      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
│      复盘 1丨搜索核心技术模块
1 g  u) L. F' n. P9 [7 F/ z│      
├─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
│      8:高级推荐模型之二：协同矩阵分解
│      9:高级推荐模型之三：优化复杂目标函数
│      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
│      12:推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法
│      13:推荐系统评测之一：传统线下评测
│      14:推荐系统评测之二：线上评测
│      15:推荐系统评测之三：无偏差估计
│      16:现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构
│      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
│      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│      
├─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
│      2:广告系统架构
│      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
│      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
│      8:Twitter的广告点击率预估模型
│      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？
│      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？
│      14:如何设置广告竞价的底价？
│      15:聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”
│      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
│      
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)
│      1DA模型的前世今生
│      2DA变种模型知多少
│      3:针对大规模数据，如何优化LDA算法？
│      4:基础文本分析模型之一：隐语义分析
│      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
│      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？
│      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GRU
│      12:RNN在自然语言处理中有哪些应用场景？
│      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？
│      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？
│      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
│      
! 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？
│      2:掌握计算机视觉任务的基础模型和操作
│      3:计算机视觉中的特征提取难在哪里？
│      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: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
│      7:计算机视觉领域的深度学习模型（一）：AlexNet
│      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
│      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？
│      2:数据科学家基础能力之概率统计
│      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
│      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
│      12:数据科学团队养成：电话面试指南
│      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？
│      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
│      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？
│      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
│      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？
│      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
│      
└─10-完结篇 (1讲)
        建议与忠告
# E! |6 O- i5 _+ N

) C5 p" ~. _# O+ @$ u- B
+ f4 o9 _9 ^( R8 ^# }& X1 L
. @( N  p  r( P; m6 E1 D- U下载地址:霜&*(&源

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