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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
    ; w  @$ P8 N0 L8 \  D4 L5 v├─01-开篇说明 (1讲)- S; J" L2 d- |  O
    │      1.开篇,你的360度人工智能信息助理( R0 @* i  I* v& P2 M' t9 R
    │      
    3 V0 W' [6 |3 }1 T3 g# k# M├─02-人工智能国际顶级会议 (31讲)9 r/ H# Y8 l( U. [* a; }; U' z
    │      1:聊聊2017年KDD大会的时间检验奖
    + Q; Y! D& T! w# N  o! q! _% a│      2:精读2017年KDD最佳研究论文
    5 ^5 P% h3 {, n5 b' S4 N3 D│      3:精读2017年KDD最佳应用数据科学论文
    : P6 y- Y: a, i  ?0 L! j" }% [  V% B│      4:精读2017年EMNLP最佳长论文之一
    8 R( F* \" a" {1 u1 S3 H3 `' H% W0 Z│      5:精读2017年EMNLP最佳长论文之二2 k8 [" A" r# z" P& o
    │      6:精读2017年EMNLP最佳短论文+ F) k- ~! z1 Y" Y, s+ g  ]4 z
    │      7:精读2017年ICCV最佳研究论文$ I5 @* |; R. M* k4 ~
    │      8:精读2017年ICCV最佳学生论文- q4 `/ Z) U* N7 d$ J, T6 D
    │      9:如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?
    7 d) C# Z& V3 M% M+ F│      10:精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?/ }+ c6 r0 w! q2 h4 @+ i
    │      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?
    9 m2 x& S7 \' P5 O│      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?
    " J* M5 F) k' @$ e0 w5 T│      13:WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计
    ' \7 o! e+ Y' j. {  r9 [1 h! C* U│      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1 |2 a  W* t3 v; f- S
    │      15:WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?1 g' b/ ?: {1 b3 _  C+ r
    │      16:The Web 2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模?- C, o' N5 ?+ a2 L
    │      17:The Web 2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR?( l* a- M- r5 Q! c
    │      18:The Web 2018论文精读:如何从文本中提取高元关系?
    ) S0 H3 [% m- f4 `* V& T│      19:SIGIR 2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系) ~3 N) Z( o0 A7 b
    │      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?( x' Z0 R/ l( Z6 K
    │      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?
    5 t$ n8 J( ]2 w( r0 U2 r! d│      22:CVPR 2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系?* F1 F) S0 D. M+ G
    │      23:CVPR 2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模?1 Z, ]$ C6 D! `( O
    │      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?* E: n. O# q; V4 W; e) p6 p
    │      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
    & }' D1 N8 r: f# k# N  o- O' j│      26:ICML 2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题
    4 s) Y! |6 l2 h1 `3 D│      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”?- y7 E% Z1 w) l( k
    │      28:ACL 2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?7 b  v; @8 i$ t1 E
    │      29:ACL 2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?
    & S( c. G) W" d9 q- A│      30:ACL 2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希?; C( i& ~7 {2 S- {8 L! y5 L. H
    │      复盘 7丨一起来读人工智能国际顶级会议论文2 p% C6 U3 G* a, Y
    │      
    ! i# [& A( w- G& r' h├─03-搜索核心技术 (28讲)3 T+ W9 o" v8 x+ F2 ]" [
    │      1:经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种9 [( [0 I  f2 t5 t: J
    │      2:经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录)7 t" I1 d4 l3 ~- D( J
    │      3:经典搜索核心算法:语言模型及其变种1 p2 m6 H; a4 ^
    │      4:机器学习排序算法:单点法排序学习) \1 B6 I4 [. S3 ?8 h& D
    │      5:机器学习排序算法:配对法排序学习: h+ J" m4 t3 q
    │      6:机器学习排序算法:列表法排序学习
    5 X: h+ s7 w: j& m( b" e3 i6 V│      7:“查询关键字理解”三部曲之分类5 a9 u! A9 w* d' ]3 i
    │      8:“查询关键字理解”三部曲之解析
    + v0 {0 e0 @$ ]│      9:“查询关键字理解”三部曲之扩展
    / L, E: S6 n3 W* o│      10:搜索系统评测,有哪些基础指标?* x0 v. h3 b# L
    │      11:搜索系统评测,有哪些高级指标?
    ; I; g: `3 m! Z' Y│      12:如何评测搜索系统的在线表现?
    . }2 r8 l* E% a│      13:文档理解第一步:文档分类
    ; c/ V* `; H" C7 H9 q│      14:文档理解的关键步骤:文档聚类  H4 k: o3 v" r; L2 k
    │      15:文档理解的重要特例:多模文档建模$ H: N9 t( L" m3 K0 O
    │      16:大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势
    5 l5 {+ J, x4 s│      17:多轮打分系统概述
    ' r4 ^" V9 {9 k# B$ K│      18:搜索索引及其相关技术概述9 J! |0 x; }  @" ~! ]
    │      19ageRank算法的核心思想是什么?
    , `' e# O. w4 n. U│      20:经典图算法之HITS% s+ t' e0 q5 v, H: V9 w) E2 X
    │      21:社区检测算法之“模块最大化 ”
    / Z/ Z* q6 E" g0 S# `│      22:机器学习排序算法经典模型:RankSVM
    1 i- B$ R. E" Q( [# ^4 l* V- Z│      23:机器学习排序算法经典模型:GBDT
    " l* j( l. Q9 F- G; H│      24:机器学习排序算法经典模型:LambdaMART
    7 m; R# u; P7 t: o9 u* ]+ h- t│      25:基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型
    " s+ s5 f1 s. g+ u  Q│      26:基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型
    . x, G+ a. t0 ?+ t& g- n0 t│      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9 l! p/ ^; W$ _. x
    │      复盘 1丨搜索核心技术模块) c+ {2 t* K6 {  v6 _, N
    │      + T! R0 J% l0 j$ C
    ├─04-推荐系统核心技术 (22讲)
    # o+ y8 v# J/ p+ i│      1:简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型
    6 D, H0 I3 c$ O* ~1 z" B7 y% E% a$ p│      2:简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型) c9 k1 p& Q# W' P1 H6 f
    │      3:简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型
    . s- Z  [5 |) @  t4 Z% ?7 Q: o│      4:基于隐变量的模型之一:矩阵分解
    ( Z6 T2 K7 k& J3 _2 F4 W, E; i│      5:基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解
      Q$ f9 k% {1 r5 A) O│      6:基于隐变量的模型之三:分解机8 |4 ^3 J8 T1 ~
    │      7:高级推荐模型之一:张量分解模型
    ) y+ A( O, H& C- x│      8:高级推荐模型之二:协同矩阵分解' V0 `1 t- t! k
    │      9:高级推荐模型之三:优化复杂目标函数" B7 ^4 L1 y: u4 n9 n. g- f6 Z" \
    │      10:推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述
    $ \0 K( \8 `3 R1 e! }  M7 F4 S; b│      11:推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法
    1 I/ b; r' X0 Y/ a# [│      12:推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法3 C9 r% s& d# h
    │      13:推荐系统评测之一:传统线下评测9 [; M: e6 E, x4 `9 p
    │      14:推荐系统评测之二:线上评测" |3 I% k# _4 U- x- N
    │      15:推荐系统评测之三:无偏差估计# e2 {4 _) O1 ^# f1 `# `- `
    │      16:现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构7 K. [: i6 v7 Q& I1 a2 O# G+ m
    │      17:现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统( G) |7 Y8 \' X9 E- A* s
    │      18:现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈0 Q# K1 ^6 q) U) f7 n
    │      19:基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机$ `. X) E& X9 V7 k9 {4 V$ g4 y; T
    │      20:基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统
    2 F! q9 x! p2 C9 R  M3 b' A. K4 P│      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* Z/ o0 J# z6 c3 T
    │      复盘 2丨推荐系统核心技术模块% A4 b) F; u* Y7 v. J
    │      : U! W$ \; v  [. K' s9 r
    ├─05-广告系统核心技术 (19讲)
    & T1 X- K0 {2 V/ Y/ c2 h│      1:广告系统概述$ E$ o+ [  A" O! S/ E
    │      2:广告系统架构
    / {. X  ^4 x7 l  m│      3:广告回馈预估综述
    1 J4 j& a: M$ x, D' k8 p│      4:Google的点击率系统模型
    6 n% u- s  h! {! p7 a; O│      5:Facebook的广告点击率预估模型
    4 c0 p; k" B, \% ]│      6:雅虎的广告点击率预估模型
    6 c! o5 r/ c: h& S1 r' Q" d% k│      7inkedIn的广告点击率预估模型
    * w- D5 k3 B* k+ l4 q│      8:Twitter的广告点击率预估模型
    " e: w/ G4 r; Z! N0 N│      9:阿里巴巴的广告点击率预估模型8 p# q; N8 E3 }( S3 Z; I
    │      10:什么是“基于第二价位的广告竞拍”?
    ; e9 R8 q9 o" k7 H% W+ [4 R3 f  s│      11:广告的竞价策略是怎样的?
    & _2 o5 C  i1 S; _9 y% O6 ?│      12:如何优化广告的竞价策略?- m  e; v5 D7 q3 h( \
    │      13:如何控制广告预算?
    8 A7 V2 \' Q) ?│      14:如何设置广告竞价的底价?
    ( j2 U  u2 S- J( z│      15:聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”/ w% P) M0 C# y
    │      16:归因模型:如何来衡量广告的有效性
    ( c4 P. z3 R  {' X. K" c7 ^│      17:广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?. S  B) H( y+ o2 R$ D# R! I5 @$ w
    │      18:如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?/ ~' w+ W" ]8 O8 H$ T
    │      复盘 4丨广告系统核心技术模块
    7 E% q& i4 ~8 k) S│      ; y, ?4 X6 X7 r% D8 c/ e
    ├─06-自然语言处理及文本处理核心技术 (19讲). G0 d5 ]+ V4 O6 ~) T3 c8 F
    │      1DA模型的前世今生
    * O+ n2 h5 @: Q) t│      2DA变种模型知多少
    7 g8 X, z: D7 a7 y│      3:针对大规模数据,如何优化LDA算法?$ ?8 T9 p7 A3 A& W. u8 l7 h
    │      4:基础文本分析模型之一:隐语义分析# X2 O& ^2 K9 F7 C/ |% L. M
    │      5:基础文本分析模型之二:概率隐语义分析
    ' W; T: [* d' H! Q│      6:基础文本分析模型之三:EM算法
    4 P* z+ h. s/ E: T│      7:为什么需要Word2Vec算法?
    6 j. f$ W3 m2 _7 m│      8:Word2Vec算法有哪些扩展模型?
    ) K" b' F! n( Z$ Z) M3 q# y3 Q│      9:Word2Vec算法有哪些应用?
      g, o$ }7 D- Y: e. o- B, N) T: r│      10:序列建模的深度学习利器:RNN基础架构
    6 U# _. @% O  J- z- X│      11:基于门机制的RNN架构:LSTM与GRU" L3 H3 Y7 a5 K3 A: S, @
    │      12:RNN在自然语言处理中有哪些应用场景?
    % m# n+ C, d& l│      13:对话系统之经典的对话模型
    7 u! S: s% {) }3 c& Q+ v' C│      14:任务型对话系统有哪些技术要点?
    ; J( O! Q) g5 |│      15:聊天机器人有哪些核心技术要点?! ?5 a8 z$ q2 y2 u
    │      16:什么是文档情感分类?" u* r/ r& B1 H  W) i# L  ^  a9 [
    │      17:如何来提取情感“实体”和“方面”呢?1 |( j2 v) {) ~2 X
    │      18:文本情感分析中如何做意见总结和搜索?+ E& Y- U  g6 ?
    │      复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块
    3 u9 `6 F, z+ [7 {3 A, B5 C│      
    8 l  f+ j: W9 D! X& g. |+ R├─07-计算机视觉核心技术 (13讲)0 T2 |. x$ t4 w5 i
    │      1:什么是计算机视觉?- `  p- y. p: x: S1 H
    │      2:掌握计算机视觉任务的基础模型和操作
    " m# s/ q& U8 ]- Y) e& \! W│      3:计算机视觉中的特征提取难在哪里?
    - P% _2 U8 B# l* v2 ], x0 b9 s│      4:基于深度学习的计算机视觉技术(一):深度神经网络入门
    % d) K! j7 F+ V" _" ]│      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- k* v* `( d! f) u0 N% V
    │      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
    8 Y) d$ y3 W7 M; h3 [. `8 z│      7:计算机视觉领域的深度学习模型(一):AlexNet
    ( X$ j9 z( a8 D$ ?+ y' C│      8:计算机视觉领域的深度学习模型(二):VGG & GoogleNet
    6 N1 K( N/ O8 x│      9:计算机视觉领域的深度学习模型(三):ResNet
    6 d$ b$ E$ z* i; L& w) C) x│      10:计算机视觉高级话题(一):图像物体识别和分割; r" z+ v; G: `
    │      11:计算机视觉高级话题(二):视觉问答: }! L2 k* f7 _7 E3 Q
    │      12:计算机视觉高级话题(三):产生式模型! k6 H/ @+ {0 f
    │      复盘 5丨计算机视觉核心技术模块% W( z$ G+ [8 s6 G0 h0 A# }6 |
    │      
    . G% o" f3 {" H8 @' S├─08-数据科学家与数据科学团队养成 (25讲)+ {  @" m2 g: |( T+ a
    │      1:如何组建一个数据科学团队?
    0 S/ X& h1 k. A9 r3 C7 U0 b1 s│      2:数据科学家基础能力之概率统计
    / u7 j. E0 y0 L/ F1 g% d& C│      3:数据科学家基础能力之机器学习
    ' }5 }9 f3 D3 I' ]# a% A│      4:数据科学家基础能力之系统
    ) }6 k' n/ ?; z- O; P" {+ L│      5:曾经辉煌的雅虎研究院6 R3 H9 Z+ X; D4 E4 S4 q3 V. D
    │      6:数据科学家高阶能力之分析产品% u& M) B; c, L- ^: H( E
    │      7:数据科学家高阶能力之评估产品
    9 Q% A1 d7 Z8 I# P; M5 [│      8:数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能
    * n2 J9 P( g9 ~│      9:职场话题:当数据科学家遇见产品团队. O9 W" W% S/ t! [/ L
    │      10:职场话题:数据科学家应聘要具备哪些能力?% I8 _9 r/ c1 j
    │      11:职场话题:聊聊数据科学家的职场规划
    ; p! }* F  D8 H  _- `5 m│      12:数据科学团队养成:电话面试指南
    8 }+ |; n6 J$ O- g6 ]8 S, ]' A5 ^- Y│      13:数据科学团队养成:Onsite面试面面观3 Z2 I, ]0 f; k' r  }/ ?" N
    │      14:成为“香饽饽”的数据科学家,如何衡量他们的工作呢?0 R! X3 T7 C) L
    │      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 L2 y* n' K" H. r  ^
    │      16:数据科学家团队组织架构:水平还是垂直,这是个问题* K% e5 B1 v" P( A+ t& T7 M5 j9 P
    │      17:数据科学家必备套路之一:搜索套路
    . G: v; [1 p6 |* F/ I2 k│      18:数据科学家必备套路之二:推荐套路
    & A: H" M- g4 F# m. N│      19:数据科学家必备套路之三:广告套路+ V: Y+ A1 z: r+ W# ~- u' j
    │      20:如何做好人工智能项目的管理?
    # m8 M9 q: }$ X8 \+ k│      21:数据科学团队必备的工程流程三部曲
    2 m+ h5 ?6 L( }! q& i0 l│      22:数据科学团队怎么选择产品和项目?
    # t7 O; @* R. u" Y  v9 _2 b  J, E│      23:微软研究院:工业界研究机构的楷模/ B* }$ r! |. Q
    │      24:聊一聊谷歌特立独行的混合型研究/ }% e  q6 ]1 z/ B$ S; v9 `* ^
    │      复盘 6丨数据科学家与数据科学团队是怎么养成的?
    / y' w. b( p$ R9 y. }8 D: M│      8 H0 E, a1 d! i: Z
    ├─09-热点话题讨论 (7讲)/ Q3 P* C& @. o. V
    │      1:精读AlphaGo Zero论文; P% c- p- q0 G9 }; P' J+ G  a% Q
    │      2:2017人工智能技术发展盘点
    3 F  O$ k% v  y│      3:如何快速学习国际顶级学术会议的内容?, e, b+ S  B- R9 F/ m; f
    │      4:在人工智能领域,如何快速找到学习的切入点?
    , v3 `2 M# l- `* i% G& S│      5:人工智能技术选择,该从哪里获得灵感?7 F9 c- k! f( l3 N
    │      6:近在咫尺,走进人工智能研究
    . D  s- z* T9 ]: C. ]9 c4 g│      内参特刊丨和你聊聊每个人都关心的人工智能热点话题9 l& w' _* _+ \5 ]
    │      5 ~4 ^- \2 o  ~+ n0 R
    └─10-完结篇 (1讲)0 I! ]% ]' p! e0 ^# j: h
            建议与忠告
    & V/ Q; p# C/ F$ k$ x/ X# G9 q; l

    8 _" A  w& d: N/ w
    3 R$ ~: h3 p& ^+ z  y+ B5 w; U' ?3 C  Z2 e! i$ d
    下载地址:霜&*(&源
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  • TA的每日心情
    奋斗
    5 天前
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2020-10-10 15:50:34 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    慵懒
    前天 13:13
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2020-10-10 15:55:19 | 显示全部楼层
    AI
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  • TA的每日心情
    慵懒
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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

    6 天前
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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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  • TA的每日心情
    开心
    2021-1-15 10:47
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    [LV.7]超级吧粉

    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
    9 {% L  C: |8 j5 a, u2 M/ B
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-2-11 15:11
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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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  • TA的每日心情
    慵懒
    10 小时前
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    [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
    2 小时前
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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
    ( {+ E+ u1 Z% }6 F3 v
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  • TA的每日心情
    开心
    前天 14:47
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    [LV.9]铁杆吧粉

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