人工智能深度学习AI技术内参2018

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; w  @$ P8 N0 L8 \  D4 L5 v├─01-开篇说明 (1讲)
│      1.开篇,你的360度人工智能信息助理
│      
3 V0 W' [6 |3 }1 T3 g# k# M├─02-人工智能国际顶级会议 (31讲)
│      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
│      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
│      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？
│      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
│      15:WSDM 2018论文精读：深度学习模型中如何使用上下文信息？
│      16:The Web 2018论文精读：如何对商品的图片美感进行建模？
│      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？
) S0 H3 [% m- f4 `* V& T│      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？
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？
│      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？
│      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”？
│      28:ACL 2018论文精读：问答系统场景下，如何提出好问题？
│      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？
│      复盘 7丨一起来读人工智能国际顶级会议论文
│      
! i# [& A( w- G& r' h├─03-搜索核心技术 (28讲)
│      1:经典搜索核心算法：TF-IDF及其变种
│      2:经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）
│      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
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
│      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？
│      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
│      15:文档理解的重要特例：多模文档建模
│      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
│      19ageRank算法的核心思想是什么？
, `' e# O. w4 n. U│      20:经典图算法之HITS
│      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
│      复盘 1丨搜索核心技术模块
│      
├─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
│      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
│      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
│      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
$ \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
│      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
│      18:现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈
│      19:基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机
│      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
│      复盘 2丨推荐系统核心技术模块
│      
├─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
│      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
│      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？
│      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”
│      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？
│      18:如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？
│      复盘 4丨广告系统核心技术模块
7 E% q& i4 ~8 k) S│      
├─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
* 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？
│      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
' 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
│      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？
│      16:什么是文档情感分类？
│      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？
│      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)
│      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
" 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
│      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
│      11:计算机视觉高级话题（二）：视觉问答
│      12:计算机视觉高级话题（三）：产生式模型
│      复盘 5丨计算机视觉核心技术模块
│      
. G% o" f3 {" H8 @' S├─08-数据科学家与数据科学团队养成 (25讲)
│      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:数据科学家高阶能力之分析产品
│      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
│      10:职场话题：数据科学家应聘要具备哪些能力？
│      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
│      14:成为“香饽饽”的数据科学家，如何衡量他们的工作呢？
│      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
│      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
│      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
│      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？
/ y' w. b( p$ R9 y. }8 D: M│      
├─09-热点话题讨论 (7讲)
│      1:精读AlphaGo Zero论文
│      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？
│      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？
│      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
│      
└─10-完结篇 (1讲)
        建议与忠告
& V/ Q; p# C/ F

8 _" A  w& d: N/ w
3 R$ ~: h3 p& ^+ z  y+ B5 w
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90后小青年

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jren2017

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人工智能深度学习AI技术内参2018

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人工智能深度学习AI技术内参2018

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