TA的每日心情 | 擦汗 2020-9-17 22:10 |
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签到天数: 4 天 [LV.2]小吧熟人
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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; } @" ~! ]
│ 19 ageRank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│ 7 inkedIn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
│ 1 DA模型的前世今生
* O+ n2 h5 @: Q) t│ 2 DA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
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