AI技术内参(AI技术内参极客时间百度云)  

├──AI技术内参(AI技术内参极客时间百度云)

|   ├──01-开篇词 (1讲)

|   |   ├──000丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.html  4.78M

|   |   ├──000丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.mp3  2.33M

|   |   └──000丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.pdf  13.03M

|   ├──02-搜索核心技术 (28讲)

|   |   ├──018丨经典搜索核心算法：TF-IDF及其变种.html  1.16M

|   |   ├──018丨经典搜索核心算法：TF-IDF及其变种.mp3  5.31M

|   |   ├──018丨经典搜索核心算法：TF-IDF及其变种.pdf  1.68M

|   |   ├──019丨经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）.html  3.45M

|   |   ├──019丨经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）.mp3  4.48M

|   |   ├──019丨经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）.pdf  11.11M

|   |   ├──020丨经典搜索核心算法：语言模型及其变种.html  1.29M

|   |   ├──020丨经典搜索核心算法：语言模型及其变种.mp3  4.66M

|   |   ├──020丨经典搜索核心算法：语言模型及其变种.pdf  1.73M

|   |   ├──021丨机器学习排序算法：单点法排序学习.html  1.22M

|   |   ├──021丨机器学习排序算法：单点法排序学习.mp3  4.40M

|   |   ├──021丨机器学习排序算法：单点法排序学习.pdf  1.30M

|   |   ├──022丨机器学习排序算法：配对法排序学习.html  1.03M

|   |   ├──022丨机器学习排序算法：配对法排序学习.mp3  3.97M

|   |   ├──022丨机器学习排序算法：配对法排序学习.pdf  1.14M

|   |   ├──023丨机器学习排序算法：列表法排序学习.html  1.00M

|   |   ├──023丨机器学习排序算法：列表法排序学习.mp3  3.78M

|   |   ├──023丨机器学习排序算法：列表法排序学习.pdf  1.47M

|   |   ├──024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.html  1.07M

|   |   ├──024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.mp3  4.20M

|   |   ├──024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.pdf  1.55M

|   |   ├──025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.html  1.11M

|   |   ├──025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.mp3  3.65M

|   |   ├──025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.pdf  1.24M

|   |   ├──026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.html  1.07M

|   |   ├──026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.mp3  3.45M

|   |   ├──026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.pdf  1.16M

|   |   ├──027丨搜索系统评测，有哪些基础指标？.html  1.06M

|   |   ├──027丨搜索系统评测，有哪些基础指标？.mp3  4.14M

|   |   ├──027丨搜索系统评测，有哪些基础指标？.pdf  1.18M

|   |   ├──028丨搜索系统评测，有哪些高级指标？.html  1.11M

|   |   ├──028丨搜索系统评测，有哪些高级指标？.mp3  3.35M

|   |   ├──028丨搜索系统评测，有哪些高级指标？.pdf  1.18M

|   |   ├──029丨如何评测搜索系统的在线表现？.html  829.08kb

|   |   ├──029丨如何评测搜索系统的在线表现？.mp3  3.76M

|   |   ├──029丨如何评测搜索系统的在线表现？.pdf  1.34M

|   |   ├──030丨文档理解第一步：文档分类.html  1.50M

|   |   ├──030丨文档理解第一步：文档分类.mp3  3.92M

|   |   ├──030丨文档理解第一步：文档分类.pdf  1.85M

|   |   ├──031丨文档理解的关键步骤：文档聚类.html  1.10M

|   |   ├──031丨文档理解的关键步骤：文档聚类.mp3  3.41M

|   |   ├──031丨文档理解的关键步骤：文档聚类.pdf  1.55M

|   |   ├──032丨文档理解的重要特例：多模文档建模.html  1.10M

|   |   ├──032丨文档理解的重要特例：多模文档建模.mp3  3.66M

|   |   ├──032丨文档理解的重要特例：多模文档建模.pdf  1.18M

|   |   ├──033丨大型搜索框架宏观视角：发展、特点及趋势.html  1.09M

|   |   ├──033丨大型搜索框架宏观视角：发展、特点及趋势.mp3  3.90M

|   |   ├──033丨大型搜索框架宏观视角：发展、特点及趋势.pdf  1.19M

|   |   ├──034丨多轮打分系统概述.html  1003.25kb

|   |   ├──034丨多轮打分系统概述.mp3  3.55M

|   |   ├──034丨多轮打分系统概述.pdf  1.11M

|   |   ├──035丨搜索索引及其相关技术概述.html  936.28kb

|   |   ├──035丨搜索索引及其相关技术概述.mp3  3.64M

|   |   ├──035丨搜索索引及其相关技术概述.pdf  1.40M

|   |   ├──036丨PageRank算法的核心思想是什么？.html  978.22kb

|   |   ├──036丨PageRank算法的核心思想是什么？.mp3  3.69M

|   |   ├──036丨PageRank算法的核心思想是什么？.pdf  1.15M

|   |   ├──037丨经典图算法之HITS.html  1.03M

|   |   ├──037丨经典图算法之HITS.mp3  3.45M

|   |   ├──037丨经典图算法之HITS.pdf  1.49M

|   |   ├──038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.html  944.44kb

|   |   ├──038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.mp3  3.12M

|   |   ├──038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.pdf  1.04M

|   |   ├──039丨机器学习排序算法经典模型：RankSVM.html  1017.40kb

|   |   ├──039丨机器学习排序算法经典模型：RankSVM.mp3  3.64M

|   |   ├──039丨机器学习排序算法经典模型：RankSVM.pdf  1.43M

|   |   ├──040丨机器学习排序算法经典模型：GBDT.html  1.22M

|   |   ├──040丨机器学习排序算法经典模型：GBDT.mp3  3.19M

|   |   ├──040丨机器学习排序算法经典模型：GBDT.pdf  1.34M

|   |   ├──041丨机器学习排序算法经典模型：LambdaMART.html  919.83kb

|   |   ├──041丨机器学习排序算法经典模型：LambdaMART.mp3  3.53M

|   |   ├──041丨机器学习排序算法经典模型：LambdaMART.pdf  1.48M

|   |   ├──042丨基于深度学习的搜索算法：深度结构化语义模型.html  1.14M

|   |   ├──042丨基于深度学习的搜索算法：深度结构化语义模型.mp3  3.74M

|   |   ├──042丨基于深度学习的搜索算法：深度结构化语义模型.pdf  1.42M

|   |   ├──043丨基于深度学习的搜索算法：卷积结构下的隐含语义模型.html  1.05M

|   |   ├──043丨基于深度学习的搜索算法：卷积结构下的隐含语义模型.mp3  3.09M

|   |   ├──043丨基于深度学习的搜索算法：卷积结构下的隐含语义模型.pdf  1.50M

|   |   ├──044丨基于深度学习的搜索算法：局部和分布表征下的搜索模型.html  1.10M

|   |   ├──044丨基于深度学习的搜索算法：局部和分布表征下的搜索模型.mp3  3.56M

|   |   ├──044丨基于深度学习的搜索算法：局部和分布表征下的搜索模型.pdf  1.37M

|   |   ├──复盘 1丨搜索核心技术模块.html  2.91M

|   |   └──复盘 1丨搜索核心技术模块.pdf  3.63M

|   ├──03-推荐系统核心技术 (22讲)

|   |   ├──063丨简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型.html  1.26M

|   |   ├──063丨简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型.mp3  4.06M

|   |   ├──063丨简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型.pdf  1.31M

|   |   ├──064丨简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型.html  930.99kb

|   |   ├──064丨简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型.mp3  3.77M

|   |   ├──064丨简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型.pdf  1.02M

|   |   ├──065丨简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型.html  1011.58kb

|   |   ├──065丨简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型.mp3  3.48M

|   |   ├──065丨简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型.pdf  1.10M

|   |   ├──066丨基于隐变量的模型之一：矩阵分解.html  1.02M

|   |   ├──066丨基于隐变量的模型之一：矩阵分解.mp3  3.27M

|   |   ├──066丨基于隐变量的模型之一：矩阵分解.pdf  1.42M

|   |   ├──067丨基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解.html  1.07M

|   |   ├──067丨基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解.mp3  3.35M

|   |   ├──067丨基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解.pdf  1.57M

|   |   ├──068丨基于隐变量的模型之三：分解机.html  1.17M

|   |   ├──068丨基于隐变量的模型之三：分解机.mp3  2.35M

|   |   ├──068丨基于隐变量的模型之三：分解机.pdf  1.18M

|   |   ├──069丨高级推荐模型之一：张量分解模型.html  1.07M

|   |   ├──069丨高级推荐模型之一：张量分解模型.mp3  3.33M

|   |   ├──069丨高级推荐模型之一：张量分解模型.pdf  1.13M

|   |   ├──070丨高级推荐模型之二：协同矩阵分解.html  902.15kb

|   |   ├──070丨高级推荐模型之二：协同矩阵分解.mp3  3.19M

|   |   ├──070丨高级推荐模型之二：协同矩阵分解.pdf  1.33M

|   |   ├──071丨高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.html  1.01M

|   |   ├──071丨高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.mp3  2.84M

|   |   ├──071丨高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.pdf  1.45M

|   |   ├──072丨推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.html  994.09kb

|   |   ├──072丨推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.mp3  3.65M

|   |   ├──072丨推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.pdf  1.16M

|   |   ├──073丨推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.html  969.54kb

|   |   ├──073丨推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.mp3  3.13M

|   |   ├──073丨推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.pdf  1.06M

|   |   ├──074丨推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.html  928.67kb

|   |   ├──074丨推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.mp3  2.97M

|   |   ├──074丨推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.pdf  1021.00kb

|   |   ├──075丨推荐系统评测之一：传统线下评测.html  993.84kb

|   |   ├──075丨推荐系统评测之一：传统线下评测.mp3  3.03M

|   |   ├──075丨推荐系统评测之一：传统线下评测.pdf  1.37M

|   |   ├──076丨推荐系统评测之二：线上评测.html  1.16M

|   |   ├──076丨推荐系统评测之二：线上评测.mp3  3.04M

|   |   ├──076丨推荐系统评测之二：线上评测.pdf  1.20M

|   |   ├──077丨推荐系统评测之三：无偏差估计.html  1.03M

|   |   ├──077丨推荐系统评测之三：无偏差估计.mp3  2.90M

|   |   ├──077丨推荐系统评测之三：无偏差估计.pdf  1.07M

|   |   ├──078丨现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构.html  1.05M

|   |   ├──078丨现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构.mp3  3.32M

|   |   ├──078丨现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构.pdf  1.53M

|   |   ├──079丨现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统.html  1.09M

|   |   ├──079丨现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统.mp3  3.01M

|   |   ├──079丨现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统.pdf  1.17M

|   |   ├──080丨现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈.html  1.14M

|   |   ├──080丨现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈.mp3  2.62M

|   |   ├──080丨现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈.pdf  1.20M

|   |   ├──081丨基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.html  925.96kb

|   |   ├──081丨基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.mp3  3.39M

|   |   ├──081丨基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.pdf  1.38M

|   |   ├──082丨基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.html  892.22kb

|   |   ├──082丨基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.mp3  3.23M

|   |   ├──082丨基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.pdf  1.34M

|   |   ├──083丨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.html  990.86kb

|   |   ├──083丨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.mp3  3.05M

|   |   ├──083丨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.pdf  1.07M

|   |   ├──复盘 2丨推荐系统核心技术模块.html  2.70M

|   |   └──复盘 2丨推荐系统核心技术模块.pdf  3.22M

|   ├──04-自然语言处理及文本处理核心技术 (19讲)

|   |   ├──007丨LDA模型的前世今生.html  1.19M

|   |   ├──007丨LDA模型的前世今生.mp3  5.26M

|   |   ├──007丨LDA模型的前世今生.pdf  1.29M

|   |   ├──084丨LDA变种模型知多少.html  1.14M

|   |   ├──084丨LDA变种模型知多少.mp3  3.59M

|   |   ├──084丨LDA变种模型知多少.pdf  1.22M

|   |   ├──085丨针对大规模数据，如何优化LDA算法？.html  915.44kb

|   |   ├──085丨针对大规模数据，如何优化LDA算法？.mp3  3.50M

|   |   ├──085丨针对大规模数据，如何优化LDA算法？.pdf  1.01M

|   |   ├──086丨基础文本分析模型之一：隐语义分析.html  1.33M

|   |   ├──086丨基础文本分析模型之一：隐语义分析.mp3  2.68M

|   |   ├──086丨基础文本分析模型之一：隐语义分析.pdf  1.36M

|   |   ├──087丨基础文本分析模型之二：概率隐语义分析.html  931.07kb

|   |   ├──087丨基础文本分析模型之二：概率隐语义分析.mp3  2.12M

|   |   ├──087丨基础文本分析模型之二：概率隐语义分析.pdf  1.32M

|   |   ├──088丨基础文本分析模型之三：EM算法.html  1.25M

|   |   ├──088丨基础文本分析模型之三：EM算法.mp3  3.08M

|   |   ├──088丨基础文本分析模型之三：EM算法.pdf  1.28M

|   |   ├──089丨为什么需要Word2Vec算法？.html  946.65kb

|   |   ├──089丨为什么需要Word2Vec算法？.mp3  2.79M

|   |   ├──089丨为什么需要Word2Vec算法？.pdf  1.03M

|   |   ├──090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型？.html  1000.71kb

|   |   ├──090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型？.mp3  2.92M

|   |   ├──090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型？.pdf  1.45M

|   |   ├──091丨Word2Vec算法有哪些应用？.html  916.80kb

|   |   ├──091丨Word2Vec算法有哪些应用？.mp3  2.60M

|   |   ├──091丨Word2Vec算法有哪些应用？.pdf  1.35M

|   |   ├──092丨序列建模的深度学习利器：RNN基础架构.html  875.84kb

|   |   ├──092丨序列建模的深度学习利器：RNN基础架构.mp3  3.21M

|   |   ├──092丨序列建模的深度学习利器：RNN基础架构.pdf  1.31M

|   |   ├──093丨基于门机制的RNN架构：LSTM与GRU.html  1.08M

|   |   ├──093丨基于门机制的RNN架构：LSTM与GRU.mp3  3.35M

|   |   ├──093丨基于门机制的RNN架构：LSTM与GRU.pdf  1.14M

|   |   ├──094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景？.html  887.55kb

|   |   ├──094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景？.mp3  3.04M

|   |   ├──094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景？.pdf  1015.39kb

|   |   ├──095丨对话系统之经典的对话模型.html  926.53kb

|   |   ├──095丨对话系统之经典的对话模型.mp3  3.39M

|   |   ├──095丨对话系统之经典的对话模型.pdf  1.42M

|   |   ├──096丨任务型对话系统有哪些技术要点？.html  948.08kb

|   |   ├──096丨任务型对话系统有哪些技术要点？.mp3  2.85M

|   |   ├──096丨任务型对话系统有哪些技术要点？.pdf  1.02M

|   |   ├──097丨聊天机器人有哪些核心技术要点？.html  975.41kb

|   |   ├──097丨聊天机器人有哪些核心技术要点？.mp3  2.58M

|   |   ├──097丨聊天机器人有哪些核心技术要点？.pdf  1.05M

|   |   ├──098丨什么是文档情感分类？.html  1.00M

|   |   ├──098丨什么是文档情感分类？.mp3  2.91M

|   |   ├──098丨什么是文档情感分类？.pdf  1.08M

|   |   ├──099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢？.html  1020.42kb

|   |   ├──099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢？.mp3  2.72M

|   |   ├──099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢？.pdf  1.08M

|   |   ├──100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索？.html  947.06kb

|   |   ├──100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索？.mp3  2.99M

|   |   ├──100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索？.pdf  1.05M

|   |   ├──复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块.html  2.63M

|   |   └──复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块.pdf  3.02M

|   ├──05-广告系统核心技术 (19讲)

|   |   ├──006丨Google的点击率系统模型.html  1.30M

|   |   ├──006丨Google的点击率系统模型.mp3  4.65M

|   |   ├──006丨Google的点击率系统模型.pdf  1.39M

|   |   ├──105丨广告系统概述.html  1.44M

|   |   ├──105丨广告系统概述.mp3  3.72M

|   |   ├──105丨广告系统概述.pdf  1.87M

|   |   ├──106丨广告系统架构.html  971.67kb

|   |   ├──106丨广告系统架构.mp3  2.76M

|   |   ├──106丨广告系统架构.pdf  1.04M

|   |   ├──107丨广告回馈预估综述.html  905.50kb

|   |   ├──107丨广告回馈预估综述.mp3  3.07M

|   |   ├──107丨广告回馈预估综述.pdf  1.01M

|   |   ├──108丨Facebook的广告点击率预估模型.html  1.21M

|   |   ├──108丨Facebook的广告点击率预估模型.mp3  3.02M

|   |   ├──108丨Facebook的广告点击率预估模型.pdf  1.24M

|   |   ├──109丨雅虎的广告点击率预估模型.html  1.03M

|   |   ├──109丨雅虎的广告点击率预估模型.mp3  2.72M

|   |   ├──109丨雅虎的广告点击率预估模型.pdf  1.47M

|   |   ├──110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.html  1.13M

|   |   ├──110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.mp3  2.45M

|   |   ├──110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.pdf  1.19M

|   |   ├──111丨Twitter的广告点击率预估模型.html  1.06M

|   |   ├──111丨Twitter的广告点击率预估模型.mp3  3.25M

|   |   ├──111丨Twitter的广告点击率预估模型.pdf  1.13M

|   |   ├──112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.html  977.66kb

|   |   ├──112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.mp3  3.28M

|   |   ├──112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.pdf  1.42M

|   |   ├──113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”？.html  1.10M

|   |   ├──113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”？.mp3  3.08M

|   |   ├──113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”？.pdf  1.50M

|   |   ├──114丨广告的竞价策略是怎样的？.html  863.65kb

|   |   ├──114丨广告的竞价策略是怎样的？.mp3  3.22M

|   |   ├──114丨广告的竞价策略是怎样的？.pdf  1.01M

|   |   ├──115丨如何优化广告的竞价策略？.html  878.19kb

|   |   ├──115丨如何优化广告的竞价策略？.mp3  2.89M

|   |   ├──115丨如何优化广告的竞价策略？.pdf  1.32M

|   |   ├──116丨如何控制广告预算？.html  1.02M

|   |   ├──116丨如何控制广告预算？.mp3  2.39M

|   |   ├──116丨如何控制广告预算？.pdf  1.09M

|   |   ├──117丨如何设置广告竞价的底价？.html  1012.54kb

|   |   ├──117丨如何设置广告竞价的底价？.mp3  3.01M

|   |   ├──117丨如何设置广告竞价的底价？.pdf  1.47M

|   |   ├──118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.html  1.11M

|   |   ├──118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.mp3  2.79M

|   |   ├──118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.pdf  1.52M

|   |   ├──119丨归因模型：如何来衡量广告的有效性.html  1017.02kb

|   |   ├──119丨归因模型：如何来衡量广告的有效性.mp3  3.07M

|   |   ├──119丨归因模型：如何来衡量广告的有效性.pdf  1.46M

|   |   ├──120丨广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？.html  908.90kb

|   |   ├──120丨广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？.mp3  2.95M

|   |   ├──120丨广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？.pdf  1.36M

|   |   ├──121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？.html  959.79kb

|   |   ├──121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？.mp3  2.93M

|   |   ├──121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？.pdf  1.05M

|   |   ├──复盘 4丨广告系统核心技术模块.html  2.92M

|   |   └──复盘 4丨广告系统核心技术模块.pdf  2.91M

|   ├──06-计算机视觉核心技术 (13讲)

|   |   ├──140丨什么是计算机视觉？.html  916.53kb

|   |   ├──140丨什么是计算机视觉？.mp3  3.42M

|   |   ├──140丨什么是计算机视觉？.pdf  1.39M

|   |   ├──141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.html  987.50kb

|   |   ├──141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.mp3  2.86M

|   |   ├──141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.pdf  1.08M

|   |   ├──142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里？.html  989.87kb

|   |   ├──142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里？.mp3  2.84M

|   |   ├──142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里？.pdf  1.07M

|   |   ├──143丨基于深度学习的计算机视觉技术（一）：深度神经网络入门.html  1.29M

|   |   ├──143丨基于深度学习的计算机视觉技术（一）：深度神经网络入门.mp3  3.28M

|   |   ├──143丨基于深度学习的计算机视觉技术（一）：深度神经网络入门.pdf  1.67M

|   |   ├──144丨基于深度学习的计算机视觉技术（二）：基本的深度学习模型.html  866.11kb

|   |   ├──144丨基于深度学习的计算机视觉技术（二）：基本的深度学习模型.mp3  3.58M

|   |   ├──144丨基于深度学习的计算机视觉技术（二）：基本的深度学习模型.pdf  1.33M

|   |   ├──145丨基于深度学习的计算机视觉技术（三）：深度学习模型的优化.html  987.85kb

|   |   ├──145丨基于深度学习的计算机视觉技术（三）：深度学习模型的优化.mp3  3.47M

|   |   ├──145丨基于深度学习的计算机视觉技术（三）：深度学习模型的优化.pdf  1.46M

|   |   ├──146丨计算机视觉领域的深度学习模型（一）：AlexNet.html  910.26kb

|   |   ├──146丨计算机视觉领域的深度学习模型（一）：AlexNet.mp3  3.12M

|   |   ├──146丨计算机视觉领域的深度学习模型（一）：AlexNet.pdf  1.38M

|   |   ├──147丨计算机视觉领域的深度学习模型（二）：VGG & GoogleNet.html  1.33M

|   |   ├──147丨计算机视觉领域的深度学习模型（二）：VGG & GoogleNet.mp3  3.40M

|   |   ├──147丨计算机视觉领域的深度学习模型（二）：VGG & GoogleNet.pdf  1.71M

|   |   ├──148丨计算机视觉领域的深度学习模型（三）：ResNet.html  1.07M

|   |   ├──148丨计算机视觉领域的深度学习模型（三）：ResNet.mp3  2.59M

|   |   ├──148丨计算机视觉领域的深度学习模型（三）：ResNet.pdf  1.15M

|   |   ├──149丨计算机视觉高级话题（一）：图像物体识别和分割.html  919.13kb

|   |   ├──149丨计算机视觉高级话题（一）：图像物体识别和分割.mp3  2.70M

|   |   ├──149丨计算机视觉高级话题（一）：图像物体识别和分割.pdf  1022.03kb

|   |   ├──150丨计算机视觉高级话题（二）：视觉问答.html  841.56kb

|   |   ├──150丨计算机视觉高级话题（二）：视觉问答.mp3  2.35M

|   |   ├──150丨计算机视觉高级话题（二）：视觉问答.pdf  986.07kb

|   |   ├──151丨计算机视觉高级话题（三）：产生式模型.html  949.49kb

|   |   ├──151丨计算机视觉高级话题（三）：产生式模型.mp3  2.81M

|   |   ├──151丨计算机视觉高级话题（三）：产生式模型.pdf  1.38M

|   |   ├──复盘 5丨计算机视觉核心技术模块.html  2.23M

|   |   └──复盘 5丨计算机视觉核心技术模块.pdf  2.62M

|   ├──07-数据科学家与数据科学团队养成 (25讲)

|   |   ├──001丨如何组建一个数据科学团队？.html  1.46M

|   |   ├──001丨如何组建一个数据科学团队？.mp3  5.24M

|   |   ├──001丨如何组建一个数据科学团队？.pdf  1.89M

|   |   ├──003丨数据科学家基础能力之概率统计.html  1.59M

|   |   ├──003丨数据科学家基础能力之概率统计.mp3  4.75M

|   |   ├──003丨数据科学家基础能力之概率统计.pdf  1.68M

|   |   ├──004丨数据科学家基础能力之机器学习.html  2.36M

|   |   ├──004丨数据科学家基础能力之机器学习.mp3  5.47M

|   |   ├──004丨数据科学家基础能力之机器学习.pdf  2.20M

|   |   ├──005丨数据科学家基础能力之系统.html  1.56M

|   |   ├──005丨数据科学家基础能力之系统.mp3  4.52M

|   |   ├──005丨数据科学家基础能力之系统.pdf  1.56M

|   |   ├──008丨曾经辉煌的雅虎研究院.html  1.36M

|   |   ├──008丨曾经辉煌的雅虎研究院.mp3  4.91M

|   |   ├──008丨曾经辉煌的雅虎研究院.pdf  1.89M

|   |   ├──009丨数据科学家高阶能力之分析产品.html  1.38M

|   |   ├──009丨数据科学家高阶能力之分析产品.mp3  4.82M

|   |   ├──009丨数据科学家高阶能力之分析产品.pdf  1.85M

|   |   ├──010丨数据科学家高阶能力之评估产品.html  988.45kb

|   |   ├──010丨数据科学家高阶能力之评估产品.mp3  5.29M

|   |   ├──010丨数据科学家高阶能力之评估产品.pdf  1.44M

|   |   ├──011丨数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能.html  1.03M

|   |   ├──011丨数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能.mp3  4.41M

|   |   ├──011丨数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能.pdf  1.16M

|   |   ├──045丨职场话题：当数据科学家遇见产品团队.html  1.01M

|   |   ├──045丨职场话题：当数据科学家遇见产品团队.mp3  3.87M

|   |   ├──045丨职场话题：当数据科学家遇见产品团队.pdf  1.51M

|   |   ├──046丨职场话题：数据科学家应聘要具备哪些能力？.html  1.06M

|   |   ├──046丨职场话题：数据科学家应聘要具备哪些能力？.mp3  4.24M

|   |   ├──046丨职场话题：数据科学家应聘要具备哪些能力？.pdf  1.58M

|   |   ├──047丨职场话题：聊聊数据科学家的职场规划.html  985.48kb

|   |   ├──047丨职场话题：聊聊数据科学家的职场规划.mp3  3.92M

|   |   ├──047丨职场话题：聊聊数据科学家的职场规划.pdf  1.43M

|   |   ├──054丨数据科学团队养成：电话面试指南.html  1.04M

|   |   ├──054丨数据科学团队养成：电话面试指南.mp3  3.97M

|   |   ├──054丨数据科学团队养成：电话面试指南.pdf  1.15M

|   |   ├──055丨数据科学团队养成：Onsite面试面面观.html  1018.29kb

|   |   ├──055丨数据科学团队养成：Onsite面试面面观.mp3  3.54M

|   |   ├──055丨数据科学团队养成：Onsite面试面面观.pdf  1.50M

|   |   ├──056丨成为“香饽饽”的数据科学家，如何衡量他们的工作呢？.html  1.03M

|   |   ├──056丨成为“香饽饽”的数据科学家，如何衡量他们的工作呢？.mp3  3.72M

|   |   ├──056丨成为“香饽饽”的数据科学家，如何衡量他们的工作呢？.pdf  1.16M

|   |   ├──057丨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？.html  1.05M

|   |   ├──057丨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？.mp3  3.87M

|   |   ├──057丨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？.pdf  1.54M

|   |   ├──058丨数据科学家团队组织架构：水平还是垂直，这是个问题.html  1.34M

|   |   ├──058丨数据科学家团队组织架构：水平还是垂直，这是个问题.mp3  3.67M

|   |   ├──058丨数据科学家团队组织架构：水平还是垂直，这是个问题.pdf  1.74M

|   |   ├──122丨数据科学家必备套路之一：搜索套路.html  1.00M

|   |   ├──122丨数据科学家必备套路之一：搜索套路.mp3  4.27M

|   |   ├──122丨数据科学家必备套路之一：搜索套路.pdf  1.13M

|   |   ├──123丨数据科学家必备套路之二：推荐套路.html  967.76kb

|   |   ├──123丨数据科学家必备套路之二：推荐套路.mp3  3.61M

|   |   ├──123丨数据科学家必备套路之二：推荐套路.pdf  1.40M

|   |   ├──124丨数据科学家必备套路之三：广告套路.html  987.47kb

|   |   ├──124丨数据科学家必备套路之三：广告套路.mp3  3.17M

|   |   ├──124丨数据科学家必备套路之三：广告套路.pdf  1.41M

|   |   ├──137丨如何做好人工智能项目的管理？.html  892.96kb

|   |   ├──137丨如何做好人工智能项目的管理？.mp3  3.43M

|   |   ├──137丨如何做好人工智能项目的管理？.pdf  1.02M

|   |   ├──138丨数据科学团队必备的工程流程三部曲.html  1003.12kb

|   |   ├──138丨数据科学团队必备的工程流程三部曲.mp3  3.73M

|   |   ├──138丨数据科学团队必备的工程流程三部曲.pdf  1.48M

|   |   ├──139丨数据科学团队怎么选择产品和项目？.html  893.60kb

|   |   ├──139丨数据科学团队怎么选择产品和项目？.mp3  3.41M

|   |   ├──139丨数据科学团队怎么选择产品和项目？.pdf  1.35M

|   |   ├──155丨微软研究院：工业界研究机构的楷模.html  1.00M

|   |   ├──155丨微软研究院：工业界研究机构的楷模.mp3  3.86M

|   |   ├──155丨微软研究院：工业界研究机构的楷模.pdf  1.50M

|   |   ├──156丨聊一聊谷歌特立独行的混合型研究.html  790.17kb

|   |   ├──156丨聊一聊谷歌特立独行的混合型研究.mp3  2.97M

|   |   ├──156丨聊一聊谷歌特立独行的混合型研究.pdf  1.30M

|   |   ├──复盘 6丨数据科学家与数据科学团队是怎么养成的？.html  3.89M

|   |   └──复盘 6丨数据科学家与数据科学团队是怎么养成的？.pdf  4.30M

|   ├──08-人工智能国际顶级会议 (31讲)

|   |   ├──002丨聊聊2017年KDD大会的时间检验奖.html  1.72M

|   |   ├──002丨聊聊2017年KDD大会的时间检验奖.mp3  5.11M

|   |   ├──002丨聊聊2017年KDD大会的时间检验奖.pdf  2.08M

|   |   ├──012丨精读2017年KDD最佳研究论文.html  1.28M

|   |   ├──012丨精读2017年KDD最佳研究论文.mp3  4.91M

|   |   ├──012丨精读2017年KDD最佳研究论文.pdf  1.73M

|   |   ├──013丨精读2017年KDD最佳应用数据科学论文.html  973.96kb

|   |   ├──013丨精读2017年KDD最佳应用数据科学论文.mp3  4.52M

|   |   ├──013丨精读2017年KDD最佳应用数据科学论文.pdf  1.16M

|   |   ├──015丨精读2017年EMNLP最佳长论文之一.html  1.02M

|   |   ├──015丨精读2017年EMNLP最佳长论文之一.mp3  4.04M

|   |   ├──015丨精读2017年EMNLP最佳长论文之一.pdf  1.15M

|   |   ├──016丨精读2017年EMNLP最佳长论文之二.html  1.18M

|   |   ├──016丨精读2017年EMNLP最佳长论文之二.mp3  4.10M

|   |   ├──016丨精读2017年EMNLP最佳长论文之二.pdf  1.61M

|   |   ├──017丨精读2017年EMNLP最佳短论文.html  1.21M

|   |   ├──017丨精读2017年EMNLP最佳短论文.mp3  4.38M

|   |   ├──017丨精读2017年EMNLP最佳短论文.pdf  1.30M

|   |   ├──048丨精读2017年ICCV最佳研究论文.html  995.78kb

|   |   ├──048丨精读2017年ICCV最佳研究论文.mp3  4.25M

|   |   ├──048丨精读2017年ICCV最佳研究论文.pdf  1.55M

|   |   ├──049丨精读2017年ICCV最佳学生论文.html  880.42kb

|   |   ├──049丨精读2017年ICCV最佳学生论文.mp3  3.39M

|   |   ├──049丨精读2017年ICCV最佳学生论文.pdf  1.40M

|   |   ├──050丨如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统？.html  986.84kb

|   |   ├──050丨如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统？.mp3  3.74M

|   |   ├──050丨如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统？.pdf  1.10M

|   |   ├──051丨精读2017年NIPS最佳研究论文之一：如何解决非凸优化问题？.html  1.00M

|   |   ├──051丨精读2017年NIPS最佳研究论文之一：如何解决非凸优化问题？.mp3  3.43M

|   |   ├──051丨精读2017年NIPS最佳研究论文之一：如何解决非凸优化问题？.pdf  1.53M

|   |   ├──052丨精读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？.html  1.02M

|   |   ├──052丨精读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？.mp3  3.48M

|   |   ├──052丨精读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？.pdf  1.14M

|   |   ├──053丨精读2017年NIPS最佳研究论文之三：如何解决非完美信息博弈问题？.html  1002.80kb

|   |   ├──053丨精读2017年NIPS最佳研究论文之三：如何解决非完美信息博弈问题？.mp3  3.19M

|   |   ├──053丨精读2017年NIPS最佳研究论文之三：如何解决非完美信息博弈问题？.pdf  1.46M

|   |   ├──060丨WSDM 2018论文精读：看谷歌团队如何做位置偏差估计.html  985.12kb

|   |   ├──060丨WSDM 2018论文精读：看谷歌团队如何做位置偏差估计.mp3  4.17M

|   |   ├──060丨WSDM 2018论文精读：看谷歌团队如何做位置偏差估计.pdf  1.50M

|   |   ├──061丨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.html  998.21kb

|   |   ├──061丨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.mp3  3.68M

|   |   ├──061丨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.pdf  1.19M

|   |   ├──062丨WSDM 2018论文精读：深度学习模型中如何使用上下文信息？.html  1013.37kb

|   |   ├──062丨WSDM 2018论文精读：深度学习模型中如何使用上下文信息？.mp3  2.34M

|   |   ├──062丨WSDM 2018论文精读：深度学习模型中如何使用上下文信息？.pdf  1.43M

|   |   ├──101丨The Web 2018论文精读：如何对商品的图片美感进行建模？.html  1.02M

|   |   ├──101丨The Web 2018论文精读：如何对商品的图片美感进行建模？.mp3  3.69M

|   |   ├──101丨The Web 2018论文精读：如何对商品的图片美感进行建模？.pdf  1.13M

|   |   ├──102丨The Web 2018论文精读：如何改进经典的推荐算法BPR？.html  1.01M

|   |   ├──102丨The Web 2018论文精读：如何改进经典的推荐算法BPR？.mp3  2.72M

|   |   ├──102丨The Web 2018论文精读：如何改进经典的推荐算法BPR？.pdf  1.07M

|   |   ├──103丨The Web 2018论文精读：如何从文本中提取高元关系？.html  1.06M

|   |   ├──103丨The Web 2018论文精读：如何从文本中提取高元关系？.mp3  2.80M

|   |   ├──103丨The Web 2018论文精读：如何从文本中提取高元关系？.pdf  1.14M

|   |   ├──125丨SIGIR 2018论文精读：偏差和“流行度”之间的关系.html  981.99kb

|   |   ├──125丨SIGIR 2018论文精读：偏差和“流行度”之间的关系.mp3  3.95M

|   |   ├──125丨SIGIR 2018论文精读：偏差和“流行度”之间的关系.pdf  1.13M

|   |   ├──126丨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？.html  972.55kb

|   |   ├──126丨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？.mp3  3.21M

|   |   ├──126丨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？.pdf  1.42M

|   |   ├──127丨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？.html  1.01M

|   |   ├──127丨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？.mp3  3.33M

|   |   ├──127丨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？.pdf  1.46M

|   |   ├──128丨CVPR 2018论文精读：如何研究计算机视觉任务之间的关系？.html  1.04M

|   |   ├──128丨CVPR 2018论文精读：如何研究计算机视觉任务之间的关系？.mp3  3.72M

|   |   ├──128丨CVPR 2018论文精读：如何研究计算机视觉任务之间的关系？.pdf  1.16M

|   |   ├──129丨CVPR 2018论文精读：如何从整体上对人体进行三维建模？.html  820.14kb

|   |   ├──129丨CVPR 2018论文精读：如何从整体上对人体进行三维建模？.mp3  2.98M

|   |   ├──129丨CVPR 2018论文精读：如何从整体上对人体进行三维建模？.pdf  994.64kb

|   |   ├──130丨CVPR 2018论文精读：如何解决排序学习计算复杂度高这个问题？.html  879.56kb

|   |   ├──130丨CVPR 2018论文精读：如何解决排序学习计算复杂度高这个问题？.mp3  3.26M

|   |   ├──130丨CVPR 2018论文精读：如何解决排序学习计算复杂度高这个问题？.pdf  1.33M

|   |   ├──131丨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.html  769.71kb

|   |   ├──131丨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.mp3  3.50M

|   |   ├──131丨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.pdf  973.46kb

|   |   ├──132丨ICML 2018论文精读：聊一聊机器学习算法的“公平性”问题.html  1.01M

|   |   ├──132丨ICML 2018论文精读：聊一聊机器学习算法的“公平性”问题.mp3  3.04M

|   |   ├──132丨ICML 2018论文精读：聊一聊机器学习算法的“公平性”问题.pdf  1.40M

|   |   ├──133丨ICML 2018论文精读：优化目标函数的时候，有可能放大了“不公平”？.html  903.76kb

|   |   ├──133丨ICML 2018论文精读：优化目标函数的时候，有可能放大了“不公平”？.mp3  2.98M

|   |   ├──133丨ICML 2018论文精读：优化目标函数的时候，有可能放大了“不公平”？.pdf  1.03M

|   |   ├──134丨ACL 2018论文精读：问答系统场景下，如何提出好问题？.html  1.08M

|   |   ├──134丨ACL 2018论文精读：问答系统场景下，如何提出好问题？.mp3  3.61M

|   |   ├──134丨ACL 2018论文精读：问答系统场景下，如何提出好问题？.pdf  1.17M

|   |   ├──135丨ACL 2018论文精读：什么是对话中的前提触发？如何检测？.html  842.32kb

|   |   ├──135丨ACL 2018论文精读：什么是对话中的前提触发？如何检测？.mp3  3.48M

|   |   ├──135丨ACL 2018论文精读：什么是对话中的前提触发？如何检测？.pdf  1.33M

|   |   ├──136丨ACL 2018论文精读：什么是“端到端”的语义哈希？.html  946.26kb

|   |   ├──136丨ACL 2018论文精读：什么是“端到端”的语义哈希？.mp3  3.43M

|   |   ├──136丨ACL 2018论文精读：什么是“端到端”的语义哈希？.pdf  1.40M

|   |   ├──复盘 7丨一起来读人工智能国际顶级会议论文.html  4.57M

|   |   └──复盘 7丨一起来读人工智能国际顶级会议论文.pdf  4.31M

|   ├──09-热点话题讨论 (7讲)

|   |   ├──014丨精读AlphaGo Zero论文.html  1.31M

|   |   ├──014丨精读AlphaGo Zero论文.mp3  4.58M

|   |   ├──014丨精读AlphaGo Zero论文.pdf  1.37M

|   |   ├──059丨2017人工智能技术发展盘点.html  1.47M

|   |   ├──059丨2017人工智能技术发展盘点.mp3  4.11M

|   |   ├──059丨2017人工智能技术发展盘点.pdf  1.58M

|   |   ├──104丨如何快速学习国际顶级学术会议的内容？.html  961.55kb

|   |   ├──104丨如何快速学习国际顶级学术会议的内容？.mp3  3.76M

|   |   ├──104丨如何快速学习国际顶级学术会议的内容？.pdf  1.48M

|   |   ├──152丨在人工智能领域，如何快速找到学习的切入点？.html  1.01M

|   |   ├──152丨在人工智能领域，如何快速找到学习的切入点？.mp3  3.50M

|   |   ├──152丨在人工智能领域，如何快速找到学习的切入点？.pdf  1.48M

|   |   ├──153丨人工智能技术选择，该从哪里获得灵感？.html  869.59kb

|   |   ├──153丨人工智能技术选择，该从哪里获得灵感？.mp3  3.10M

|   |   ├──153丨人工智能技术选择，该从哪里获得灵感？.pdf  1.02M

|   |   ├──154丨近在咫尺，走进人工智能研究.html  1021.42kb

|   |   ├──154丨近在咫尺，走进人工智能研究.mp3  3.54M

|   |   ├──154丨近在咫尺，走进人工智能研究.pdf  1.48M

|   |   ├──内参特刊丨和你聊聊每个人都关心的人工智能热点话题.html  1.75M

|   |   └──内参特刊丨和你聊聊每个人都关心的人工智能热点话题.pdf  2.20M

|   └──10-结束语 (1讲)

|   |   ├──结束语丨雄关漫道真如铁，而今迈步从头越.html  1.27M

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|   |   └──结束语丨雄关漫道真如铁，而今迈步从头越.pdf  1.50M