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  • 文章介绍
  • 课程简介:

    专栏精心打磨了四大模块,具体如下:

    模块一:人工智能国际顶级学术会议深入解读与技术展望(10 周左右)

    精选 10 个国际人工智能顶级学术会议,剖析其论文精髓,解读最新技术成果,全览人工智能发展趋势。模块中包含的顶级会议有机器学习方面的 ICML、NIPS;机器视觉方面的 CVPR、ICCV;自然语言处理方面的 ACL、EMNLP;数据挖掘和数据科学方面的 KDD、WSDM;信息检索和搜索方面的 SIGIR;互联网综合方面的 WWW。

    模块二:人工智能核心技术剖析(32 周左右)

    分专题讲解人工智能和机器学习的核心技术,帮你拨开层层迷雾,快速入门。这其中包括搜索核心技术、推荐系统核心技术、广告系统核心技术、自然语言处理及文本处理核心技术、计算机视觉核心技术等。

    模块三:人工智能工程师、科学家的养成和人工智能团队的构建(8 周左右)

    国内外各大公司都在纷纷组建自己的人工智能团队,洪亮劼将结合个人经历,分享人工智能团队的组建以及运作经验。另外,针对立志成为数据科学家或者人工智能科学家的同学,他将会梳理对应的技能图谱以及知识脉络,并进行系统剖析。

    模块四:人工智能业界热点(2 周左右)

    在这整个一年的课程当中,相信会有很多的与人工智能相关的行业或者技术热点出现。洪亮劼也会结合这些热点,即时解读最新的业界动态,探讨最新的研究成果,分享个人洞见。

    课程目录:

    AI技术内参
    ├──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
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    | ├──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
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    | ├──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
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    | ├──146丨计算机视觉领域的深度学习模型(一):AlexNet.html 910.26kb
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    | ├──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
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    | ├──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
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    | ├──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
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    | ├──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
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    | ├──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
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    | ├──054丨数据科学团队养成:电话面试指南.html 1.04M
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    | ├──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
    | ├──结束语丨雄关漫道真如铁,而今迈步从头越.mp3 2.29M
    | └──结束语丨雄关漫道真如铁,而今迈步从头越.pdf 1.50M

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