25 AI技术内参【完结】百度云盘

25 AI技术内参【完结】
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|____|____内参特刊讲和你聊聊每个人都关心的人工智能热点话题.html
|____|____开篇词讲你的360度人工智能信息助理.html
|____|____结束语讲雄关漫道真如铁，而今迈步从头越.html
|____|____复盘7讲一起来读人工智能国际顶级会议论文.html
|____|____复盘6讲数据科学家与数据科学团队是怎么养成的.html
|____|____复盘5讲计算机视觉核心技术模块.html
|____|____复盘4讲广告系统核心技术模块.html
|____|____复盘3讲自然语言处理及文本处理核心技术模块.html
|____|____复盘2讲推荐系统核心技术模块.html
|____|____复盘1讲搜索核心技术模块.html
|____|____156讲聊一聊谷歌特立独行的混合型研究.html
|____|____155讲微软研究院：工业界研究机构的楷模.html
|____|____154讲近在咫尺，走进人工智能研究.html
|____|____153讲人工智能技术选择，该从哪里获得灵感.html
|____|____152讲在人工智能领域，如何快速找到学习的切入点.html
|____|____151讲计算机视觉高级话题（三）：产生式模型.html
|____|____150讲计算机视觉高级话题（二）：视觉问答.html
|____|____149讲计算机视觉高级话题（一）：图像物体识别和分割.html
|____|____148讲计算机视觉领域的深度学习模型（三）：ResNet.html
|____|____147讲计算机视觉领域的深度学习模型（二）：VGG&GoogleNet.html
|____|____146讲计算机视觉领域的深度学习模型（一）：AlexNet.html
|____|____145讲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
|____|____144讲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
|____|____143讲基于深度学习的计算机视觉技术（一）：深度神经网络入门.html
|____|____142讲计算机视觉中的特征提取难在哪里.html
|____|____141讲掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.html
|____|____140讲什么是计算机视觉.html
|____|____139讲数据科学团队怎么选择产品和项目.html
|____|____138讲数据科学团队必备的工程流程三部曲.html
|____|____137讲如何做好人工智能项目的管理.html
|____|____136讲ACL2018论文精读：什么是“端到端”的语义哈希.html
|____|____135讲ACL2018论文精读：什么是对话中的前提触发如何检测.html
|____|____134讲ACL2018论文精读：问答系统场景下，如何提出好问题.html
|____|____133讲ICML2018论文精读：优化目标函数的时候，有可能放大了“不公平”.html
|____|____132讲ICML2018论文精读：聊一聊机器学习算法的“公平性”问题.html
|____|____131讲ICML2018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
|____|____130讲CVPR2018论文精读：如何解决排序学习计算复杂度高这个问题.html
|____|____129讲CVPR2018论文精读：如何从整体上对人体进行三维建模.html
|____|____128讲CVPR2018论文精读：如何研究计算机视觉任务之间的关系.html
|____|____127讲SIGIR2018论文精读：如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模.html
|____|____126讲SIGIR2018论文精读：如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性.html
|____|____125讲SIGIR2018论文精读：偏差和“流行度”之间的关系.html
|____|____124讲数据科学家必备套路之三：广告套路.html
|____|____123讲数据科学家必备套路之二：推荐套路.html
|____|____122讲数据科学家必备套路之一：搜索套路.html
|____|____121讲如何利用机器学习技术来检测广告欺诈.html
|____|____120讲广告投放如何选择受众如何扩展受众群.html
|____|____119讲归因模型：如何来衡量广告的有效性.html
|____|____118讲聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.html
|____|____117讲如何设置广告竞价的底价.html
|____|____116讲如何控制广告预算.html
|____|____115讲如何优化广告的竞价策略.html
|____|____114讲广告的竞价策略是怎样的.html
|____|____113讲什么是“基于第二价位的广告竞拍”.html
|____|____112讲阿里巴巴的广告点击率预估模型.html
|____|____111讲Twitter的广告点击率预估模型.html
|____|____110讲LinkedIn的广告点击率预估模型.html
|____|____109讲雅虎的广告点击率预估模型.html
|____|____108讲Facebook的广告点击率预估模型.html
|____|____107讲广告回馈预估综述.html
|____|____106讲广告系统架构.html
|____|____105讲广告系统概述.html
|____|____104讲如何快速学习国际顶级学术会议的内容.html
|____|____103讲TheWeb2018论文精读：如何从文本中提取高关系.html
|____|____102讲TheWeb2018论文精读：如何改进经典的推荐算法BPR.html
|____|____101讲TheWeb2018论文精读：如何对商品的图片美感进行建模.html
|____|____100讲文本情感分析中如何做意见总结和搜索.html
|____|____099讲如何来提取情感“实体”和“方面”呢.html
|____|____098讲什么是文档情感分类.html
|____|____097讲聊天机器人有哪些核心技术要点.html
|____|____096讲任务型对话系统有哪些技术要点.html
|____|____095讲对话系统之经典的对话模型.html
|____|____094讲RNN在自然语言处理中有哪些应用场景.html
|____|____093讲基于门机制的RNN架构：LSTM与GRU.html
|____|____092讲序列建模的深度学习利器：RNN基础架构.html
|____|____091讲Word2Vec算法有哪些应用.html
|____|____090讲Word2Vec算法有哪些扩展模型.html
|____|____089讲为什么需要Word2Vec算法.html
|____|____088讲基础文本分析模型之三：EM算法.html
|____|____087讲基础文本分析模型之二：概率隐语义分析.html
|____|____086讲基础文本分析模型之一：隐语义分析.html
|____|____085讲针对大规模数据，如何优化LDA算法.html
|____|____084讲LDA变种模型知多少.html
|____|____083讲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
|____|____082讲基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.html
|____|____081讲基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.html
|____|____080讲现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈.html
|____|____079讲现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统.html
|____|____078讲现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构.html
|____|____077讲推荐系统评测之三：无偏差估计.html
|____|____076讲推荐系统评测之二：线上评测.html
|____|____075讲推荐系统评测之一：传统线下评测.html
|____|____074讲推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.html
|____|____073讲推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.html
|____|____072讲推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.html
|____|____071讲高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.html
|____|____070讲高级推荐模型之二：协同矩阵分解.html
|____|____069讲高级推荐模型之一：张量分解模型.html
|____|____068讲基于隐变量的模型之三：分解机.html
|____|____067讲基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解.html

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