37-AI技术内参
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37-AI技术内参430.74 MB0-结束语 (讲)2.77 MB
结束语丨雄关漫道真如铁，而今迈步从头越.pdf1.50 MB
结束语丨雄关漫道真如铁，而今迈步从头越.html1.27 MB09-热点话题讨论 (7讲)18.93 MB内参特刊丨和你聊聊每个人都关心的人工智能热点话题.pdf2.20 MB54丨近在咫尺，走进人工智能研究.pdf1.48 MB53丨人工智能技术选择，该从哪里获得灵感？.pdf1.02 MB52丨在人工智能领域，如何快速找到学习的切入点？.pdf1.48 MB04丨如何快速学习国际顶级学术会议的内容？.pdf1.48 MB059丨207人工智能技术发展盘点.pdf1.58 MB04丨精读AlphaGo Zero论文.pdf1.37 MB内参特刊丨和你聊聊每个人都关心的人工智能热点话题.html1.75 MB54丨近在咫尺，走进人工智能研究.html1021.42 KB53丨人工智能技术选择，该从哪里获得灵感？.html869.59 KB52丨在人工智能领域，如何快速找到学习的切入点？.html1.01 MB04丨如何快速学习国际顶级学术会议的内容？.html961.55 KB059丨207人工智能技术发展盘点.html1.47 MB04丨精读AlphaGo Zero论文.html1.31 MB08-人工智能国际顶级会议 (3讲)65.40 MB复盘 7丨一起来读人工智能国际顶级会议论文.pdf4.31 MB36丨ACL 208论文精读：什么是“端到端”的语义哈希？.pdf1.40 MB35丨ACL 208论文精读：什么是对话中的前提触发？如何检测？.pdf1.33 MB34丨ACL 208论文精读：问答系统场景下，如何提出好问题？.pdf1.17 MB33丨ICML 208论文精读：优化目标函数的时候，有可能放大了“不公平”？.pdf1.03 MB32丨ICML 208论文精读：聊一聊机器学习算法的“公平性”问题.pdf1.40 MB3丨ICML 208论文精读：模型经得起对抗样本的攻击？这或许只是个错觉.pdf973.46 KB30丨CVPR 208论文精读：如何解决排序学习计算复杂度高这个问题？.pdf1.33 MB29丨CVPR 208论文精读：如何从整体上对人体进行三维建模？.pdf994.64 KB28丨CVPR 208论文精读：如何研究计算机视觉任务之间的关系？.pdf1.16 MB27丨SIGIR 208论文精读：如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模？.pdf1.46 MB26丨SIGIR 208论文精读：如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性？.pdf1.42 MB25丨SIGIR 208论文精读：偏差和“流行度”之间的关系.pdf1.13 MB03丨The Web 208论文精读：如何从文本中提取高元关系？.pdf1.14 MB02丨The Web 208论文精读：如何改进经典的推荐算法BPR？.pdf1.07 MB0丨The Web 208论文精读：如何对商品的图片美感进行建模？.pdf1.13 MB062丨WSDM 208论文精读：深度学习模型中如何使用上下文信息？.pdf1.43 MB06丨WSDM 208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.pdf1.19 MB060丨WSDM 208论文精读：看谷歌团队如何做位置偏差估计.pdf1.50 MB053丨精读207年NIPS最佳研究论文之三：如何解决非完美信息博弈问题？.pdf1.46 MB052丨精读207年NIPS最佳研究论文之二：KSD测试如何检验两个分布的异同？.pdf1.14 MB05丨精读207年NIPS最佳研究论文之一：如何解决非凸优化问题？.pdf1.53 MB050丨如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统？.pdf1.10 MB049丨精读207年ICCV最佳学生论文.pdf1.40 MB048丨精读207年ICCV最佳研究论文.pdf1.55 MB07丨精读207年EMNLP最佳短论文.pdf1.30 MB06丨精读207年EMNLP最佳长论文之二.pdf1.61 MB05丨精读207年EMNLP最佳长论文之一.pdf1.15 MB03丨精读207年KDD最佳应用数据科学论文.pdf1.16 MB02丨精读207年KDD最佳研究论文.pdf1.73 MB2丨聊聊207年KDD大会的时间检验奖.pdf2.08 MB复盘 7丨一起来读人工智能国际顶级会议论文.html4.57 MB36丨ACL 208论文精读：什么是“端到端”的语义哈希？.html946.26 KB35丨ACL 208论文精读：什么是对话中的前提触发？如何检测？.html842.32 KB34丨ACL 208论文精读：问答系统场景下，如何提出好问题？.html1.08 MB33丨ICML 208论文精读：优化目标函数的时候，有可能放大了“不公平”？.html903.76 KB32丨ICML 208论文精读：聊一聊机器学习算法的“公平性”问题.html1.01 MB3丨ICML 208论文精读：模型经得起对抗样本的攻击？这或许只是个错觉.html769.71 KB30丨CVPR 208论文精读：如何解决排序学习计算复杂度高这个问题？.html879.56 KB29丨CVPR 208论文精读：如何从整体上对人体进行三维建模？.html820.14 KB28丨CVPR 208论文精读：如何研究计算机视觉任务之间的关系？.html1.04 MB27丨SIGIR 208论文精读：如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模？.html1.01 MB26丨SIGIR 208论文精读：如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性？.html972.55 KB25丨SIGIR 208论文精读：偏差和“流行度”之间的关系.html981.99 KB03丨The Web 208论文精读：如何从文本中提取高元关系？.html1.06 MB02丨The Web 208论文精读：如何改进经典的推荐算法BPR？.html1.01 MB0丨The Web 208论文精读：如何对商品的图片美感进行建模？.html1.02 MB062丨WSDM 208论文精读：深度学习模型中如何使用上下文信息？.html1013.37 KB06丨WSDM 208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.html998.21 KB060丨WSDM 208论文精读：看谷歌团队如何做位置偏差估计.html985.12 KB07-数据科学家与数据科学团队养成 (25讲)71.66 MB复盘 6丨数据科学家与数据科学团队是怎么养成的？.pdf4.30 MB56丨聊一聊谷歌特立独行的混合型研究.pdf1.30 MB55丨微软研究院：工业界研究机构的楷模.pdf1.50 MB39丨数据科学团队怎么选择产品和项目？.pdf1.35 MB38丨数据科学团队必备的工程流程三部曲.pdf1.48 MB37丨如何做好人工智能项目的管理？.pdf1.02 MB24丨数据科学家必备套路之三：广告套路.pdf1.41 MB23丨数据科学家必备套路之二：推荐套路.pdf1.40 MB22丨数据科学家必备套路之一：搜索套路.pdf1.13 MB058丨数据科学家团队组织架构：水平还是垂直，这是个问题.pdf1.74 MB057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？.pdf1.54 MB056丨成为“香饽饽”的数据科学家，如何衡量他们的工作呢？.pdf1.16 MB055丨数据科学团队养成：Onsite面试面面观.pdf1.50 MB054丨数据科学团队养成：电话面试指南.pdf1.15 MB047丨职场话题：聊聊数据科学家的职场规划.pdf1.43 MB046丨职场话题：数据科学家应聘要具备哪些能力？.pdf1.58 MB045丨职场话题：当数据科学家遇见产品团队.pdf1.51 MB0丨数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能.pdf1.16 MB丨数据科学家高阶能力之评估产品.pdf1.44 MB9丨数据科学家高阶能力之分析产品.pdf1.85 MB8丨曾经辉煌的雅虎研究院.pdf1.89 MB5丨数据科学家基础能力之系统.pdf1.56 MB4丨数据科学家基础能力之机器学习.pdf2.20 MB3丨数据科学家基础能力之概率统计.pdf1.68 MB丨如何组建一个数据科学团队？.pdf1.89 MB复盘 6丨数据科学家与数据科学团队是怎么养成的？.html3.89 MB56丨聊一聊谷歌特立独行的混合型研究.html790.17 KB55丨微软研究院：工业界研究机构的楷模.html1.00 MB39丨数据科学团队怎么选择产品和项目？.html893.60 KB38丨数据科学团队必备的工程流程三部曲.html1003.12 KB37丨如何做好人工智能项目的管理？.html892.96 KB24丨数据科学家必备套路之三：广告套路.html987.47 KB23丨数据科学家必备套路之二：推荐套路.html967.76 KB22丨数据科学家必备套路之一：搜索套路.html1.00 MB058丨数据科学家团队组织架构：水平还是垂直，这是个问题.html1.34 MB057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？.html1.05 MB056丨成为“香饽饽”的数据科学家，如何衡量他们的工作呢？.html1.03 MB055丨数据科学团队养成：Onsite面试面面观.html1018.29 KB054丨数据科学团队养成：电话面试指南.html1.04 MB047丨职场话题：聊聊数据科学家的职场规划.html985.48 KB046丨职场话题：数据科学家应聘要具备哪些能力？.html1.06 MB045丨职场话题：当数据科学家遇见产品团队.html1.01 MB0丨数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能.html1.03 MB丨数据科学家高阶能力之评估产品.html988.45 KB9丨数据科学家高阶能力之分析产品.html1.38 MB8丨曾经辉煌的雅虎研究院.html1.36 MB5丨数据科学家基础能力之系统.html1.56 MB4丨数据科学家基础能力之机器学习.html2.36 MB3丨数据科学家基础能力之概率统计.html1.59 MB丨如何组建一个数据科学团队？.html1.46 MB06-计算机视觉核心技术 (3讲)32.31 MB复盘 5丨计算机视觉核心技术模块.pdf2.62 MB5丨计算机视觉高级话题（三）：产生式模型.pdf1.38 MB50丨计算机视觉高级话题（二）：视觉问答.pdf986.07 KB49丨计算机视觉高级话题（一）：图像物体识别和分割.pdf1022.03 KB48丨计算机视觉领域的深度学习模型（三）：ResNet.pdf1.15 MB47丨计算机视觉领域的深度学习模型（二）：VGG & GoogleNet.pdf1.71 MB46丨计算机视觉领域的深度学习模型（一）：AlexNet.pdf1.38 MB45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.pdf1.46 MB44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.pdf1.33 MB43丨基于深度学习的计算机视觉技术（一）：深度神经网络入门.pdf1.67 MB42丨计算机视觉中的特征提取难在哪里？.pdf1.07 MB4丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.pdf1.08 MB40丨什么是计算机视觉？.pdf1.39 MB复盘 5丨计算机视觉核心技术模块.html2.23 MB5丨计算机视觉高级话题（三）：产生式模型.html949.49 KB50丨计算机视觉高级话题（二）：视觉问答.html841.56 KB49丨计算机视觉高级话题（一）：图像物体识别和分割.html919.13 KB48丨计算机视觉领域的深度学习模型（三）：ResNet.html1.07 MB47丨计算机视觉领域的深度学习模型（二）：VGG & GoogleNet.html1.33 MB46丨计算机视觉领域的深度学习模型（一）：AlexNet.html910.26 KB45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.html987.85 KB44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.html866.11 KB43丨基于深度学习的计算机视觉技术（一）：深度神经网络入门.html1.29 MB42丨计算机视觉中的特征提取难在哪里？.html989.87 KB4丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.html987.50 KB40丨什么是计算机视觉？.html916.53 KB05-广告系统核心技术 (9讲)48.05 MB复盘 4丨广告系统核心技术模块.pdf2.91 MB2丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？.pdf1.05 MB20丨广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？.pdf1.36 MB9丨归因模型：如何来衡量广告的有效性.pdf1.46 MB8丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.pdf1.52 MB7丨如何设置广告竞价的底价？.pdf1.47 MB6丨如何控制广告预算？.pdf1.09 MB5丨如何优化广告的竞价策略？.pdf1.32 MB4丨广告的竞价策略是怎样的？.pdf1.01 MB3丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”？.pdf1.50 MB2丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.pdf1.42 MB丨Twitter的广告点击率预估模型.pdf1.13 MB0丨LinkedIn的广告点击率预估模型.pdf1.19 MB09丨雅虎的广告点击率预估模型.pdf1.47 MB08丨Facebook的广告点击率预估模型.pdf1.24 MB07丨广告回馈预估综述.pdf1.01 MB06丨广告系统架构.pdf1.04 MB05丨广告系统概述.pdf1.87 MB6丨Google的点击率系统模型.pdf1.39 MB复盘 4丨广告系统核心技术模块.html2.92 MB2丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？.html959.79 KB20丨广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？.html908.90 KB9丨归因模型：如何来衡量广告的有效性.html1017.02 KB8丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.html1.11 MB7丨如何设置广告竞价的底价？.html1012.54 KB6丨如何控制广告预算？.html1.02 MB5丨如何优化广告的竞价策略？.html878.19 KB4丨广告的竞价策略是怎样的？.html863.65 KB3丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”？.html1.10 MB2丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.html977.66 KB丨Twitter的广告点击率预估模型.html1.06 MB0丨LinkedIn的广告点击率预估模型.html1.13 MB09丨雅虎的广告点击率预估模型.html1.03 MB08丨Facebook的广告点击率预估模型.html1.21 MB07丨广告回馈预估综述.html905.50 KB06丨广告系统架构.html971.67 KB05丨广告系统概述.html1.44 MB6丨Google的点击率系统模型.html1.30 MB04-自然语言处理及文本处理核心技术 (9讲)45.11 MB复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块.pdf3.02 MB丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索？.pdf1.05 MB099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢？.pdf1.08 MB098丨什么是文档情感分类？.pdf1.08 MB097丨聊天机器人有哪些核心技术要点？.pdf1.05 MB096丨任务型对话系统有哪些技术要点？.pdf1.02 MB095丨对话系统之经典的对话模型.pdf1.42 MB094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景？.pdf1015.39 KB093丨基于门机制的RNN架构：LSTM与GRU.pdf1.14 MB092丨序列建模的深度学习利器：RNN基础架构.pdf1.31 MB09丨Word2Vec算法有哪些应用？.pdf1.35 MB090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型？.pdf1.45 MB089丨为什么需要Word2Vec算法？.pdf1.03 MB088丨基础文本分析模型之三：EM算法.pdf1.28 MB087丨基础文本分析模型之二：概率隐语义分析.pdf1.32 MB086丨基础文本分析模型之一：隐语义分析.pdf1.36 MB085丨针对大规模数据，如何优化LDA算法？.pdf1.01 MB084丨LDA变种模型知多少.pdf1.22 MB7丨LDA模型的前世今生.pdf1.29 MB复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块.html2.63 MB丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索？.html947.06 KB099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢？.html1020.42 KB098丨什么是文档情感分类？.html1.00 MB097丨聊天机器人有哪些核心技术要点？.html975.41 KB096丨任务型对话系统有哪些技术要点？.html948.08 KB095丨对话系统之经典的对话模型.html926.53 KB094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景？.html887.55 KB093丨基于门机制的RNN架构：LSTM与GRU.html1.08 MB092丨序列建模的深度学习利器：RNN基础架构.html875.84 KB09丨Word2Vec算法有哪些应用？.html916.80 KB090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型？.html1000.71 KB089丨为什么需要Word2Vec算法？.html946.65 KB088丨基础文本分析模型之三：EM算法.html1.25 MB087丨基础文本分析模型之二：概率隐语义分析.html931.07 KB086丨基础文本分析模型之一：隐语义分析.html1.33 MB085丨针对大规模数据，如何优化LDA算法？.html915.44 KB084丨LDA变种模型知多少.html1.14 MB7丨LDA模型的前世今生.html1.19 MB03-推荐系统核心技术 (22讲)53.36 MB复盘 2丨推荐系统核心技术模块.pdf3.22 MB083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.pdf1.07 MB082丨基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.pdf1.34 MB08丨基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.pdf1.38 MB080丨现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈.pdf1.20 MB079丨现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统.pdf1.17 MB078丨现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构.pdf1.53 MB077丨推荐系统评测之三：无偏差估计.pdf1.07 MB076丨推荐系统评测之二：线上评测.pdf1.20 MB075丨推荐系统评测之一：传统线下评测.pdf1.37 MB074丨推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.pdf1021.00 KB073丨推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.pdf1.06 MB072丨推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.pdf1.16 MB07丨高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.pdf1.45 MB070丨高级推荐模型之二：协同矩阵分解.pdf1.33 MB069丨高级推荐模型之一：张量分解模型.pdf1.13 MB068丨基于隐变量的模型之三：分解机.pdf1.18 MB067丨基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解.pdf1.57 MB066丨基于隐变量的模型之一：矩阵分解.pdf1.42 MB065丨简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型.pdf1.10 MB064丨简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型.pdf1.02 MB063丨简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型.pdf1.31 MB复盘 2丨推荐系统核心技术模块.html2.70 MB083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.html990.86 KB082丨基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.html892.22 KB08丨基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.html925.96 KB080丨现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈.html1.14 MB079丨现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统.html1.09 MB078丨现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构.html1.05 MB077丨推荐系统评测之三：无偏差估计.html1.03 MB076丨推荐系统评测之二：线上评测.html1.16 MB075丨推荐系统评测之一：传统线下评测.html993.84 KB074丨推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.html928.67 KB073丨推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.html969.54 KB072丨推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.html994.09 KB07丨高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.html1.01 MB070丨高级推荐模型之二：协同矩阵分解.html902.15 KB069丨高级推荐模型之一：张量分解模型.html1.07 MB068丨基于隐变量的模型之三：分解机.html1.17 MB067丨基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解.html1.07 MB066丨基于隐变量的模型之一：矩阵分解.html1.02 MB065丨简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型.html1011.58 KB064丨简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型.html930.99 KB063丨简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型.html1.26 MB02-搜索核心技术 (28讲)75.34 MB复盘 丨搜索核心技术模块.pdf3.63 MB044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.pdf1.37 MB043丨基于深度学习的搜索算法：卷积结构下的隐含语义模型.pdf1.50 MB042丨基于深度学习的搜索算法：深度结构化语义模型.pdf1.42 MB04丨机器学习排序算法经典模型：LambdaMART.pdf1.48 MB040丨机器学习排序算法经典模型：GBDT.pdf1.34 MB039丨机器学习排序算法经典模型：RankSVM.pdf1.43 MB038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.pdf1.04 MB037丨经典图算法之HITS.pdf1.49 MB036丨PageRank算法的核心思想是什么？.pdf1.15 MB035丨搜索索引及其相关技术概述.pdf1.40 MB034丨多轮打分系统概述.pdf1.11 MB033丨大型搜索框架宏观视角：发展、特点及趋势.pdf1.19 MB032丨文档理解的重要特例：多模文档建模.pdf1.18 MB03丨文档理解的关键步骤：文档聚类.pdf1.55 MB030丨文档理解第一步：文档分类.pdf1.85 MB029丨如何评测搜索系统的在线表现？.pdf1.34 MB028丨搜索系统评测，有哪些高级指标？.pdf1.18 MB027丨搜索系统评测，有哪些基础指标？.pdf1.18 MB026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.pdf1.16 MB025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.pdf1.24 MB024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.pdf1.55 MB023丨机器学习排序算法：列表法排序学习.pdf1.47 MB022丨机器学习排序算法：配对法排序学习.pdf1.14 MB02丨机器学习排序算法：单点法排序学习.pdf1.30 MB020丨经典搜索核心算法：语言模型及其变种.pdf1.73 MB09丨经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）.pdf11.11 MB08丨经典搜索核心算法：TF-IDF及其变种.pdf1.68 MB复盘 丨搜索核心技术模块.html2.91 MB044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.html1.10 MB043丨基于深度学习的搜索算法：卷积结构下的隐含语义模型.html1.05 MB042丨基于深度学习的搜索算法：深度结构化语义模型.html1.14 MB04丨机器学习排序算法经典模型：LambdaMART.html919.83 KB040丨机器学习排序算法经典模型：GBDT.html1.22 MB039丨机器学习排序算法经典模型：RankSVM.html1017.40 KB038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.html944.44 KB037丨经典图算法之HITS.html1.03 MB036丨PageRank算法的核心思想是什么？.html978.22 KB035丨搜索索引及其相关技术概述.html936.28 KB034丨多轮打分系统概述.html1003.25 KB033丨大型搜索框架宏观视角：发展、特点及趋势.html1.09 MB032丨文档理解的重要特例：多模文档建模.html1.10 MB03丨文档理解的关键步骤：文档聚类.html1.10 MB030丨文档理解第一步：文档分类.html1.50 MB029丨如何评测搜索系统的在线表现？.html829.08 KB028丨搜索系统评测，有哪些高级指标？.html1.11 MB027丨搜索系统评测，有哪些基础指标？.html1.06 MB026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.html1.07 MB025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.html1.11 MB024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.html1.07 MB0-开篇词 (讲)17.81 MB0丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.pdf13.03 MB0丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.html4.78 MB1、本网站数据来自互联网，通过自动抓取公开网页链接构建数据库，系统将基于链接特征选择性收录符合收录标准的内容
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