admin 发表于 2022-5-29 08:14:02

人工智能深度学习AI技术内参2018,IT资源网

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本资源由音频+文档+pdf组成
├─01-开篇说明 (1讲)
│      1.开篇,你的360度人工智能信息助理
│      
├─02-人工智能国际顶级会议 (31讲)
│      1:聊聊2017年KDD大会的时间检验奖
│      2:精读2017年KDD最佳研究论文
│      3:精读2017年KDD最佳应用数据科学论文
│      4:精读2017年EMNLP最佳长论文之一
│      5:精读2017年EMNLP最佳长论文之二
│      6:精读2017年EMNLP最佳短论文
│      7:精读2017年ICCV最佳研究论文
│      8:精读2017年ICCV最佳学生论文
│      9:如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?
│      10:精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?
│      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?
│      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?
│      13:WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计
│      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
│      15:WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?
│      16:The Web 2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模?
│      17:The Web 2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR?
│      18:The Web 2018论文精读:如何从文本中提取高元关系?
│      19:SIGIR 2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系
│      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?
│      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?
│      22:CVPR 2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系?
│      23:CVPR 2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模?
│      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?
│      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
│      26:ICML 2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题
│      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”?
│      28:ACL 2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?
│      29:ACL 2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?
│      30:ACL 2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希?
│      复盘 7丨一起来读人工智能国际顶级会议论文
│      
├─03-搜索核心技术 (28讲)
│      1:经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种
│      2:经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录)
│      3:经典搜索核心算法:语言模型及其变种
│      4:机器学习排序算法:单点法排序学习
│      5:机器学习排序算法:配对法排序学习
│      6:机器学习排序算法:列表法排序学习
│      7:“查询关键字理解”三部曲之分类
│      8:“查询关键字理解”三部曲之解析
│      9:“查询关键字理解”三部曲之扩展
│      10:搜索系统评测,有哪些基础指标?
│      11:搜索系统评测,有哪些高级指标?
│      12:如何评测搜索系统的在线表现?
│      13:文档理解第一步:文档分类
│      14:文档理解的关键步骤:文档聚类
│      15:文档理解的重要特例:多模文档建模
│      16:大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势
│      17:多轮打分系统概述
│      18:搜索索引及其相关技术概述
│      19
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ageRank算法的核心思想是什么?
│      20:经典图算法之HITS
│      21:社区检测算法之“模块最大化 ”
│      22:机器学习排序算法经典模型:RankSVM
│      23:机器学习排序算法经典模型:GBDT
│      24:机器学习排序算法经典模型:LambdaMART
│      25:基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型
│      26:基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型
│      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
│      复盘 1丨搜索核心技术模块
│      
├─04-推荐系统核心技术 (22讲)
│      1:简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型
│      2:简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型
│      3:简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型
│      4:基于隐变量的模型之一:矩阵分解
│      5:基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解
│      6:基于隐变量的模型之三:分解机
│      7:高级推荐模型之一:张量分解模型
│      8:高级推荐模型之二:协同矩阵分解
│      9:高级推荐模型之三:优化复杂目标函数
│      10:推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述
│      11:推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法
│      12:推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法
│      13:推荐系统评测之一:传统线下评测
│      14:推荐系统评测之二:线上评测
│      15:推荐系统评测之三:无偏差估计
│      16:现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构
│      17:现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统
│      18:现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈
│      19:基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机
│      20:基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统
│      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
│      复盘 2丨推荐系统核心技术模块
│      
├─05-广告系统核心技术 (19讲)
│      1:广告系统概述
│      2:广告系统架构
│      3:广告回馈预估综述
│      4:Google的点击率系统模型
│      5:Facebook的广告点击率预估模型
│      6:雅虎的广告点击率预估模型
│      7
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inkedIn的广告点击率预估模型
│      8:Twitter的广告点击率预估模型
│      9:阿里巴巴的广告点击率预估模型
│      10:什么是“基于第二价位的广告竞拍”?
│      11:广告的竞价策略是怎样的?
│      12:如何优化广告的竞价策略?
│      13:如何控制广告预算?
│      14:如何设置广告竞价的底价?
│      15:聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”
│      16:归因模型:如何来衡量广告的有效性
│      17:广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?
│      18:如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?
│      复盘 4丨广告系统核心技术模块
│      
├─06-自然语言处理及文本处理核心技术 (19讲)
│      1
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DA模型的前世今生
│      2
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DA变种模型知多少
│      3:针对大规模数据,如何优化LDA算法?
│      4:基础文本分析模型之一:隐语义分析
│      5:基础文本分析模型之二:概率隐语义分析
│      6:基础文本分析模型之三:EM算法
│      7:为什么需要Word2Vec算法?
│      8:Word2Vec算法有哪些扩展模型?
│      9:Word2Vec算法有哪些应用?
│      10:序列建模的深度学习利器:RNN基础架构
│      11:基于门机制的RNN架构:LSTM与GRU
│      12:RNN在自然语言处理中有哪些应用场景?
│      13:对话系统之经典的对话模型
│      14:任务型对话系统有哪些技术要点?
│      15:聊天机器人有哪些核心技术要点?
│      16:什么是文档情感分类?
│      17:如何来提取情感“实体”和“方面”呢?
│      18:文本情感分析中如何做意见总结和搜索?
│      复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块
│      
├─07-计算机视觉核心技术 (13讲)
│      1:什么是计算机视觉?
│      2:掌握计算机视觉任务的基础模型和操作
│      3:计算机视觉中的特征提取难在哪里?
│      4:基于深度学习的计算机视觉技术(一):深度神经网络入门
│      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
│      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
│      7:计算机视觉领域的深度学习模型(一):AlexNet
│      8:计算机视觉领域的深度学习模型(二):VGG & GoogleNet
│      9:计算机视觉领域的深度学习模型(三):ResNet
│      10:计算机视觉高级话题(一):图像物体识别和分割
│      11:计算机视觉高级话题(二):视觉问答
│      12:计算机视觉高级话题(三):产生式模型
│      复盘 5丨计算机视觉核心技术模块
│      
├─08-数据科学家与数据科学团队养成 (25讲)
│      1:如何组建一个数据科学团队?
│      2:数据科学家基础能力之概率统计
│      3:数据科学家基础能力之机器学习
│      4:数据科学家基础能力之系统
│      5:曾经辉煌的雅虎研究院
│      6:数据科学家高阶能力之分析产品
│      7:数据科学家高阶能力之评估产品
│      8:数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能
│      9:职场话题:当数据科学家遇见产品团队
│      10:职场话题:数据科学家应聘要具备哪些能力?
│      11:职场话题:聊聊数据科学家的职场规划
│      12:数据科学团队养成:电话面试指南
│      13:数据科学团队养成:Onsite面试面面观
│      14:成为“香饽饽”的数据科学家,如何衡量他们的工作呢?
│      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?
│      16:数据科学家团队组织架构:水平还是垂直,这是个问题
│      17:数据科学家必备套路之一:搜索套路
│      18:数据科学家必备套路之二:推荐套路
│      19:数据科学家必备套路之三:广告套路
│      20:如何做好人工智能项目的管理?
│      21:数据科学团队必备的工程流程三部曲
│      22:数据科学团队怎么选择产品和项目?
│      23:微软研究院:工业界研究机构的楷模
│      24:聊一聊谷歌特立独行的混合型研究
│      复盘 6丨数据科学家与数据科学团队是怎么养成的?
│      
├─09-热点话题讨论 (7讲)
│      1:精读AlphaGo Zero论文
│      2:2017人工智能技术发展盘点
│      3:如何快速学习国际顶级学术会议的内容?
│      4:在人工智能领域,如何快速找到学习的切入点?
│      5:人工智能技术选择,该从哪里获得灵感?
│      6:近在咫尺,走进人工智能研究
│      内参特刊丨和你聊聊每个人都关心的人工智能热点话题
│      
└─10-完结篇 (1讲)
      建议与忠告





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