人工智能深度学习AI技术内参 2020

admin

├─01-开篇说明 (1讲)
│      1.开篇,你的360度人工智能信息助理
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├─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
│      19ageRank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
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├─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
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├─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: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
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├─06-自然语言处理及文本处理核心技术 (19讲)
│      1DA模型的前世今生
│      2DA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
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├─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
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├─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？
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├─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)
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sgfb

鄙视楼下的顶帖没我快，哈哈