开篇词 (1讲)
开篇词 | 你的360度人工智能信息助理
人工智能国际顶级会议 (31讲)
001 | 聊聊2017年KDD大会的时间检验奖
002 | 精读2017年KDD最佳研究论文
003 | 精读2017年KDD最佳应用数据科学论文
004 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之一
005 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之二
006 | 精读2017年EMNLP最佳短论文
007 | 精读2017年ICCV最佳研究论文
008 | 精读2017年ICCV最佳学生论文
009 | 如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统？
010 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之一：如何解决非凸优化问题？
搜索核心技术 (28讲)
031 | 经典搜索核心算法：TF-IDF及其变种
032 | 经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）
033 | 经典搜索核心算法：语言模型及其变种
034 | 机器学习排序算法：单点法排序学习
035 | 机器学习排序算法：配对法排序学习
036 | 机器学习排序算法：列表法排序学习
037 | “查询关键字理解”三部曲之分类
038 | “查询关键字理解”三部曲之解析
039 | “查询关键字理解”三部曲之扩展
040 | 搜索系统评测，有哪些基础指标？
推荐系统核心技术 (22讲)
058 | 简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型
059 | 简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型
060 | 简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型
061 | 基于隐变量的模型之一：矩阵分解
062 | 基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解
063 | 基于隐变量的模型之三：分解机
064 | 高级推荐模型之一：张量分解模型
065 | 高级推荐模型之二：协同矩阵分解
066 | 高级推荐模型之三：优化复杂目标函数
067 | 推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述
广告系统核心技术 (19讲)
079 | 广告系统概述
080 | 广告系统架构
081 | 广告回馈预估综述
082 | Google的点击率系统模型
083 | Facebook的广告点击率预估模型
084 | 雅虎的广告点击率预估模型
085 | LinkedIn的广告点击率预估模型
086 | Twitter的广告点击率预估模型
087 | 阿里巴巴的广告点击率预估模型
088 | 什么是“基于第二价位的广告竞拍”？
自然语言处理及文本处理核心技术 (19讲)
097 | LDA模型的前世今生
098 | LDA变种模型知多少
099 | 针对大规模数据，如何优化LDA算法？
100 | 基础文本分析模型之一：隐语义分析
101 | 基础文本分析模型之二：概率隐语义分析
102 | 基础文本分析模型之三：EM算法
103 | 为什么需要Word2Vec算法？
104 | Word2Vec算法有哪些扩展模型？
105 | Word2Vec算法有哪些应用？
106 | 序列建模的深度学习利器：RNN基础架构
计算机视觉核心技术 (13讲)
115 | 什么是计算机视觉？
116 | 掌握计算机视觉任务的基础模型和操作
117 | 计算机视觉中的特征提取难在哪里？
118 | 基于深度学习的计算机视觉技术（一）：深度神经网络入门
119 | 基于深度学习的计算机视觉技术（二）：基本的深度学习模型
120 | 基于深度学习的计算机视觉技术（三）：深度学习模型的优化
121 | 计算机视觉领域的深度学习模型（一）：AlexNet
122 | 计算机视觉领域的深度学习模型（二）：VGG & GoogleNet
123 | 计算机视觉领域的深度学习模型（三）：ResNet
124 | 计算机视觉高级话题（一）：图像物体识别和分割
数据科学家与数据科学团队养成 (25讲)
127 | 数据科学家基础能力之概率统计
128 | 数据科学家基础能力之机器学习
129 | 数据科学家基础能力之系统
130 | 数据科学家高阶能力之分析产品
131 | 数据科学家高阶能力之评估产品
132 | 数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能
133 | 职场话题：当数据科学家遇见产品团队
134 | 职场话题：数据科学家应聘要具备哪些能力？
135 | 职场话题：聊聊数据科学家的职场规划
136 | 如何组建一个数据科学团队？
热点话题讨论 (7讲)
151 | 精读AlphaGo Zero论文
152 | 2017人工智能技术发展盘点
153 | 如何快速学习国际顶级学术会议的内容？
154 | 在人工智能领域，如何快速找到学习的切入点？
155 | 人工智能技术选择，该从哪里获得灵感？
156 | 近在咫尺，走进人工智能研究
内参特刊 | 和你聊聊每个人都关心的人工智能热点话题
结束语 (1讲)
结束语 | 雄关漫道真如铁，而今迈步从头越
评论(0)