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19.AI技术内参(完结)
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171010-001_如何组建一个数据科学团队?.mp3
171010-002_聊聊2017年KDD大会的时间检验奖.mp3
171010-003_数据科学家基础能力之概率统计【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
171010-开篇词_你的360度人工智能信息助理.mp3
171011-004_数据科学家基础能力之机器学习.mp3
171013-005_数据科学家基础能力之系统【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
171016-006_Google的点击率系统模型.mp3
171018-007_LDA模型的前世今生【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
171020-008_曾经辉煌的雅虎研究院.mp3
171023-009_数据科学家高阶能力之分析产品.mp3
171025-010_数据科学家高阶能力之评估产品【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
171027-011_数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
171030-012_精读2017年KDD最佳研究论文.mp3
171101-013_精读2017年KDD最佳应用数据科学论文.mp3
171103-014_精读AlphaGoZero论文.mp3
171106-015_精读2017年EMNLP最佳长论文之一【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
171108-016_精读2017年EMNLP最佳长论文之二【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
171110-017_精读2017年EMNLP最佳短论文【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
171113-018_经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种.mp3
171115-019_经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录).mp3
171117-020_经典搜索核心算法:语言模型及其变种.mp3
171120-021_机器学习排序算法:单点法排序学习【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
171122-022_机器学习排序算法:配对法排序学习【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
171124-023_机器学习排序算法:列表法排序学习【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
171127-024_“查询关键字理解”三部曲之分类【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
171129-025_“查询关键字理解”三部曲之解析【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
171201-026_“查询关键字理解”三部曲之扩展【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
171204-027_搜索系统评测,有哪些基础指标?.mp3
171206-028_搜索系统评测,有哪些高级指标?【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
171208-029_如何评测搜索系统的在线表现?.mp3
171211-030_文档理解第一步:文档分类.mp3
171213-031_文档理解的关键步骤:文档聚类.mp3
171215-032_文档理解的重要特例:多模文档建模【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
171218-033_大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
171220-034_多轮打分系统概述.mp3
171222-035_搜索索引及其相关技术概述.mp3
171225-036_PageRank算法的核心思想是什么?.mp3
171227-037_经典图算法之HITS.mp3
171229-038_社区检测算法之“模块最大化”.mp3
180101-039_机器学习排序算法经典模型:RankSVM.mp3
180103-040_机器学习排序算法经典模型:GBDT.mp3
180105-041_机器学习排序算法经典模型:LambdaMART.mp3
180108-042_基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型.mp3
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180112-044_基于深度学习的搜索算法:局部和分布表征下的搜索模型【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180115-045_职场话题:当数据科学家遇见产品团队【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180117-046_职场话题:数据科学家应聘要具备哪些能力?【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180119-047_职场话题:聊聊数据科学家的职场规划【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180122-048_精读2017年ICCV最佳研究论文【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180124-049_精读2017年ICCV最佳学生论文【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180126-050_如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?.mp3
180129-051_精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?.mp3
180131-052_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?【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180202-053_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?【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180205-054_数据科学团队养成:电话面试指南【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180207-055_数据科学团队养成:Onsite面试面面观.mp3
180209-056_成为“香饽饽”的数据科学家,如何衡量他们的工作呢?.mp3
180212-057_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?.mp3
180214-058_数据科学家团队组织架构:水平还是垂直,这是个问题.mp3
180216-059_2017人工智能技术发展盘点.mp3
180219-060_WSDM2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计.mp3
180221-061_WSDM2018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【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180223-062_WSDM2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?.mp3
180226-063_简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180228-064_简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180302-065_简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型.mp3
180305-066_基于隐变量的模型之一:矩阵分解.mp3
180307-067_基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180309-068_基于隐变量的模型之三:分解机.mp3
180312-069_高级推荐模型之一:张量分解模型.mp3
180314-070_高级推荐模型之二:协同矩阵分解【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180316-071_高级推荐模型之三:优化复杂目标函数.mp3
180319-072_推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180321-073_推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180323-074_推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180326-075_推荐系统评测之一:传统线下评测.mp3
180328-076_推荐系统评测之二:线上评测.mp3
180330-077_推荐系统评测之三:无偏差估计【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180402-078_现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180404-079_现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180406-080_现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈.mp3
180409-081_基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180411-082_基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统.mp3
180413-083_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【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180416-084_LDA变种模型知多少【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180418-085_针对大规模数据,如何优化LDA算法?.mp3
180420-086_基础文本分析模型之一:隐语义分析.mp3
180423-087_基础文本分析模型之二:概率隐语义分析【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180425-088_基础文本分析模型之三:EM算法【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180427-089_为什么需要Word2Vec算法?.mp3
180430-090_Word2Vec算法有哪些扩展模型?.mp3
180502-091_Word2Vec算法有哪些应用?.mp3
180504-092_序列建模的深度学习利器:RNN基础架构.mp3
180507-093_基于门机制的RNN架构:LSTM与GRU.mp3
180509-094_RNN在自然语言处理中有哪些应用场景?【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180511-095_对话系统之经典的对话模型.mp3
180514-096_任务型对话系统有哪些技术要点?【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180516-097_聊天机器人有哪些核心技术要点?.mp3
180518-098_什么是文档情感分类?.mp3
180521-099_如何来提取情感“实体”和“方面”呢?【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180523-100_文本情感分析中如何做意见总结和搜索?【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180525-101_TheWeb2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模?.mp3
180528-102_TheWeb2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR?.mp3
180530-103_TheWeb2018论文精读:如何从文本中提取高元关系?【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180601-104_如何快速学习国际顶级学术会议的内容?.mp3
180604-105_广告系统概述【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180606-106_广告系统架构【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180608-107_广告回馈预估综述.mp3
180611-108_Facebook的广告点击率预估模型【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180613-109_雅虎的广告点击率预估模型.mp3
180615-110_LinkedIn的广告点击率预估模型.mp3
180618-111_Twitter的广告点击率预估模型.mp3
180620-112_阿里巴巴的广告点击率预估模型.mp3
180622-113_什么是“基于第二价位的广告竞拍”?【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180625-114_广告的竞价策略是怎样的?【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180627-115_如何优化广告的竞价策略?.mp3
180629-116_如何控制广告预算?.mp3
180702-117_如何设置广告竞价的底价?.mp3
180704-118_聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.mp3
180706-119_归因模型:如何来衡量广告的有效性【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180709-120_广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?.mp3
180711-121_如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?.mp3
180713-122_数据科学家必备套路之一:搜索套路.mp3
180716-123_数据科学家必备套路之二:推荐套路【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180718-124_数据科学家必备套路之三:广告套路【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180720-125_SIGIR2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系.mp3
180723-126_SIGIR2018论文精读:如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性?.mp3
180725-127_SIGIR2018论文精读:如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模?【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180727-128_CVPR2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系?.mp3
180730-129_CVPR2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模?【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180801-130_CVPR2018论文精读:如何解决排序学习计算复杂度高这个问题?.mp3
180803-131_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.mp3
180806-132_ICML2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180808-133_ICML2018论文精读:优化目标函数的时候,有可能放大了“不公平”?【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180810-134_ACL2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?.mp3
180813-135_ACL2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?.mp3
180815-136_ACL2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希?.mp3
180817-137_如何做好人工智能项目的管理?.mp3
180820-138_数据科学团队必备的工程流程三部曲.mp3
180822-139_数据科学团队怎么选择产品和项目?.mp3
180824-140_什么是计算机视觉?.mp3
180827-141_掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.mp3
180829-142_计算机视觉中的特征提取难在哪里?【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180831-143_基于深度学习的计算机视觉技术(一):深度神经网络入门.mp3
180903-144_基于深度学习的计算机视觉技术(二):基本的深度学习模型【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180905-145_基于深度学习的计算机视觉技术(三):深度学习模型的优化.mp3
180907-146_计算机视觉领域的深度学习模型(一):AlexNet【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180910-147_计算机视觉领域的深度学习模型(二):VGG&GoogleNet【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180912-148_计算机视觉领域的深度学习模型(三):ResNet【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180914-149_计算机视觉高级话题(一):图像物体识别和分割.mp3
180917-150_计算机视觉高级话题(二):视觉问答.mp3
180919-151_计算机视觉高级话题(三):产生式模型【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180921-152_在人工智能领域,如何快速找到学习的切入点?.mp3
180924-153_人工智能技术选择,该从哪里获得灵感?【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
180926-154_近在咫尺,走进人工智能研究.mp3
180928-155_微软研究院:工业界研究机构的楷模.mp3
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181012-结束语_雄关漫道真如铁,而今迈步从头越【更多好课V信:2949651508(qq同号)】.mp3
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