近年来， AI 技术和 AI 市场发展迅猛，人工智能正在渗透到各行各业，离我们越来越近。
如今，国内外大多数企业都已离开“尝鲜期”进入了“AI 落地期”，
各种形式的人工智能部门甚至研究院也应运而生。
虽然学术界的发声给工业界带来了不少启发，但很多企业和技术人员在 AI 落地中仍面临着巨大的疑问和挑战：
深度学习技术到底可以解决哪些业务问题？这些技术什么时候用？如何正确使用？
国内外主流 CTR 预估的做法有哪些？典型的深度 CTR 模型的模型结构和训练方法是怎样的？
如何让企业将深度学习应用在 CTR 预估任务中，并取得超过传统方法的效果？
深度学习在图像理解中有哪些基础技术？
目前都有哪些应用场景和落地方案？如何对于各个具体场景提出针对性的解决方案？
知识图谱与 AI 是什么关系？它能够解决哪些行业难题？以及如何在不同业务中成功落地？
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├─第10讲. 深度学习CTR预估模型：要解决的几个关键问题.mp4(26.34M)
├─第11讲. 离散特征如何让DNN可以处理？（1）.mp4(36.04M)
├─第12讲. 离散特征如何让DNN可以处理？（2）.mp4(41.40M)
├─第13讲. 典型网络融合结构之一：并行结构.mp4(33.38M)
├─第14讲. 典型网络融合结构之二：串行结构.mp4(37.05M)
├─第15讲. 模型训练与优化.mp4(42.66M)
├─第16讲. 互联网公司深度学习CTR案例：Google（1）.mp4(70.01M)
├─第17讲. 互联网公司深度学习CTR案例：Google（2）.mp4(64.78M)
├─第18讲. 互联网公司深度学习CTR案例：阿里巴巴.mp4(75.79M)
├─第19讲. 互联网公司深度学习CTR案例：京东商城.mp4(52.42M)
├─第1讲. 深度学习在各个领域的成功.mp4(61.98M)
├─第20讲. 如何定义图像理解？.mp4(39.01M)
├─第21讲. 图像理解有哪些研究内容？.mp4(76.10M)
├─第22讲. 传统图像理解技术：图像分类的问题描述.mp4(41.96M)
├─第23讲. 传统图像理解技术：图像分类的基本方法（1）.mp4(62.69M)
├─第24讲. 传统图像理解技术：图像分类的基本方法（2）.mp4(62.92M)
├─第25讲. 传统图像理解技术：图像分类的基本方法（3）.mp4(32.88M)
├─第26讲. 传统图像理解技术：图像搜索系统（1）.mp4(44.88M)
├─第27讲. 传统图像理解技术：图像搜索系统（2）.mp4(30.09M)
├─第28讲. 传统图像理解技术：图像搜索系统（3）.mp4(28.20M)
├─第29讲. 深度学习的基础模块.mp4(89.59M)
├─第2讲. 当深度学习遇到CTR预估.mp4(63.97M)
├─第30讲. 深度学习的模型设计.mp4(96.53M)
├─第31讲. 深度学习的训练技巧.mp4(69.25M)
├─第32讲. 深度学习图像理解技术：图像分类框架.mp4(68.35M)
├─第33讲. 深度学习图像理解技术：模型加速与优化.mp4(26.24M)
├─第34讲. 深度学习图像理解技术：物体检测分割与图像分类应用场景.mp4(29.10M)
├─第35讲. 图像理解进阶.mp4(22.95M)
├─第36讲. 知识图谱是什么？对我们有何帮助？.mp4(54.79M)
├─第37讲. 知识图谱的发展回顾.mp4(100.27M)
├─第38讲. 知识图谱为什么火了？.mp4(39.32M)
├─第39讲. 知识图谱小结.mp4(40.49M)
├─第3讲. 传统主流CTR预估方法：线性模型.mp4(50.91M)
├─第40讲. 知识图谱的生命周期与技术难点.mp4(60.31M)
├─第41讲. 构建领域知识图谱的挑战与解决方案.mp4(50.15M)
├─第42讲. 基于非结构化数据的知识抽取.mp4(25.08M)
├─第43讲. 基于非结构化数据的知识抽取：实体识别.mp4(71.72M)
├─第45讲. 基于非结构化数据的知识抽取：事件抽取.mp4(52.92M)
├─第46讲. 基于结构化数据的知识抽取.mp4(18.10M)
├─第47讲. 知识融合与质量评估.mp4(52.85M)
├─第48讲. 知识图谱管理之数据模型介绍.mp4(107.86M)
├─第49讲. 知识图谱管理：图谱存储.mp4(42.04M)
├─第4讲. 传统主流CTR预估方法：FM模型.mp4(20.33M)
├─第50讲. 知识计算推理.mp4(62.46M)
├─第51讲. 基于符号的知识表示与推理：谓词逻辑.mp4(82.14M)
├─第52讲. 基于符号的知识表示与推理：Semantic Net.mp4(36.30M)
├─第53讲. 基于符号的知识表示与推理：Frame.mp4(56.71M)
├─第54讲. 基于符号的知识表示与推理：Script.mp4(27.91M)
├─第55讲. 基于符号的知识表示与推理：语义网络.mp4(59.83M)
├─第56讲. 基于分布式语义的知识表示与推理 张量分解模型.mp4(59.00M)
├─第57讲. 基于分布式语义的知识表示与推理 基于翻译的模型TransE.mp4(53.52M)
├─第58讲. 基于分布式语义的知识表示与推理 神经网络模型.mp4(67.99M)
├─第59讲. 基于图计算的挖掘分析.mp4(54.91M)
├─第5讲. 传统主流CTR预估方法：GBDT模型.mp4(58.71M)
├─第60讲. 知识图谱的行业应用.mp4(91.32M)
├─第6讲. 深度学习基础模型：前向神经网络（MLP）.mp4(56.04M)
├─第7讲. 深度学习基础模型：CNN.mp4(50.65M)
├─第8讲. 深度学习基础模型：RNN.mp4(27.09M)
└─第9讲. 深度学习基础模型：LSTM.mp4(23.84M)
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发表于 2019-11-30 23:33:48
发表于 2019-12-3 22:22:10
