├──AI技术内参(AI技术内参极客时间百度云)
| ├──01-开篇词 (1讲)
| | ├──000丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.html 4.78M
| | ├──000丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.mp3 2.33M
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| ├──02-搜索核心技术 (28讲)
| | ├──018丨经典搜索核心算法：TF-IDF及其变种.html 1.16M
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| | ├──019丨经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）.html 3.45M
| | ├──019丨经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）.mp3 4.48M
| | ├──019丨经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）.pdf 11.11M
| | ├──020丨经典搜索核心算法：语言模型及其变种.html 1.29M
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| | ├──021丨机器学习排序算法：单点法排序学习.html 1.22M
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| | ├──022丨机器学习排序算法：配对法排序学习.html 1.03M
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| | ├──023丨机器学习排序算法：列表法排序学习.html 1.00M
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| | ├──024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.html 1.07M
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| | ├──024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.pdf 1.55M
| | ├──025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.html 1.11M
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| | ├──026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.html 1.07M
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| | ├──027丨搜索系统评测，有哪些基础指标？.html 1.06M
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| | ├──028丨搜索系统评测，有哪些高级指标？.html 1.11M
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| | ├──029丨如何评测搜索系统的在线表现？.html 829.08kb
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| | ├──030丨文档理解第一步：文档分类.html 1.50M
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| | ├──031丨文档理解的关键步骤：文档聚类.html 1.10M
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| | ├──032丨文档理解的重要特例：多模文档建模.html 1.10M
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| | ├──033丨大型搜索框架宏观视角：发展、特点及趋势.html 1.09M
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| | ├──034丨多轮打分系统概述.html 1003.25kb
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| | ├──035丨搜索索引及其相关技术概述.html 936.28kb
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| | ├──036丨PageRank算法的核心思想是什么？.html 978.22kb
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| | ├──037丨经典图算法之HITS.html 1.03M
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| | ├──038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.html 944.44kb
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| | ├──039丨机器学习排序算法经典模型：RankSVM.html 1017.40kb
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| | ├──040丨机器学习排序算法经典模型：GBDT.html 1.22M
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| | ├──041丨机器学习排序算法经典模型：LambdaMART.html 919.83kb
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| | ├──042丨基于深度学习的搜索算法：深度结构化语义模型.html 1.14M
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| | ├──043丨基于深度学习的搜索算法：卷积结构下的隐含语义模型.html 1.05M
| | ├──043丨基于深度学习的搜索算法：卷积结构下的隐含语义模型.mp3 3.09M
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| | ├──044丨基于深度学习的搜索算法：局部和分布表征下的搜索模型.html 1.10M
| | ├──044丨基于深度学习的搜索算法：局部和分布表征下的搜索模型.mp3 3.56M
| | ├──044丨基于深度学习的搜索算法：局部和分布表征下的搜索模型.pdf 1.37M
| | ├──复盘 1丨搜索核心技术模块.html 2.91M
| | └──复盘 1丨搜索核心技术模块.pdf 3.63M
| ├──03-推荐系统核心技术 (22讲)
| | ├──063丨简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型.html 1.26M
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| | ├──064丨简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型.html 930.99kb
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| | ├──066丨基于隐变量的模型之一：矩阵分解.html 1.02M
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| | ├──067丨基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解.html 1.07M
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| | ├──068丨基于隐变量的模型之三：分解机.html 1.17M
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| | ├──069丨高级推荐模型之一：张量分解模型.html 1.07M
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| | ├──070丨高级推荐模型之二：协同矩阵分解.html 902.15kb
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| | ├──071丨高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.html 1.01M
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| | ├──072丨推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.html 994.09kb
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| | ├──073丨推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.html 969.54kb
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| | ├──074丨推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.html 928.67kb
| | ├──074丨推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.mp3 2.97M
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| | ├──075丨推荐系统评测之一：传统线下评测.html 993.84kb
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| | ├──076丨推荐系统评测之二：线上评测.html 1.16M
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| | ├──077丨推荐系统评测之三：无偏差估计.html 1.03M
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| | ├──078丨现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构.html 1.05M
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| | ├──079丨现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统.html 1.09M
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| | ├──080丨现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈.html 1.14M
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| | ├──081丨基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.html 925.96kb
| | ├──081丨基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.mp3 3.39M
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| | ├──082丨基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.html 892.22kb
| | ├──082丨基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.mp3 3.23M
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| | ├──083丨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.html 990.86kb
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| | ├──083丨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.pdf 1.07M
| | ├──复盘 2丨推荐系统核心技术模块.html 2.70M
| | └──复盘 2丨推荐系统核心技术模块.pdf 3.22M
| ├──04-自然语言处理及文本处理核心技术 (19讲)
| | ├──007丨LDA模型的前世今生.html 1.19M
| | ├──007丨LDA模型的前世今生.mp3 5.26M
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| | ├──084丨LDA变种模型知多少.html 1.14M
| | ├──084丨LDA变种模型知多少.mp3 3.59M
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| | ├──085丨针对大规模数据，如何优化LDA算法？.html 915.44kb
| | ├──085丨针对大规模数据，如何优化LDA算法？.mp3 3.50M
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| | ├──086丨基础文本分析模型之一：隐语义分析.html 1.33M
| | ├──086丨基础文本分析模型之一：隐语义分析.mp3 2.68M
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| | ├──087丨基础文本分析模型之二：概率隐语义分析.html 931.07kb
| | ├──087丨基础文本分析模型之二：概率隐语义分析.mp3 2.12M
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| | ├──088丨基础文本分析模型之三：EM算法.html 1.25M
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| | ├──089丨为什么需要Word2Vec算法？.html 946.65kb
| | ├──089丨为什么需要Word2Vec算法？.mp3 2.79M
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| | ├──090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型？.html 1000.71kb
| | ├──090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型？.mp3 2.92M
| | ├──090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型？.pdf 1.45M
| | ├──091丨Word2Vec算法有哪些应用？.html 916.80kb
| | ├──091丨Word2Vec算法有哪些应用？.mp3 2.60M
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| | ├──092丨序列建模的深度学习利器：RNN基础架构.html 875.84kb
| | ├──092丨序列建模的深度学习利器：RNN基础架构.mp3 3.21M
| | ├──092丨序列建模的深度学习利器：RNN基础架构.pdf 1.31M
| | ├──093丨基于门机制的RNN架构：LSTM与GRU.html 1.08M
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| | ├──094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景？.html 887.55kb
| | ├──094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景？.mp3 3.04M
| | ├──094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景？.pdf 1015.39kb
| | ├──095丨对话系统之经典的对话模型.html 926.53kb
| | ├──095丨对话系统之经典的对话模型.mp3 3.39M
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| | ├──096丨任务型对话系统有哪些技术要点？.html 948.08kb
| | ├──096丨任务型对话系统有哪些技术要点？.mp3 2.85M
| | ├──096丨任务型对话系统有哪些技术要点？.pdf 1.02M
| | ├──097丨聊天机器人有哪些核心技术要点？.html 975.41kb
| | ├──097丨聊天机器人有哪些核心技术要点？.mp3 2.58M
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| | ├──098丨什么是文档情感分类？.html 1.00M
| | ├──098丨什么是文档情感分类？.mp3 2.91M
| | ├──098丨什么是文档情感分类？.pdf 1.08M
| | ├──099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢？.html 1020.42kb
| | ├──099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢？.mp3 2.72M
| | ├──099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢？.pdf 1.08M
| | ├──100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索？.html 947.06kb
| | ├──100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索？.mp3 2.99M
| | ├──100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索？.pdf 1.05M
| | ├──复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块.html 2.63M
| | └──复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块.pdf 3.02M
| ├──05-广告系统核心技术 (19讲)
| | ├──006丨Google的点击率系统模型.html 1.30M
| | ├──006丨Google的点击率系统模型.mp3 4.65M
| | ├──006丨Google的点击率系统模型.pdf 1.39M
| | ├──105丨广告系统概述.html 1.44M
| | ├──105丨广告系统概述.mp3 3.72M
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| | ├──106丨广告系统架构.html 971.67kb
| | ├──106丨广告系统架构.mp3 2.76M
| | ├──106丨广告系统架构.pdf 1.04M
| | ├──107丨广告回馈预估综述.html 905.50kb
| | ├──107丨广告回馈预估综述.mp3 3.07M
| | ├──107丨广告回馈预估综述.pdf 1.01M
| | ├──108丨Facebook的广告点击率预估模型.html 1.21M
| | ├──108丨Facebook的广告点击率预估模型.mp3 3.02M
| | ├──108丨Facebook的广告点击率预估模型.pdf 1.24M
| | ├──109丨雅虎的广告点击率预估模型.html 1.03M
| | ├──109丨雅虎的广告点击率预估模型.mp3 2.72M
| | ├──109丨雅虎的广告点击率预估模型.pdf 1.47M
| | ├──110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.html 1.13M
| | ├──110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.mp3 2.45M
| | ├──110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.pdf 1.19M
| | ├──111丨Twitter的广告点击率预估模型.html 1.06M
| | ├──111丨Twitter的广告点击率预估模型.mp3 3.25M
| | ├──111丨Twitter的广告点击率预估模型.pdf 1.13M
| | ├──112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.html 977.66kb
| | ├──112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.mp3 3.28M
| | ├──112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.pdf 1.42M
| | ├──113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”？.html 1.10M
| | ├──113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”？.mp3 3.08M
| | ├──113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”？.pdf 1.50M
| | ├──114丨广告的竞价策略是怎样的？.html 863.65kb
| | ├──114丨广告的竞价策略是怎样的？.mp3 3.22M
| | ├──114丨广告的竞价策略是怎样的？.pdf 1.01M
| | ├──115丨如何优化广告的竞价策略？.html 878.19kb
| | ├──115丨如何优化广告的竞价策略？.mp3 2.89M
| | ├──115丨如何优化广告的竞价策略？.pdf 1.32M
| | ├──116丨如何控制广告预算？.html 1.02M
| | ├──116丨如何控制广告预算？.mp3 2.39M
| | ├──116丨如何控制广告预算？.pdf 1.09M
| | ├──117丨如何设置广告竞价的底价？.html 1012.54kb
| | ├──117丨如何设置广告竞价的底价？.mp3 3.01M
| | ├──117丨如何设置广告竞价的底价？.pdf 1.47M
| | ├──118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.html 1.11M
| | ├──118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.mp3 2.79M
| | ├──118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.pdf 1.52M
| | ├──119丨归因模型：如何来衡量广告的有效性.html 1017.02kb
| | ├──119丨归因模型：如何来衡量广告的有效性.mp3 3.07M
| | ├──119丨归因模型：如何来衡量广告的有效性.pdf 1.46M
| | ├──120丨广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？.html 908.90kb
| | ├──120丨广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？.mp3 2.95M
| | ├──120丨广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？.pdf 1.36M
| | ├──121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？.html 959.79kb
| | ├──121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？.mp3 2.93M
| | ├──121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？.pdf 1.05M
| | ├──复盘 4丨广告系统核心技术模块.html 2.92M
| | └──复盘 4丨广告系统核心技术模块.pdf 2.91M
| ├──06-计算机视觉核心技术 (13讲)
| | ├──140丨什么是计算机视觉？.html 916.53kb
| | ├──140丨什么是计算机视觉？.mp3 3.42M
| | ├──140丨什么是计算机视觉？.pdf 1.39M
| | ├──141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.html 987.50kb
| | ├──141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.mp3 2.86M
| | ├──141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.pdf 1.08M
| | ├──142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里？.html 989.87kb
| | ├──142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里？.mp3 2.84M
| | ├──142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里？.pdf 1.07M
| | ├──143丨基于深度学习的计算机视觉技术（一）：深度神经网络入门.html 1.29M
| | ├──143丨基于深度学习的计算机视觉技术（一）：深度神经网络入门.mp3 3.28M
| | ├──143丨基于深度学习的计算机视觉技术（一）：深度神经网络入门.pdf 1.67M
| | ├──144丨基于深度学习的计算机视觉技术（二）：基本的深度学习模型.html 866.11kb
| | ├──144丨基于深度学习的计算机视觉技术（二）：基本的深度学习模型.mp3 3.58M
| | ├──144丨基于深度学习的计算机视觉技术（二）：基本的深度学习模型.pdf 1.33M
| | ├──145丨基于深度学习的计算机视觉技术（三）：深度学习模型的优化.html 987.85kb
| | ├──145丨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 3.47M
| | ├──145丨基于深度学习的计算机视觉技术（三）：深度学习模型的优化.pdf 1.46M
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| | ├──154丨近在咫尺，走进人工智能研究.html 1021.42kb
| | ├──154丨近在咫尺，走进人工智能研究.mp3 3.54M
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| └──10-结束语 (1讲)
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