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人工智能之深度学习应用实践60讲视频教程

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人工智能之深度学习应用实践60讲视频教程

第10讲. 深度学习CTR预估模型:要解决的几个关键问题.mp4
第11讲. 离散特征如何让DNN可以处理?(1).mp4( ^! y0 y8 ~$ ~) i5 o
第12讲. 离散特征如何让DNN可以处理?(2).mp4
第13讲. 典型网络融合结构之一:并行结构.mp4
第14讲. 典型网络融合结构之二:串行结构.mp4
第15讲. 模型训练与优化.mp4- S9 z2 @+ N+ c) U5 @! S
第16讲. 互联网公司深度学习CTR案例:Google(1).mp4
第17讲. 互联网公司深度学习CTR案例:Google(2).mp48 C% D% [9 P# A- s
第18讲. 互联网公司深度学习CTR案例:阿里巴巴.mp4
第19讲. 互联网公司深度学习CTR案例:京东商城.mp4/ n0 c" a' l5 V! d
第1讲. 深度学习在各个领域的成功.mp4
第20讲. 如何定义图像理解?.mp4" u! I, e- O2 p% H. w& ~! e' P
第21讲. 图像理解有哪些研究内容?.mp4
第22讲. 传统图像理解技术:图像分类的问题描述.mp4
第23讲. 传统图像理解技术:图像分类的基本方法(1).mp48 h9 j! m, a6 Y$ ^3 C/ `9 }- r
第24讲. 传统图像理解技术:图像分类的基本方法(2).mp4
第25讲. 传统图像理解技术:图像分类的基本方法(3).mp4
第26讲. 传统图像理解技术:图像搜索系统(1).mp4
第27讲. 传统图像理解技术:图像搜索系统(2).mp4
第28讲. 传统图像理解技术:图像搜索系统(3).mp4, }4 Z' G% L- C5 |0 Q0 m% ^1 }
第29讲. 深度学习的基础模块.mp4
第2讲. 当深度学习遇到CTR预估.mp4) _2 a4 v, n9 n1 w9 a# L
第30讲. 深度学习的模型设计.mp46 X& U) i  ^  f# h7 c5 O
第31讲. 深度学习的训练技巧.mp4
第32讲. 深度学习图像理解技术:图像分类框架.mp4& |+ p5 E- X% a1 l
第33讲. 深度学习图像理解技术:模型加速与优化.mp45 Z, L9 q- l4 v7 A; H5 j3 N- T5 A6 X
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
第35讲. 图像理解进阶.mp4
第36讲. 知识图谱是什么?对我们有何帮助?.mp4% N8 O; ^+ t5 ~5 p) g: T* P- [
第37讲. 知识图谱的发展回顾.mp4; f4 `. M6 i3 F: b" {: h
第38讲. 知识图谱为什么火了?.mp4
第39讲. 知识图谱小结.mp4. r2 S5 L8 v4 d* [3 J+ v1 A
第3讲. 传统主流CTR预估方法:线性模型.mp4/ R' \( n- f( K) c
第40讲. 知识图谱的生命周期与技术难点.mp45 r6 t, p3 X6 J2 T( [0 Q: K; W) q9 q
第41讲. 构建领域知识图谱的挑战与解决方案.mp4
第42讲. 基于非结构化数据的知识抽取.mp47 }/ e/ K" S4 {3 W( N7 g% |# G
第43讲. 基于非结构化数据的知识抽取:实体识别.mp46 h4 X  Y+ m9 G8 N' S
第45讲. 基于非结构化数据的知识抽取:事件抽取.mp4
第46讲. 基于结构化数据的知识抽取.mp48 s! }  z+ x0 d5 A" Z( }
第47讲. 知识融合与质量评估.mp4/ ]8 O8 @5 v& d, |2 H* h; m0 r
第48讲. 知识图谱管理之数据模型介绍.mp49 m) r" K( y7 E3 c) n/ [7 j
第49讲. 知识图谱管理:图谱存储.mp4
第4讲. 传统主流CTR预估方法:FM模型.mp4
第50讲. 知识计算推理.mp43 }/ R; `0 Q9 w# N; S
第51讲. 基于符号的知识表示与推理:谓词逻辑.mp4
第52讲. 基于符号的知识表示与推理:Semantic Net.mp49 W1 b" j, x8 t/ o
第53讲. 基于符号的知识表示与推理:Frame.mp4$ o6 M* s  K  L/ Y
第54讲. 基于符号的知识表示与推理:Script.mp4
第55讲. 基于符号的知识表示与推理:语义网络.mp4
第56讲. 基于分布式语义的知识表示与推理 张量分解模型.mp45 N1 b" h' [: O9 [
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
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
第59讲. 基于图计算的挖掘分析.mp4, ~! N2 t1 {5 [4 I1 k7 @
第5讲. 传统主流CTR预估方法:GBDT模型.mp4, a# p6 O/ Q: f" F5 W, e6 L
第60讲. 知识图谱的行业应用.mp4& E8 ], J6 `* w6 P; }* D& {7 E1 b
第6讲. 深度学习基础模型:前向神经网络(MLP).mp4/ M# R+ g3 R1 C, T- G' f
第7讲. 深度学习基础模型:CNN.mp4
第8讲. 深度学习基础模型:RNN.mp4
第9讲. 深度学习基础模型:LSTM.mp4


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都是有价值的东西,好好学学!
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