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极客时间-AICon人工智能专家团-深度学习应用实践60讲-价值99元课程
类型:人工智能 编号:IT-2284 发布时间:2020-03-11
小二
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F:\极客时间\11. AICon人工智能专家团-深度学习应用实践60讲
├(1)第03讲. 传统主流CTR预估方法:线性模型.mp4
├(2)第10讲. 深度学习CTR预估模型:要解决的几个关键问题.mp4
├(3)第11讲. 离散特征如何让DNN可以处理?(1).mp4
├(4)第12讲. 离散特征如何让DNN可以处理?(2).mp4
├(5)第13讲. 典型网络融合结构之一:并行结构.mp4
├(6)第14讲. 典型网络融合结构之二:串行结构.mp4
├(7)第15讲. 模型训练与优化.mp4
├(8)第16讲. 互联网公司深度学习CTR案例:Google(1).mp4
├(9)第17讲. 互联网公司深度学习CTR案例:Google(2).mp4
├(10)第18讲. 互联网公司深度学习CTR案例:阿里巴巴.mp4
├(11)第19讲. 互联网公司深度学习CTR案例:京东商城.mp4
├(12)第1讲. 深度学习在各个领域的成功.mp4
├(13)第20讲. 如何定义图像理解?.mp4
├(14)第21讲. 图像理解有哪些研究内容?.mp4
├(15)第22讲. 传统图像理解技术:图像分类的问题描述.mp4
├(16)第23讲. 传统图像理解技术:图像分类的基本方法(1).mp4
├(17)第24讲. 传统图像理解技术:图像分类的基本方法(2).mp4
├(18)第25讲. 传统图像理解技术:图像分类的基本方法(3).mp4
├(19)第26讲. 传统图像理解技术:图像搜索系统(1).mp4
├(20)第27讲. 传统图像理解技术:图像搜索系统(2).mp4
├(21)第28讲. 传统图像理解技术:图像搜索系统(3).mp4
├(22)第29讲. 深度学习的基础模块.mp4
├(23)第2讲. 当深度学习遇到CTR预估.mp4
├(24)第30讲. 深度学习的模型设计.mp4
├(25)第31讲. 深度学习的训练技巧.mp4
├(26)第32讲. 深度学习图像理解技术:图像分类框架.mp4
├(27)第33讲. 深度学习图像理解技术:模型加速与优化.mp4
├(28)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)第35讲. 图像理解进阶.mp4
├(30)第36讲. 知识图谱是什么?对我们有何帮助?.mp4
├(31)第37讲. 知识图谱的发展回顾.mp4
├(32)第38讲. 知识图谱为什么火了?.mp4
├(33)第39讲. 知识图谱小结.mp4
├(34)第40讲. 知识图谱的生命周期与技术难点.mp4
├(35)第41讲. 构建领域知识图谱的挑战与解决方案.mp4
├(36)第42讲. 基于非结构化数据的知识抽取.mp4
├(37)第43讲. 基于非结构化数据的知识抽取:实体识别.mp4
├(38)第45讲. 基于非结构化数据的知识抽取:事件抽取.mp4
├(39)第46讲. 基于结构化数据的知识抽取.mp4
├(40)第47讲. 知识融合与质量评估.mp4
├(41)第48讲. 知识图谱管理之数据模型介绍.mp4
├(42)第49讲. 知识图谱管理:图谱存储.mp4
├(43)第4讲. 传统主流CTR预估方法:FM模型.mp4
├(44)第50讲. 知识计算推理.mp4
├(45)第51讲. 基于符号的知识表示与推理:谓词逻辑.mp4
├(46)第52讲. 基于符号的知识表示与推理:Semantic Net.mp4
├(47)第53讲. 基于符号的知识表示与推理:Frame.mp4
├(48)第54讲. 基于符号的知识表示与推理:Script.mp4
├(49)第55讲. 基于符号的知识表示与推理:语义网络.mp4
├(50)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
├(51)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
├(52)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
├(53)第59讲. 基于图计算的挖掘分析.mp4
├(54)第5讲. 传统主流CTR预估方法:GBDT模型.mp4
├(55)第60讲. 知识图谱的行业应用.mp4
├(56)第6讲. 深度学习基础模型:前向神经网络(MLP).mp4
├(57)第7讲. 深度学习基础模型:CNN.mp4
├(58)第8讲. 深度学习基础模型:RNN.mp4
├(59)第9讲. 深度学习基础模型:LSTM.mp4
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