AICon人工智能專家團 深度學習應用實踐60講

admin

第1講. 深度學習在各個領域的成功
第2講. 當深度學習遇到CTR預估
第3講. 傳統主流CTR預估方法：線性模型
第4講. 傳統主流CTR預估方法：FM模型
第5講. 傳統主流CTR預估方法：GBDT模型
第10講. 深度學習CTR預估模型：要解決的幾個關鍵問題
第11講. 離散特征如何讓DNN可以處理？（1）
第12講. 離散特征如何讓DNN可以處理？（2）
第13講. 典型網絡融合結構之一：并行結構
第14講. 典型網絡融合結構之二：串行結構
第15講. 模型訓練與優化
第16講. 互聯網公司深度學習CTR案例：Google（1）
第17講. 互聯網公司深度學習CTR案例：Google（2）
第18講. 互聯網公司深度學習CTR案例：阿里巴巴
第19講. 互聯網公司深度學習CTR案例：京東商城
第6講. 深度學習基礎模型：前向神經網絡（MLP）
第7講. 深度學習基礎模型：CNN
第8講. 深度學習基礎模型：RNN
第9講. 深度學習基礎模型：LSTM
第20講. 如何定義圖像理解？
第21講. 圖像理解有哪些研究內容？
第22講. 傳統圖像理解技術：圖像分類的問題描述
第23講. 傳統圖像理解技術：圖像分類的基本方法（1）
第24講. 傳統圖像理解技術：圖像分類的基本方法（2）
第25講. 傳統圖像理解技術：圖像分類的基本方法（3）
第26講. 傳統圖像理解技術：圖像搜索系統（1）
第27講. 傳統圖像理解技術：圖像搜索系統（2）
第28講. 傳統圖像理解技術：圖像搜索系統（3）
第29講. 深度學習的基礎模塊
第30講. 深度學習的模型設計
第31講. 深度學習的訓練技巧
第32講. 深度學習圖像理解技術：圖像分類框架
第33講. 深度學習圖像理解技術：模型加速與優化
第34講. 深度學習圖像理解技術：物體檢測分割與圖像分類應用場景
第35講. 圖像理解進階
第36講. 知識圖譜是什么？對我們有何幫助？
第37講. 知識圖譜的發展回顧
第38講. 知識圖譜為什么火了？
第39講. 知識圖譜小結
第40講. 知識圖譜的生命周期與技術難點
第41講. 構建領域知識圖譜的挑戰與解決方案
第42講. 基于非結構化數據的知識抽取
第43講. 基于非結構化數據的知識抽取：實體識別
第45講. 基于非結構化數據的知識抽取：事件抽取
第46講. 基于結構化數據的知識抽取
第47講. 知識融合與質量評估
第48講. 知識圖譜管理之數據模型介紹
第49講. 知識圖譜管理：圖譜存儲
第50講. 知識計算推理
第51講. 基于符號的知識表示與推理：謂詞邏輯
第52講. 基于符號的知識表示與推理：Semantic Net
第53講. 基于符號的知識表示與推理：Frame
第54講. 基于符號的知識表示與推理：Script
第55講. 基于符號的知識表示與推理：語義網絡
第56講. 基于分布式語義的知識表示與推理 張量分解模型
第57講. 基于分布式語義的知識表示與推理 基于翻譯的模型TransE
第58講. 基于分布式語義的知識表示與推理 神經網絡模型
第59講. 基于圖計算的挖掘分析
第60講. 知識圖譜的行業應用

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tmpuserx

看起來不錯

李尋歡01

謝謝分享!

cyun998

這個怎么樣

dongjiu

看看，感謝感謝，，，，，，，，，，，，

hongwazi

啥也不說了，感謝樓主分享哇！

ejdjdn

rgddsfdsfdsf

zxx123

正需要，支持樓主大人了！

121020538

這個帖一般般，還可以哦。

Doyle

對人工智能感興趣，瞧瞧，謝謝分享