+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
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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
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020丨经典搜索核心算法：语言模型及其变种.html
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021丨机器学习排序算法：单点法排序学习.html
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022丨机器学习排序算法：配对法排序学习.html
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023丨机器学习排序算法：列表法排序学习.html
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024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.html
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025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.html
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026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.html
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027丨搜索系统评测，有哪些基础指标？.html
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028丨搜索系统评测，有哪些高级指标？.html
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029丨如何评测搜索系统的在线表现？.html
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030丨文档理解第一步：文档分类.html
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031丨文档理解的关键步骤：文档聚类.html
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032丨文档理解的重要特例：多模文档建模.html
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033丨大型搜索框架宏观视角：发展、特点及趋势.html
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034丨多轮打分系统概述.html
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035丨搜索索引及其相关技术概述.html
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036丨PageRank算法的核心思想是什么？.html
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037丨经典图算法之HITS.html
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038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.html
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039丨机器学习排序算法经典模型：RankSVM.html
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040丨机器学习排序算法经典模型：GBDT.html
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041丨机器学习排序算法经典模型：LambdaMART.html
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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
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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
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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
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复盘 1丨搜索核心技术模块.html
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+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
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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
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065丨简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型.html
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066丨基于隐变量的模型之一：矩阵分解.html
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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
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068丨基于隐变量的模型之三：分解机.html
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069丨高级推荐模型之一：张量分解模型.html
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070丨高级推荐模型之二：协同矩阵分解.html
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071丨高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.html
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072丨推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.html
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073丨推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.html
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074丨推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.html
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075丨推荐系统评测之一：传统线下评测.html
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076丨推荐系统评测之二：线上评测.html
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077丨推荐系统评测之三：无偏差估计.html
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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
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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.pdf
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
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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
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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
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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
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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
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复盘 2丨推荐系统核心技术模块.html
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+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
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084丨LDA变种模型知多少.html
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085丨针对大规模数据，如何优化LDA算法？.html
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086丨基础文本分析模型之一：隐语义分析.html
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087丨基础文本分析模型之二：概率隐语义分析.html
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088丨基础文本分析模型之三：EM算法.html
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089丨为什么需要Word2Vec算法？.html
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090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型？.html
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091丨Word2Vec算法有哪些应用？.html
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092丨序列建模的深度学习利器：RNN基础架构.html
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093丨基于门机制的RNN架构：LSTM与GRU.html
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094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景？.html
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095丨对话系统之经典的对话模型.html
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096丨任务型对话系统有哪些技术要点？.html
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097丨聊天机器人有哪些核心技术要点？.html
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098丨什么是文档情感分类？.html
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099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢？.html
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100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索？.html
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复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块.html
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+05-广告系统核心技术 (19讲)
006丨Google的点击率系统模型.html
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105丨广告系统概述.html
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106丨广告系统架构.html
106丨广告系统架构.mp3
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107丨广告回馈预估综述.html
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108丨Facebook的广告点击率预估模型.html
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109丨雅虎的广告点击率预估模型.html
109丨雅虎的广告点击率预估模型.mp3
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110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.html
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111丨Twitter的广告点击率预估模型.html
111丨Twitter的广告点击率预估模型.mp3
111丨Twitter的广告点击率预估模型.pdf
112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.html
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112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.pdf
113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”？.html
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114丨广告的竞价策略是怎样的？.html
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115丨如何优化广告的竞价策略？.html
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116丨如何控制广告预算？.html
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117丨如何设置广告竞价的底价？.html
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118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.html
118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.mp3
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119丨归因模型：如何来衡量广告的有效性.html
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120丨广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？.html
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121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？.html
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复盘 4丨广告系统核心技术模块.html
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+06-计算机视觉核心技术 (13讲)
140丨什么是计算机视觉？.html
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141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.html
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142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里？.html
142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里？.mp3
142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里？.pdf
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
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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
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
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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
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146丨计算机视觉领域的深度学习模型（一）：AlexNet.html
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147丨计算机视觉领域的深度学习模型（二）：VGG & GoogleNet.html
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148丨计算机视觉领域的深度学习模型（三）：ResNet.html
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149丨计算机视觉高级话题（一）：图像物体识别和分割.html
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150丨计算机视觉高级话题（二）：视觉问答.html
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151丨计算机视觉高级话题（三）：产生式模型.html
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复盘 5丨计算机视觉核心技术模块.html
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+07-数据科学家与数据科学团队养成 (25讲)
001丨如何组建一个数据科学团队？.html
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003丨数据科学家基础能力之概率统计.html
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004丨数据科学家基础能力之机器学习.html
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005丨数据科学家基础能力之系统.html
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008丨曾经辉煌的雅虎研究院.html
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009丨数据科学家高阶能力之分析产品.html
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010丨数据科学家高阶能力之评估产品.html
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010丨数据科学家高阶能力之评估产品.pdf
011丨数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能.html
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045丨职场话题：当数据科学家遇见产品团队.html
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046丨职场话题：数据科学家应聘要具备哪些能力？.html
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047丨职场话题：聊聊数据科学家的职场规划.html
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054丨数据科学团队养成：电话面试指南.html
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055丨数据科学团队养成：Onsite面试面面观.html
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056丨成为“香饽饽”的数据科学家，如何衡量他们的工作呢？.html
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057丨人工智能领域知识体系更新周期只有5～6年，数据科学家如何培养？.html
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058丨数据科学家团队组织架构：水平还是垂直，这是个问题.html
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122丨数据科学家必备套路之一：搜索套路.html
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123丨数据科学家必备套路之二：推荐套路.html
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124丨数据科学家必备套路之三：广告套路.html
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137丨如何做好人工智能项目的管理？.html
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138丨数据科学团队必备的工程流程三部曲.html
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139丨数据科学团队怎么选择产品和项目？.html
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155丨微软研究院：工业界研究机构的楷模.html
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156丨聊一聊谷歌特立独行的混合型研究.html
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复盘 6丨数据科学家与数据科学团队是怎么养成的？.html
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+08-人工智能国际顶级会议 (31讲)
002丨聊聊2017年KDD大会的时间检验奖.html
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012丨精读2017年KDD最佳研究论文.html
012丨精读2017年KDD最佳研究论文.mp3
012丨精读2017年KDD最佳研究论文.pdf
013丨精读2017年KDD最佳应用数据科学论文.html
013丨精读2017年KDD最佳应用数据科学论文.mp3
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015丨精读2017年EMNLP最佳长论文之一.html
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016丨精读2017年EMNLP最佳长论文之二.html
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017丨精读2017年EMNLP最佳短论文.html
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048丨精读2017年ICCV最佳研究论文.html
048丨精读2017年ICCV最佳研究论文.mp3
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049丨精读2017年ICCV最佳学生论文.html
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050丨如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统？.html
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051丨精读2017年NIPS最佳研究论文之一：如何解决非凸优化问题？.html
051丨精读2017年NIPS最佳研究论文之一：如何解决非凸优化问题？.mp3
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052丨精读2017年NIPS最佳研究论文之二：KSD测试如何检验两个分布的异同？.html
052丨精读2017年NIPS最佳研究论文之二：KSD测试如何检验两个分布的异同？.mp3
052丨精读2017年NIPS最佳研究论文之二：KSD测试如何检验两个分布的异同？.pdf
053丨精读2017年NIPS最佳研究论文之三：如何解决非完美信息博弈问题？.html
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060丨WSDM 2018论文精读：看谷歌团队如何做位置偏差估计.html
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