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今天，我想和大家分享-,人工智能之深度学习应用实践60讲的文章，感谢您宝贵的时间阅读，让这一刻属于我们吧！
资源介绍
img src=”https://www.17fenxiang.cn/lxm/3af09a9c4b725af8b09e62f990ec263e.jpg” alt=”人工智能之深度学习应用实践60讲” />
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
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.mp45 B+ H2 d4 L* ^1 x2 l” f
第14讲. 典型网络融合结构之二：串行结构.mp4” k( c9 G6 Z6 \
第15讲. 模型训练与优化.mp46 U- {& y8 v/ F
第16讲. 互联网公司深度学习CTR案例：Google（1）.mp4. F5 d1 {! L j3 [ J( T
第17讲. 互联网公司深度学习CTR案例：Google（2）.mp4
第18讲. 互联网公司深度学习CTR案例：阿里巴巴.mp4! w4 S6 l( A) X$ U: }
第19讲. 互联网公司深度学习CTR案例：京东商城.mp4& {” p2 N2 X* U. l$ I
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& C% l2 y) n2 @7 k- J! Q
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）.mp4
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$ f7 u/ s* D’ n- W! @” z: |1 C
第29讲. 深度学习的基础模块.mp4( c; d% J/ l/ q9 J” i6 ^
第2讲. 当深度学习遇到CTR预估.mp4
第30讲. 深度学习的模型设计.mp4$ e& Q0 i3 ?; T ~# T
第31讲. 深度学习的训练技巧.mp4/ M; _3 n+ C: I
第32讲. 深度学习图像理解技术：图像分类框架.mp4– }” K- {- [! H5 i5 K: P
第33讲. 深度学习图像理解技术：模型加速与优化.mp4
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
第37讲. 知识图谱的发展回顾.mp4
第38讲. 知识图谱为什么火了？.mp4
第39讲. 知识图谱小结.mp4
第3讲. 传统主流CTR预估方法：线性模型.mp4
第40讲. 知识图谱的生命周期与技术难点.mp4‘ l& k/ S6 q2 w” H. T$ r; m8 s
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.mp4
第43讲. 基于非结构化数据的知识抽取：实体识别.mp4
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.mp4
第47讲. 知识融合与质量评估.mp4 ^0 x” q4 P ^5 Q( B# J0 B- f
第48讲. 知识图谱管理之数据模型介绍.mp4
第49讲. 知识图谱管理：图谱存储.mp4& s- Y% ? ]3 V% ^’ k) ^
第4讲. 传统主流CTR预估方法：FM模型.mp42 t7 |. x2 W. J/ @4 t
第50讲. 知识计算推理.mp4$ W: H. }3 n; v: P& ] r
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.mp4
第53讲. 基于符号的知识表示与推理：Frame.mp48 A( s% q( G1 p1 g8 S2 k
第54讲. 基于符号的知识表示与推理：Script.mp4– ~3 N( c4 o# C
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.mp48 h a* q) Y6 |; L8 w
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, m6 e: Z# ]$ s1 ]
第5讲. 传统主流CTR预估方法：GBDT模型.mp4
第60讲. 知识图谱的行业应用.mp4
第6讲. 深度学习基础模型：前向神经网络（MLP）.mp4
第7讲. 深度学习基础模型：CNN.mp4 u, _( `# A6 {! g. t/ Y: t
第8讲. 深度学习基础模型：RNN.mp4# D8 M( e0 p” x! O$ g7 J
第9讲. 深度学习基础模型：LSTM.mp4
