人工智能Paper年度会员（推荐系统方向）

推荐系统 · baseline · Python · AI&数据科学入门 · PyTorch · 人工智能数学基础 · 神经网络基础知识

*   01 推荐系统/

  *   推荐系统前沿论文班/

    *   1. CAN泛读.mp4

    *   2. CAN精读.mp4

    *   第一课-CAN泛读.mp4

    *   第三课-CAN代码项目实践.mp4

    *   第二课-CAN精读.mp4

    *   资料下载.html

  *   推荐系统基础班/

    *   1.1 推荐系统的起源与应用.mp4

    *   1.2 推荐系统的架构.mp4

    *   2.1.1 倒排索引.mp4

    *   2.1.2 用户协同过滤.mp4

    *   2.1.3 物品协同过滤.mp4

    *   2.1.4 隐语义模型.mp4

    *   2.2.1 基础推荐算法下-0.mp4

    *   2.2.2 基础推荐算法下-1.mp4

    *   3.1.1深度推荐算法上-0.mp4

    *   3.1.2 深度推荐算法上-1.mp4

    *   3.2.1 深度学习推荐算法(下).mp4

    *   3.2.2 深度学习推荐算法(下)1.mp4

    *   4.1 embedding技术.mp4

    *   4.2 word2vec.mp4

    *   4.3 item2vec_graph.mp4

    *   5.1 特征工程.mp4

    *   5.2 模型与特征实时性.mp4

    *   5.3 策略与优化目标设定.mp4

    *   6.1 冷启动问题概述.mp4

    *   6.2 汤普森&UCB.mp4

    *   6.3 Lin_UCB.mp4

    *   7.1 推荐系统的工程实现.mp4

    *   7.2 推荐系统的评估.mp4

    *   8.1 国外推荐系统前沿实践.mp4

    *   8.2国内推荐系统前沿实践.mp4

    *   9.1 课程总结.mp4

    *   9.2 职业发展.mp4

    *   课程资料.html

  *   推荐系统项目班/

    *   6月19日推荐项目第二期直播答疑.mp4

    *   第一次项目实战：4月30日答疑及实战项目发布（上）.mp4

    *   第一次项目实战：5月9日实战项目发布（下）.mp4

    *   第一次项目实战：5月15日数据处理交流及模型任务发布.mp4

    *   第一次项目实战：5月23日学员进度汇报及答疑.mp4

    *   第一次项目实战：5月29日代码讲解及任务介绍.mp4

    *   第一次项目实战：召回服务和排序服务知识点总结及面试要串.mp4

    *   第一章 基于matrixCF在召回和排序中的运用_part01.mp4

    *   第一章 基于matrixCF在召回和排序中的运用_part02.mp4

    *   第一章 基于matrixCF在召回和排序中的运用_part03.mp4

    *   第一章 基于matrixCF在召回和排序中的运用_part04.mp4

    *   第三章 电商场景中精排服务的实践_part01.mp4

    *   第三章 电商场景中精排服务的实践_part02.mp4

    *   第三章 电商场景中精排服务的实践_part03.mp4

    *   第三章 电商场景中精排服务的实践_part04.mp4

    *   第三章 电商场景中精排服务的实践_part05.mp4

    *   第三章 电商场景中精排服务的实践_part06.mp4

    *   第二期项目实战—7月18日深度学习在招聘推荐中的应用.mp4

    *   第二期项目实战—7月25日用CNN和RNN计算词权重.mp4

    *   第二期项目实战—8月1日 基于注意力的推荐模型.mp4

    *   第二章 （上）资讯推荐中多路召回的实践_part01.mp4

    *   第二章 （上）资讯推荐中多路召回的实践_part02.mp4

    *   第二章 （上）资讯推荐中多路召回的实践_part03.mp4

    *   第二章 （上）资讯推荐中多路召回的实践_part04.mp4

    *   第二章 （上）资讯推荐中多路召回的实践_part05.mp4

    *   第二章 （下）资讯推荐中多路召回的实践_part06.mp4

    *   第二章 （下）资讯推荐中多路召回的实践_part07.mp4

    *   第二章 （下）资讯推荐中多路召回的实践_part08.mp4

    *   第四章 资讯场景中重排策略实践.mp4

    *   课件资料下载.html

*   02 baseline/

  *   01 CV baseline 资料合集.html

  *   01AlexNet-01-研究背景.mp4

  *   01AlexNet-02- 研究成果意义.mp4

  *   01AlexNet-03-论文结构.mp4

  *   01AlexNet-04-结构.mp4

  *   01AlexNet-05网络结构特点.mp4

  *   01AlexNet-06-训练技巧.mp4

  *   01AlexNet-07实验结果及分析.mp4

  *   01AlexNet-08-论文总结.mp4

  *   01AlexNet-09-准备工作&代码结构.mp4

  *   01AlexNet-10-代码结构.mp4

  *   01AlexNet-11-代码结构.mp4

  *   01AlexNet-12- 代码结构4&训练方法.mp4

  *   02VGG-01-研究背景&成果&意义.mp4

  *   02VGG-02-论文结构&摘要精读.mp4

  *   02VGG-03-结构及特点.mp4

  *   02VGG-04-训练、测试技巧.mp4

  *   02VGG-05-实验结果及分析.mp4

  *   02VGG-06-论文总结.mp4

  *   02VGG-07-代码结构.mp4

  *   02VGG-08-代码数据集.mp4

  *   02VGG-09-代码&构建VGG模型.mp4

  *   03 01AlexNet-01-研究背景.mp4

  *   03GoogLeNet-03-GoogLeNet结构.mp4

  *   03GoogLeNet-04-训练、测试技巧，实验结果及分析.mp4

  *   03GoogLeNet-05-稀疏结构及总结.mp4

  *   03GoogleNet-01-研究背景、成果及意.mp4

  *   03GoogleNet-02-论文摘要、图表.mp4

  *   03Googlenet-06-代码结果&数据集下载.mp4

  *   03Googlenet-07-结构定义&基本组件.mp4

  *   03Googlenet-08数据集&构建模型.mp4

  *   04 01AlexNet-02- 研究成果意义.mp4

  *   04GoogLeNet-v2-06-代码讲解.mp4

  *   04GoogLeNet-v2-07-代码讲解.mp4

  *   04Googlenet-v2-01-论文背景.mp4

  *   04Googlenet-v2-02-论文结果意义泛读.mp4

  *   04Googlenet-v2-03-论文BN层.mp4

  *   04Googlenet-v2-04-结构、实验结果及分析.mp4

  *   04Googlenet-v2-05-论文总结.mp4

  *   04Googlenet-v2-08-代码讲解.mp4

  *   05 01AlexNet-03-论文结构.mp4

  *   05-googlenet-v3-01-研究背景&成果&意义.mp4

  *   05-googlenet-v3-02.mp4

  *   05-googlenet-v3-03-网络设计准则&卷积分解&辅助分类.mp4

  *   05-googlenet-v3-04-特征图分辨率下降&标签平滑.mp4

  *   05-googlenet-v3-05-网络结构&实验结果.mp4

  *   05-googlenet-v3-06-论文总结.mp4

  *   05-googlenet-v3-07-代码准备.mp4

  *   05-googlenet-v3-08-网络结构代码详解.mp4

  *   05-googlenet-v3-09-模型训练&标签平滑.mp4

  *   06 01AlexNet-04-结构.mp4

  *   06-ResNet-01-背景成果意义.mp4

  *   06-ResNet-02-论文泛读.mp4

  *   06-ResNet-03-残差结构.mp4

  *   06-ResNet-04-ResNet结构.mp4

  *   06-ResNet-05-论文总结.mp4

  *   06-ResNet-06-ResNet推理.mp4

  *   06-ResNet-07-ResNet结构搭建详解.mp4

  *   06-ResNet-08-ResNet20训练及实验分析.mp4

  *   07 01AlexNet-05网络结构特点.mp4

  *   07-googlenet-v4-01-背景成果意义.mp4

  *   07-googlenet-v4-02-论文泛读.mp4

  *   07-googlenet-v4-03-inception-v4.mp4

  *   07-googlenet-v4-04-inception-resnet.mp4

  *   07-googlenet-v4-05-实验结果论文总结.mp4

  *   07-googlenet-v4-06-inceptionv4代码（上）.mp4

  *   07-googlenet-v4-07-inceptionv4代码（下）.mp4

  *   07-googlenet-v4-08-inception-resnet代码.mp4

  *   08 01AlexNet-06-训练技巧.mp4

  *   08-ResNeXt-01-背景意义成果.mp4

  *   08-ResNeXt-02-论文泛读.mp4

  *   08-ResNeXt-03-聚合变换分析.mp4

  *   08-ResNeXt-04-分组卷积与ResNeXt.mp4

  *   08-ResNeXt-05-实验结果与论文总结.mp4

  *   08-ResNeXt-06-ResNeXt50-inference.mp4

  *   08-ResNeXt-07-ResNeXt-50_32x4d-网络搭建代码详解.mp4

  *   08-ResNeXt-08-ResNeXt-29训练.mp4

  *   08-ResNeXt-09-分组卷积.mp4

  *   09 01AlexNet-07实验结果及分析.mp4

  *   09-DenseNet-01-背景意义成果.mp4

  *   09-DenseNet-02-论文泛读..mp4

  *   09-DenseNet-03-论文图表.mp4

  *   10 01AlexNet-08-论文总结.mp4

  *   11 01AlexNet-09-准备工作&代码结构.mp4

  *   12 01AlexNet-10-代码结构.mp4

  *   13 01AlexNet-11-代码结构.mp4

  *   14 01AlexNet-12- 代码结构4&训练方法.mp4

  *   15 02VGG-01-研究背景&成果&意义.mp4

  *   16 02VGG-02-论文结构&摘要精读.mp4

  *   17 02VGG-03-结构及特点.mp4

  *   18 02VGG-04-训练、测试技巧.mp4

  *   19 02VGG-05-实验结果及分析.mp4

  *   20 02VGG-06-论文总结.mp4

  *   21 02VGG-07-代码结构.mp4

  *   22 02VGG-08-代码数据集.mp4

  *   23 02VGG-09-代码&构建VGG模型.mp4

  *   24 CVbaseline 第一次直播答疑.mp4

  *   25 03GoogleNet-01-研究背景、成果及意.mp4

  *   26 03GoogleNet-02-论文摘要、图表.mp4

  *   27 03GoogLeNet-03-GoogLeNet结构.mp4

  *   28 03GoogLeNet-04-训练、测试技巧，实验结果及分析.mp4

  *   29 03GoogLeNet-05-稀疏结构及总结.mp4

  *   30 03Googlenet-06-代码结果&数据集下载.mp4

  *   31 03Googlenet-07-结构定义&基本组件.mp4

  *   32 03Googlenet-08数据集&构建模型.mp4

  *   33 04Googlenet-v2-01-论文背景.mp4

  *   34 04Googlenet-v2-02-论文结果意义泛读.mp4

  *   35 04Googlenet-v2-03-论文BN层.mp4

  *   36 04Googlenet-v2-04-结构、实验结果及分析.mp4

  *   37 04Googlenet-v2-05-论文总结.mp4

  *   38 04GoogLeNet-v2-06-代码讲解.mp4

  *   39 04GoogLeNet-v2-07-代码讲解.mp4

  *   40 04Googlenet-v2-08-代码讲解.mp4

  *   41 05-googlenet-v3-01-研究背景&成果&意义.mp4

  *   42 05-googlenet-v3-02.mp4

  *   43 05-googlenet-v3-03-网络设计准则&卷积分解&辅助分类.mp4

  *   44 05-googlenet-v3-04-特征图分辨率下降&标签平滑.mp4

  *   45 05-googlenet-v3-05-网络结构&实验结果.mp4

  *   46 05-googlenet-v3-06-论文总结.mp4

  *   47 05-googlenet-v3-07-代码准备.mp4

  *   48 05-googlenet-v3-08-网络结构代码详解.mp4

  *   49 05-googlenet-v3-09-模型训练&标签平滑.mp4

  *   50 06-ResNet-01-背景成果意义.mp4

  *   51 06-ResNet-02-论文泛读.mp4

  *   52 06-ResNet-03-残差结构.mp4

  *   53 06-ResNet-04-ResNet结构.mp4

  *   54 06-ResNet-05-论文总结.mp4

  *   55 06-ResNet-06-ResNet推理.mp4

  *   56 06-ResNet-07-ResNet结构搭建详解.mp4

  *   57 06-ResNet-08-ResNet20训练及实验分析.mp4

  *   58 cv baseline第二场直播答疑.mp4.mp4

  *   59 07-googlenet-v4-01-背景成果意义.mp4

  *   60 07-googlenet-v4-02-论文泛读.mp4

  *   61 07-googlenet-v4-03-inception-v4.mp4

  *   62 07-googlenet-v4-04-inception-resnet.mp4

  *   63 07-googlenet-v4-05-实验结果论文总结.mp4

  *   64 07-googlenet-v4-06-inceptionv4代码（上）.mp4

  *   65 07-googlenet-v4-07-inceptionv4代码（下）.mp4

  *   66 07-googlenet-v4-08-inception-resnet代码.mp4

  *   67 08-ResNeXt-01-背景意义成果.mp4

  *   68 08-ResNeXt-02-论文泛读.mp4

  *   69 08-ResNeXt-03-聚合变换分析.mp4

  *   70 08-ResNeXt-04-分组卷积与ResNeXt.mp4

  *   71 08-ResNeXt-05-实验结果与论文总结.mp4

  *   72 08-ResNeXt-06-ResNeXt50-inference.mp4

  *   73 08-ResNeXt-07-ResNeXt-50_32x4d-网络搭建代码详解.mp4

  *   74 08-ResNeXt-08-ResNeXt-29训练.mp4

  *   75 08-ResNeXt-09-分组卷积.mp4

  *   76 09-DenseNet-01-背景意义成果.mp4

  *   77 09-DenseNet-02-论文泛读..mp4

  *   78 09-DenseNet-03-论文图表.mp4

  *   79 09-DenseNet-04-基本组件1.mp4

  *   80 09-DenseNet-05-基本组件2.mp4

  *   81 09-DenseNet-06-Densenet网络结构.mp4

  *   82 09-DenseNet-07-实验结果及分析.mp4

  *   83 09-DenseNet-08-论文总结.mp4

  *   84 09-DenseNet-09-计算图与显存分析.mp4

  *   85 09-DenseNet-10-DenseNet-121推理.mp4

  *   86 09-DenseNet-11-DenseNet-121-搭建.mp4

  *   87 09-DenseNet-12-DenseLayer详解..mp4

  *   88 09-DenseNet-13-DenseNet-40-训练.mp4

  *   90 10-SENet-01-学习目标课程安排.mp4

  *   91 10-SENet-02-研究背景.mp4

  *   92 10-SENet-03-研究意义及成果.mp4

  *   93 10-SENet-04-论文结构..mp4

  *   94 10-SENet-05-论文图表.mp4

  *   95 10-SENet-06-Squeeze-Excitation..mp4

  *   96 10-SENet-07-SE-ResNet-50..mp4

  *   97 10-SENet-08-实验结果及分析.mp4

  *   98 10-SENet-09-Ablation-Study.mp4

  *   99 10-SENet-10-论文总结.mp4

  *   100 10-SENet-11-代码实现及Baseline结语..mp4

  *   CV baseline 资料合集.html

  *   CVbaseline 第一次直播答疑.mp4

  *   cv baseline第二场直播答疑.mp4.mp4

*   03 Python · AI&数据科学入门/

  *   01 【资料合集】代码、数据及课件下载地址.html

  *   02 第一章 绪论和环境配置.mp4

  *   03 【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4

  *   04 第二章 Python 基本语法元素.mp4

  *   05 【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.mp4

  *   06 第三章 基本数据类型.mp4

  *   07 【作业讲解】第三章：基本数据类型.mp4

  *   08 第四章 组合数据类型.mp4

  *   09 【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mp4

  *   10 第五章 程序控制结构.mp4

  *   11 【作业讲解】第五章：程序控制结构.mp4

  *   12 第六章 函数-面向过程的编程.mp4

  *   13 【作业讲解】第六章：函数.mp4

  *   14 第七章 类-面向对象的编程.mp4

  *   15 【作业讲解】第七章：类.mp4

  *   16 第八章 文件、异常和模块.mp4

  *   17 【作业讲解】第八章：文件、异常和模块.mp4

  *   18 第九章 有益的探索.mp4

  *   19 【作业讲解】第九章：有益的探索.mp4

  *   20 第十章 Python标准库.mp4

  *   21 【作业讲解】第十章：Python标准库.mp4

  *   22 第十一章 科学计算库—Numpy应用.mp4

  *   23 【作业讲解】第十一章：Numpy库.mp4

  *   24 第十二章 Pandas库.mp4

  *   25 【作业讲解】第十二章：Pandas库.mp4

  *   26 第十三章 Matplotlib.mp4

  *   27 【作业讲解】第十三章：Matplotlib.mp4

  *   28 第十四章 Sklearn常规用法.mp4

  *   29 【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法.mp4

  *   30 第十五章 再谈编程.mp4

*   04 PyTorch/

  *   01 【资料合集】课件及代码百度云盘下载地址.html

  *   02 【必看】深入浅出PyTorch.mp4

  *   03 【第一周】PyTorch简介与安装.mp4

  *   04 【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mp4

  *   05 【第一周】张量简介与创建.mp4

  *   06 【第一周】张量操作与线性回归.mp4

  *   07 【第一周】计算图与动态图机制.mp4

  *   08 【第一周】autograd与逻辑回归.mp4

  *   09 【第一周】作业讲解1.mp4

  *   10 【第一周】作业讲解2.mp4

  *   11 【第一周】作业讲解3.mp4

  *   12 【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.mp4

  *   13 【第二周】数据预处理transforms模块机制.mp4

  *   14 【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mp4

  *   15 【第二周】学会自定义transforms方法.mp4

  *   16 【第二周】作业讲解.mp4

  *   17 【第三周】模型创建步骤与nn.Module.mp4

  *   18 【第三周】模型容器与AlexNet构建.mp4

  *   19 【第三周】nn网络层-卷积层.mp4

  *   20 【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mp4

  *   21 【第三周】作业讲解.mp4

  *   22 【第四周】权值初始化.mp4

  *   23 【第四周】损失函数（一）.mp4

  *   24 【第四周】损失函数(二).mp4

  *   25 【第四周】优化器optimizer的概念.mp4

  *   26 【第四周】torch.optim.SGD.mp4

  *   27 【第四周】作业讲解.mp4

  *   28 【第五周】学习率调整策略.mp4

  *   29 【第五周】TensorBoard简介与安装.mp4

  *   30 【第五周】TensorBoard使用（一）.mp4

  *   31 【第五周】TensorBoard使用（二）.mp4

  *   32 【第五周】hook函数与CAM可视化.mp4

  *   33 【第五周】作业讲解.mp4

  *   34 【第六周】正则化之weight_decay.mp4

  *   35 【第六周】Batch Normalization.mp4

  *   36 【第六周】Normalizaiton_layers.mp4

  *   37 【第六周】正则化之Dropout.mp4

  *   38 【第六周】作业讲解.mp4

  *   39 【第七周】模型保存与加载.mp4

  *   40 【第七周】模型finetune.mp4

  *   41 【第七周】GPU的使用.mp4

  *   42 【第七周】PyTorch常见报错.mp4

  *   43 【第七周】作业讲解.mp4

  *   44 【第八周】图像分类一瞥.mp4

  *   45 【第八周】图像分割一瞥.mp4

  *   46 【第八周】图像目标检测一瞥（上）.mp4

  *   47 【第八周】图像目标检测一瞥（下）.mp4

  *   48 【第九周】生成对抗网络一瞥.mp4

  *   49 【第九周】循环神经网络一瞥.mp4

*   05 人工智能数学基础/

  *   01 说出你的故事！深度之眼征稿活动~.html

  *   02 【严正声明】盗版必究！.html

  *   03 【招募】如何获得深度之眼奖学金和助学金？.html

  *   04 课件下载地址.html

  *   05 【第一章 线性代数(上)】章节导读.mp4

  *   06 【第一章 线性代数(上)】-1 矩阵及其基本运算①.mp4

  *   07 【第一章 线性代数(上)】-2 矩阵及其基本运算②.mp4

  *   08 【第一章 线性代数(上)】-3 矩阵的行列式①.mp4

  *   09 【第一章 线性代数(上)】-4 矩阵的行列式②.mp4

  *   10 【第一章 线性代数(上)】-5 矩阵的行列式③.mp4

  *   11 【第一章 线性代数(上)】-6 矩阵的行列式④.mp4

  *   12 【第一章 线性代数(上)】-7 矩阵的逆①.mp4

  *   13 【第一章 线性代数(上)】-8 矩阵的逆②.mp4

  *   14 【第一章 线性代数(上)】-9 矩阵的逆③.mp4

  *   15 【第二章 线性代数(下)】章节导读.mp4

  *   16 【第二章 线性代数(下)】-1 矩阵的初等变换①.mp4

  *   17 【第二章 线性代数(下)】-2 矩阵的初等变换②.mp4

  *   18 【第二章 线性代数(下)】-3 矩阵的初等变换③.mp4

  *   19 【第二章 线性代数(下)】-4 矩阵的初等变换④.mp4

  *   20 【第二章 线性代数(下)】-5 矩阵的特征值与特征向量①.mp4

  *   21 【第二章 线性代数(下)】-6 矩阵的特征值与特征向量②.mp4

  *   22 【第二章 线性代数(下)】-7 矩阵的特征值与特征向量③.mp4

  *   23 【第二章 线性代数(下)】-8 矩阵对角化以及二次型①.mp4

  *   24 【第二章 线性代数(下)】-9 矩阵对角化以及二次型②.mp4

  *   25 【第二章 线性代数(下)】-10 矩阵对角化以及二次型③.mp4

  *   26 【第二章 线性代数(下)】-11svd分解的应用.mp4

  *   27 【第三章 微积分】-01常用函数的导数以及到导数的常用公式.mp4

  *   28 【第三章 微积分】-02 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mp4

  *   29 【第三章 微积分】-03 函数的凹凸性&函数的极值.mp4

  *   30 【第三章 微积分】-04 不定积分.mp4

  *   31 【第三章 微积分】-05 定积分.mp4

  *   32 【第三章 微积分】-06 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则.mp4

  *   33 【第三章 微积分】-07 方向导数与梯度及其应用.mp4

  *   34 【第三章 微积分】-08 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值.mp4

  *   35 【第三章 微积分】-09 矩阵的求导.mp4

  *   36 【第三章 微积分】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用.mp4

  *   37 【第四章 概率论】-01随机实验样本空间随机事件&概率的定义.mp4

  *   38 【第四章 概率论】-02全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性.mp4

  *   39 【第四章 概率论】-03随机变量与多维随机变量.mp4

  *   40 【第四章 概率论】-04期望与方差part1.mp4

  *   41 【第四章 概率论】-05期望与方差part2.mp4

  *   42 【第四章 概率论】-06参数的估计.mp4

  *   43 【第五章 最优化】-1 无约束最优化梯度下降.mp4

  *   44 【第五章 最优化】-2 无约束最优化梯度下降.mp4

  *   45 【第五章 最优化】-3 约束最优化.mp4

*   06 神经网络基础知识/

  *   01 学员课件资料.html

  *   02 01-神经网络基础与多层感知机-0.mp4

  *   03 01-神经网络基础与多层感知机-1.mp4

  *   04 01-神经网络基础与多层感知机-2.mp4

  *   05 01-神经网络基础与多层感知机-3.mp4

  *   06 01-神经网络基础与多层感知机-4.mp4

  *   07 02-卷积神经网络-0.mp4

  *   08 02-卷积神经网络-1.mp4

  *   09 02-卷积神经网络-2.mp4

  *   10 03-循环神经网络-0.mp4

  *   11 03-循环神经网络-1.mp4

  *   12 03-循环神经网络-2.mp4