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【课程目录】

├─01-开篇词 (1讲)
│      000丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.html
│      000丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.mp3
│      000丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.pdf
│      
├─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
│      018丨经典搜索核心算法：TF-IDF及其变种.mp3
│      018丨经典搜索核心算法：TF-IDF及其变种.pdf
│      019丨经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）.html
│      019丨经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）.mp3
│      019丨经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）.pdf
│      020丨经典搜索核心算法：语言模型及其变种.html
│      020丨经典搜索核心算法：语言模型及其变种.mp3
│      020丨经典搜索核心算法：语言模型及其变种.pdf
│      021丨机器学习排序算法：单点法排序学习.html
│      021丨机器学习排序算法：单点法排序学习.mp3
│      021丨机器学习排序算法：单点法排序学习.pdf
│      022丨机器学习排序算法：配对法排序学习.html
│      022丨机器学习排序算法：配对法排序学习.mp3
│      022丨机器学习排序算法：配对法排序学习.pdf
│      023丨机器学习排序算法：列表法排序学习.html
│      023丨机器学习排序算法：列表法排序学习.mp3
│      023丨机器学习排序算法：列表法排序学习.pdf
│      024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.html
│      024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.mp3
│      024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.pdf
│      025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.html
│      025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.mp3
│      025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.pdf
│      026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.html
│      026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.mp3
│      026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.pdf
│      027丨搜索系统评测，有哪些基础指标？.html
│      027丨搜索系统评测，有哪些基础指标？.mp3
│      027丨搜索系统评测，有哪些基础指标？.pdf
│      028丨搜索系统评测，有哪些高级指标？.html
│      028丨搜索系统评测，有哪些高级指标？.mp3
│      028丨搜索系统评测，有哪些高级指标？.pdf
│      029丨如何评测搜索系统的在线表现？.html
│      029丨如何评测搜索系统的在线表现？.mp3
│      029丨如何评测搜索系统的在线表现？.pdf
│      030丨文档理解第一步：文档分类.html
│      030丨文档理解第一步：文档分类.mp3
│      030丨文档理解第一步：文档分类.pdf
│      031丨文档理解的关键步骤：文档聚类.html
│      031丨文档理解的关键步骤：文档聚类.mp3
│      031丨文档理解的关键步骤：文档聚类.pdf
│      032丨文档理解的重要特例：多模文档建模.html
│      032丨文档理解的重要特例：多模文档建模.mp3
│      032丨文档理解的重要特例：多模文档建模.pdf
│      033丨大型搜索框架宏观视角：发展、特点及趋势.html
│      033丨大型搜索框架宏观视角：发展、特点及趋势.mp3
│      033丨大型搜索框架宏观视角：发展、特点及趋势.pdf
│      034丨多轮打分系统概述.html
│      034丨多轮打分系统概述.mp3
│      034丨多轮打分系统概述.pdf
│      035丨搜索索引及其相关技术概述.html
│      035丨搜索索引及其相关技术概述.mp3
│      035丨搜索索引及其相关技术概述.pdf
│      036丨PageRank算法的核心思想是什么？.html
│      036丨PageRank算法的核心思想是什么？.mp3
│      036丨PageRank算法的核心思想是什么？.pdf
│      037丨经典图算法之HITS.html
│      037丨经典图算法之HITS.mp3
│      037丨经典图算法之HITS.pdf
│      038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.html
│      038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.mp3
│      038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.pdf
│      039丨机器学习排序算法经典模型：RankSVM.html
│      039丨机器学习排序算法经典模型：RankSVM.mp3
│      039丨机器学习排序算法经典模型：RankSVM.pdf
│      040丨机器学习排序算法经典模型：GBDT.html
│      040丨机器学习排序算法经典模型：GBDT.mp3
│      040丨机器学习排序算法经典模型：GBDT.pdf
│      041丨机器学习排序算法经典模型：LambdaMART.html
│      041丨机器学习排序算法经典模型：LambdaMART.mp3
│      041丨机器学习排序算法经典模型：LambdaMART.pdf
│      042丨基于深度学习的搜索算法：深度结构化语义模型.html
│      042丨基于深度学习的搜索算法：深度结构化语义模型.mp3
│      042丨基于深度学习的搜索算法：深度结构化语义模型.pdf
│      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
│      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.mp3
│      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.pdf
│      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
│      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.mp3
│      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.pdf
│      复盘 1丨搜索核心技术模块.html
│      复盘 1丨搜索核心技术模块.pdf
│      
├─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
│      063丨简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型.mp3
│      063丨简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型.pdf
│      064丨简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型.html
│      064丨简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型.mp3
│      064丨简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型.pdf
│      065丨简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型.html
│      065丨简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型.mp3
│      065丨简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型.pdf
│      066丨基于隐变量的模型之一：矩阵分解.html
│      066丨基于隐变量的模型之一：矩阵分解.mp3
│      066丨基于隐变量的模型之一：矩阵分解.pdf
│      067丨基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解.html
│      067丨基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解.mp3
│      067丨基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解.pdf
│      068丨基于隐变量的模型之三：分解机.html
│      068丨基于隐变量的模型之三：分解机.mp3
│      068丨基于隐变量的模型之三：分解机.pdf
│      069丨高级推荐模型之一：张量分解模型.html
│      069丨高级推荐模型之一：张量分解模型.mp3
│      069丨高级推荐模型之一：张量分解模型.pdf
│      070丨高级推荐模型之二：协同矩阵分解.html
│      070丨高级推荐模型之二：协同矩阵分解.mp3
│      070丨高级推荐模型之二：协同矩阵分解.pdf
│      071丨高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.html
│      071丨高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.mp3
│      071丨高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.pdf
│      072丨推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.html
│      072丨推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.mp3
│      072丨推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.pdf
│      073丨推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.html
│      073丨推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.mp3
│      073丨推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.pdf
│      074丨推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.html
│      074丨推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.mp3
│      074丨推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.pdf
│      075丨推荐系统评测之一：传统线下评测.html
│      075丨推荐系统评测之一：传统线下评测.mp3
│      075丨推荐系统评测之一：传统线下评测.pdf
│      076丨推荐系统评测之二：线上评测.html
│      076丨推荐系统评测之二：线上评测.mp3
│      076丨推荐系统评测之二：线上评测.pdf
│      077丨推荐系统评测之三：无偏差估计.html
│      077丨推荐系统评测之三：无偏差估计.mp3
│      077丨推荐系统评测之三：无偏差估计.pdf
│      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
│      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.mp3
│      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
│      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.mp3
│      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.pdf
│      080丨现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈.html
│      080丨现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈.mp3
│      080丨现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈.pdf
│      081丨基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.html
│      081丨基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.mp3
│      081丨基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.pdf
│      082丨基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.html
│      082丨基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.mp3
│      082丨基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.pdf
│      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
│      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.mp3
│      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.pdf
│      复盘 2丨推荐系统核心技术模块.html
│      复盘 2丨推荐系统核心技术模块.pdf
│      
├─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
│      007丨LDA模型的前世今生.mp3
│      007丨LDA模型的前世今生.pdf
│      084丨LDA变种模型知多少.html
│      084丨LDA变种模型知多少.mp3
│      084丨LDA变种模型知多少.pdf
│      085丨针对大规模数据，如何优化LDA算法？.html
│      085丨针对大规模数据，如何优化LDA算法？.mp3
│      085丨针对大规模数据，如何优化LDA算法？.pdf
│      086丨基础文本分析模型之一：隐语义分析.html
│      086丨基础文本分析模型之一：隐语义分析.mp3
│      086丨基础文本分析模型之一：隐语义分析.pdf
│      087丨基础文本分析模型之二：概率隐语义分析.html
│      087丨基础文本分析模型之二：概率隐语义分析.mp3
│      087丨基础文本分析模型之二：概率隐语义分析.pdf
│      088丨基础文本分析模型之三：EM算法.html
│      088丨基础文本分析模型之三：EM算法.mp3
│      088丨基础文本分析模型之三：EM算法.pdf
│      089丨为什么需要Word2Vec算法？.html
│      089丨为什么需要Word2Vec算法？.mp3
│      089丨为什么需要Word2Vec算法？.pdf
│      090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型？.html
│      090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型？.mp3
│      090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型？.pdf
│      091丨Word2Vec算法有哪些应用？.html
│      091丨Word2Vec算法有哪些应用？.mp3
│      091丨Word2Vec算法有哪些应用？.pdf
│      092丨序列建模的深度学习利器：RNN基础架构.html
│      092丨序列建模的深度学习利器：RNN基础架构.mp3
│      092丨序列建模的深度学习利器：RNN基础架构.pdf
│      093丨基于门机制的RNN架构：LSTM与GRU.html
│      093丨基于门机制的RNN架构：LSTM与GRU.mp3
│      093丨基于门机制的RNN架构：LSTM与GRU.pdf
│      094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景？.html
│      094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景？.mp3
│      094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景？.pdf
│      095丨对话系统之经典的对话模型.html
│      095丨对话系统之经典的对话模型.mp3
│      095丨对话系统之经典的对话模型.pdf
│      096丨任务型对话系统有哪些技术要点？.html
│      096丨任务型对话系统有哪些技术要点？.mp3
│      096丨任务型对话系统有哪些技术要点？.pdf
│      097丨聊天机器人有哪些核心技术要点？.html
│      097丨聊天机器人有哪些核心技术要点？.mp3
│      097丨聊天机器人有哪些核心技术要点？.pdf
│      098丨什么是文档情感分类？.html
│      098丨什么是文档情感分类？.mp3
│      098丨什么是文档情感分类？.pdf
│      099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢？.html
│      099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢？.mp3
│      099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢？.pdf
│      100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索？.html
│      100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索？.mp3
│      100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索？.pdf
│      复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块.html
│      复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块.pdf
│      
├─05-广告系统核心技术 (19讲)
│      006丨Google的点击率系统模型.html
│      006丨Google的点击率系统模型.mp3
│      006丨Google的点击率系统模型.pdf
│      105丨广告系统概述.html
│      105丨广告系统概述.mp3
│      105丨广告系统概述.pdf
│      106丨广告系统架构.html
│      106丨广告系统架构.mp3
│      106丨广告系统架构.pdf
│      107丨广告回馈预估综述.html
│      107丨广告回馈预估综述.mp3
│      107丨广告回馈预估综述.pdf
│      108丨Facebook的广告点击率预估模型.html
│      108丨Facebook的广告点击率预估模型.mp3
│      108丨Facebook的广告点击率预估模型.pdf
│      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
│      109丨雅虎的广告点击率预估模型.pdf
│      110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.html
│      110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.mp3
│      110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.pdf
│      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
│      112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.mp3
│      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
│      113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”？.mp3
│      113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”？.pdf
│      114丨广告的竞价策略是怎样的？.html
│      114丨广告的竞价策略是怎样的？.mp3
│      114丨广告的竞价策略是怎样的？.pdf
│      115丨如何优化广告的竞价策略？.html
│      115丨如何优化广告的竞价策略？.mp3
│      115丨如何优化广告的竞价策略？.pdf
│      116丨如何控制广告预算？.html
│      116丨如何控制广告预算？.mp3
│      116丨如何控制广告预算？.pdf
│      117丨如何设置广告竞价的底价？.html
│      117丨如何设置广告竞价的底价？.mp3
│      117丨如何设置广告竞价的底价？.pdf
│      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
│      118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.pdf
│      119丨归因模型：如何来衡量广告的有效性.html
│      119丨归因模型：如何来衡量广告的有效性.mp3
│      119丨归因模型：如何来衡量广告的有效性.pdf
│      120丨广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？.html
│      120丨广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？.mp3
│      120丨广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？.pdf
│      121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？.html
│      121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？.mp3
│      121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？.pdf
│      复盘 4丨广告系统核心技术模块.html
│      复盘 4丨广告系统核心技术模块.pdf
│      
├─06-计算机视觉核心技术 (13讲)
│      140丨什么是计算机视觉？.html
│      140丨什么是计算机视觉？.mp3
│      140丨什么是计算机视觉？.pdf
│      141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.html
│      141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.mp3
│      141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.pdf
│      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
│      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.mp3
│      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
│      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.mp3
│      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.pdf
│      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
│      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.mp3
│      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.pdf
│      146丨计算机视觉领域的深度学习模型（一）：AlexNet.html
│      146丨计算机视觉领域的深度学习模型（一）：AlexNet.mp3
│      146丨计算机视觉领域的深度学习模型（一）：AlexNet.pdf
│      147丨计算机视觉领域的深度学习模型（二）：VGG & GoogleNet.html
│      147丨计算机视觉领域的深度学习模型（二）：VGG & GoogleNet.mp3
│      147丨计算机视觉领域的深度学习模型（二）：VGG & GoogleNet.pdf
│      148丨计算机视觉领域的深度学习模型（三）：ResNet.html
│      148丨计算机视觉领域的深度学习模型（三）：ResNet.mp3
│      148丨计算机视觉领域的深度学习模型（三）：ResNet.pdf
│      149丨计算机视觉高级话题（一）：图像物体识别和分割.html
│      149丨计算机视觉高级话题（一）：图像物体识别和分割.mp3
│      149丨计算机视觉高级话题（一）：图像物体识别和分割.pdf
│      150丨计算机视觉高级话题（二）：视觉问答.html
│      150丨计算机视觉高级话题（二）：视觉问答.mp3
│      150丨计算机视觉高级话题（二）：视觉问答.pdf
│      151丨计算机视觉高级话题（三）：产生式模型.html
│      151丨计算机视觉高级话题（三）：产生式模型.mp3
│      151丨计算机视觉高级话题（三）：产生式模型.pdf
│      复盘 5丨计算机视觉核心技术模块.html
│      复盘 5丨计算机视觉核心技术模块.pdf
│      
├─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
│      001丨如何组建一个数据科学团队？.mp3
│      001丨如何组建一个数据科学团队？.pdf
│      003丨数据科学家基础能力之概率统计.html
│      003丨数据科学家基础能力之概率统计.mp3
│      003丨数据科学家基础能力之概率统计.pdf
│      004丨数据科学家基础能力之机器学习.html
│      004丨数据科学家基础能力之机器学习.mp3
│      004丨数据科学家基础能力之机器学习.pdf
│      005丨数据科学家基础能力之系统.html
│      005丨数据科学家基础能力之系统.mp3
│      005丨数据科学家基础能力之系统.pdf
│      008丨曾经辉煌的雅虎研究院.html
│      008丨曾经辉煌的雅虎研究院.mp3
│      008丨曾经辉煌的雅虎研究院.pdf
│      009丨数据科学家高阶能力之分析产品.html
│      009丨数据科学家高阶能力之分析产品.mp3
│      009丨数据科学家高阶能力之分析产品.pdf
│      010丨数据科学家高阶能力之评估产品.html
│      010丨数据科学家高阶能力之评估产品.mp3
│      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
│      011丨数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能.mp3
│      011丨数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能.pdf
│      045丨职场话题：当数据科学家遇见产品团队.html
│      045丨职场话题：当数据科学家遇见产品团队.mp3
│      045丨职场话题：当数据科学家遇见产品团队.pdf
│      046丨职场话题：数据科学家应聘要具备哪些能力？.html
│      046丨职场话题：数据科学家应聘要具备哪些能力？.mp3
│      046丨职场话题：数据科学家应聘要具备哪些能力？.pdf
│      047丨职场话题：聊聊数据科学家的职场规划.html
│      047丨职场话题：聊聊数据科学家的职场规划.mp3
│      047丨职场话题：聊聊数据科学家的职场规划.pdf
│      054丨数据科学团队养成：电话面试指南.html
│      054丨数据科学团队养成：电话面试指南.mp3
│      054丨数据科学团队养成：电话面试指南.pdf
│      055丨数据科学团队养成：Onsite面试面面观.html
│      055丨数据科学团队养成：Onsite面试面面观.mp3
│      055丨数据科学团队养成：Onsite面试面面观.pdf
│      056丨成为“香饽饽”的数据科学家，如何衡量他们的工作呢？.html
│      056丨成为“香饽饽”的数据科学家，如何衡量他们的工作呢？.mp3
│      056丨成为“香饽饽”的数据科学家，如何衡量他们的工作呢？.pdf
│      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
│      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？.mp3
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├─08-人工智能国际顶级会议 (31讲)
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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
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│      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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│      061丨WSDM 2018论文精读：看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息.html
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│      062丨WSDM 2018论文精读：深度学习模型中如何使用上下文信息？.html
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│      101丨The Web 2018论文精读：如何对商品的图片美感进行建模？.html
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│      102丨The Web 2018论文精读：如何改进经典的推荐算法BPR？.html
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│      103丨The Web 2018论文精读：如何从文本中提取高元关系？.html
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│      125丨SIGIR 2018论文精读：偏差和“流行度”之间的关系.html
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│      126丨SIGIR 2018论文精读：如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性？.html
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│      127丨SIGIR 2018论文精读：如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模？.html
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│      128丨CVPR 2018论文精读：如何研究计算机视觉任务之间的关系？.html
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│      129丨CVPR 2018论文精读：如何从整体上对人体进行三维建模？.html
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│      130丨CVPR 2018论文精读：如何解决排序学习计算复杂度高这个问题？.html
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│      131丨ICML 2018论文精读：模型经得起对抗样本的攻击？这或许只是个错觉.html
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│      132丨ICML 2018论文精读：聊一聊机器学习算法的“公平性”问题.html
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│      133丨ICML 2018论文精读：优化目标函数的时候，有可能放大了“不公平”？.html
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│      134丨ACL 2018论文精读：问答系统场景下，如何提出好问题？.html
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│      135丨ACL 2018论文精读：什么是对话中的前提触发？如何检测？.html
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│      136丨ACL 2018论文精读：什么是“端到端”的语义哈希？.html
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│      复盘 7丨一起来读人工智能国际顶级会议论文.html
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├─09-热点话题讨论 (7讲)
│      014丨精读AlphaGo Zero论文.html
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│      059丨2017人工智能技术发展盘点.html
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│      104丨如何快速学习国际顶级学术会议的内容？.html
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│      152丨在人工智能领域，如何快速找到学习的切入点？.html
│      152丨在人工智能领域，如何快速找到学习的切入点？.mp3
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│      153丨人工智能技术选择，该从哪里获得灵感？.html
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│      154丨近在咫尺，走进人工智能研究.html
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│      内参特刊丨和你聊聊每个人都关心的人工智能热点话题.html
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└─10-结束语 (1讲)
        结束语丨雄关漫道真如铁，而今迈步从头越.html
        结束语丨雄关漫道真如铁，而今迈步从头越.mp3
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