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人工智能深度学习应用视频教程(CTR预估60课)

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教程描述:
                            本人工智能6深度学习CTR预估应用视频教程,共60课视频,可以学习到以下四大块内容:深度学习&CTR预估;传统主流ctr预估方法分类;深度学习的基本模型及基础知识;互联网公司深度学习CTR案例;深度学习之图形理解技术及进阶应用学习。
                        
教程目录:
                    第1章 深度学习发展及CTR预估应用
  • AI深度学习实践教程第1课.深度学习在各个领域的成功.mp4
  • AI深度学习实践教程第2课.当深度学习遇到CTR预估.mp4
  • AI深度学习实践教程第3课.传统主流CTR预估方法:线性模型.mp4
  • AI深度学习实践教程第4课.传统主流CTR预估方法:FM模型.mp4
  • AI深度学习实践教程第5课.传统主流CTR预估方法:GBDT模型.mp4  第2章 深度学习模型及基础知识讲解
  • AI深度学习实践教程第6课.深度学习基础模型:前向神经网络(MLP).mp4
  • AI深度学习实践教程第7课.深度学习基础模型:CNN.mp4
  • AI深度学习实践教程第8课.深度学习基础模型:RNN.mp4
  • AI深度学习实践教程第9课.深度学习基础模型:LSTM.mp4
  • AI深度学习实践教程第10课.深度学习CTR预估模型:要解决的几个关键问题.mp4
  • AI深度学习实践教程第11课.离散特征如何让DNN可以处理?(1).mp4
  • AI深度学习实践教程第12课.离散特征如何让DNN可以处理?(2).mp4
  • AI深度学习实践教程第13课.典型网络融合结构之一:并行结构.mp4
  • AI深度学习实践教程第14课.典型网络融合结构之二:串行结构.mp4
  • AI深度学习实践教程第15课.模型训练与优化.mp4  第3章 深度学习CTR案例
  • AI深度学习实践教程第16课.互联网公司深度学习CTR案例:Google(1).mp4
  • AI深度学习实践教程第17课.互联网公司深度学习CTR案例:Google(2).mp4
  • AI深度学习实践教程第18课.互联网公司深度学习CTR案例:阿里巴巴.mp4
  • AI深度学习实践教程第19课.互联网公司深度学习CTR案例:京东商城.mp4  第4章 深度学习之图像理解技术基础
  • AI深度学习实践教程第20课.如何定义图像理解?.mp4
  • AI深度学习实践教程第21课.图像理解有哪些研究内容?.mp4
  • AI深度学习实践教程第22课.传统图像理解技术:图像分类的问题描述.mp4
  • AI深度学习实践教程第23课.传统图像理解技术:图像分类的基本方法(1).mp4
  • AI深度学习实践教程第24课.传统图像理解技术:图像分类的基本方法(2).mp4
  • AI深度学习实践教程第25课.传统图像理解技术:图像分类的基本方法(3).mp4
  • AI深度学习实践教程第26课.传统图像理解技术:图像搜索系统(1).mp4
  • AI深度学习实践教程第27课.传统图像理解技术:图像搜索系统(2).mp4
  • AI深度学习实践教程第28课.传统图像理解技术:图像搜索系统(3).mp4
  • AI深度学习实践教程第29课.深度学习的基础模块.mp4
  • AI深度学习实践教程第30课.深度学习的模型设计.mp4
  • AI深度学习实践教程第31课.深度学习的训练技巧.mp4
  • AI深度学习实践教程第32课.深度学习图像理解技术:图像分类框架.mp4
  • AI深度学习实践教程第33课.深度学习图像理解技术:模型加速与优化.mp4
  • AI深度学习实践教程第34课.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5章 图像理解进阶讲解
  • AI深度学习实践教程第35课.图像理解进阶.mp4
  • AI深度学习实践教程第36课.知识图谱是什么?对我们有何帮助?.mp4
  • AI深度学习实践教程第37课.知识图谱的发展回顾.mp4
  • AI深度学习实践教程第38课.知识图谱为什么火了?.mp4
  • AI深度学习实践教程第39课.知识图谱小结.mp4
  • AI深度学习实践教程第40课.知识图谱的生命周期与技术难点.mp4
  • AI深度学习实践教程第41课.构建领域知识图谱的挑战与解决方案.mp4
  • AI深度学习实践教程第42课.基于非结构化数据的知识抽取.mp4
  • AI深度学习实践教程第43课.基于非结构化数据的知识抽取:实体识别.mp4
  • AI深度学习实践教程第45课.基于非结构化数据的知识抽取:事件抽取.mp4
  • AI深度学习实践教程第46课.基于结构化数据的知识抽取.mp4
  • AI深度学习实践教程第47课.知识融合与质量评估.mp4
  • AI深度学习实践教程第48课.知识图谱管理之数据模型介绍.mp4
  • AI深度学习实践教程第49课.知识图谱管理:图谱存储.mp4
  • AI深度学习实践教程第50课.知识计算推理.mp4
  • AI深度学习实践教程第51课.基于符号的知识表示与推理:谓词逻辑.mp4
  • AI深度学习实践教程第52课.基于符号的知识表示与推理:Semantic Net.mp4
  • AI深度学习实践教程第53课.基于符号的知识表示与推理:Frame.mp4
  • AI深度学习实践教程第54课.基于符号的知识表示与推理:Script.mp4
  • AI深度学习实践教程第55课.基于符号的知识表示与推理:语义网络.mp4
  • AI深度学习实践教程第56课.基于分布式语义的知识表示与推理 张量分解模型.mp4
  • AI深度学习实践教程第57课.基于分布式语义的知识表示与推理 基于翻译的模型TransE.mp4
  • AI深度学习实践教程第58课.基于分布式语义的知识表示与推理 神经网络模型.mp4
  • AI深度学习实践教程第59课.基于图计算的挖掘分析.mp4
  • AI深度学习实践教程第60课.知识图谱的行业应用.mp4
                   
                
            
            
            
            
                
            
                教程简介
            
            
            
                

                     本人工智能深度学习应用视频教程目录如下:

    AI深度学习实践教程第10课.深度学习CTR预估模型:要解决的几个关键问题.mp4
        AI深度学习实践教程第11课.离散特征如何让DNN可以处理?(1).mp4
        AI深度学习实践教程第12课.离散特征如何让DNN可以处理?(2).mp4
        AI深度学习实践教程第13课.典型网络融合结构之一:并行结构.mp4
        AI深度学习实践教程第14课.典型网络融合结构之二:串行结构.mp4
        AI深度学习实践教程第15课.模型训练与优化.mp4
        AI深度学习实践教程第16课.互联网公司深度学习CTR案例:Google(1).mp4
        AI深度学习实践教程第17课.互联网公司深度学习CTR案例:Google(2).mp4
        AI深度学习实践教程第18课.互联网公司深度学习CTR案例:阿里巴巴.mp4
        AI深度学习实践教程第19课.互联网公司深度学习CTR案例:京东商城.mp4
        AI深度学习实践教程第1课.深度学习在各个领域的成功.mp4
        AI深度学习实践教程第20课.如何定义图像理解?.mp4
        AI深度学习实践教程第21课.图像理解有哪些研究内容?.mp4
        AI深度学习实践教程第22课.传统图像理解技术:图像分类的问题描述.mp4
        AI深度学习实践教程第23课.传统图像理解技术:图像分类的基本方法(1).mp4
        AI深度学习实践教程第24课.传统图像理解技术:图像分类的基本方法(2).mp4
        AI深度学习实践教程第25课.传统图像理解技术:图像分类的基本方法(3).mp4
        AI深度学习实践教程第26课.传统图像理解技术:图像搜索系统(1).mp4
        AI深度学习实践教程第27课.传统图像理解技术:图像搜索系统(2).mp4
        AI深度学习实践教程第28课.传统图像理解技术:图像搜索系统(3).mp4
        AI深度学习实践教程第29课.深度学习的基础模块.mp4
        AI深度学习实践教程第2课.当深度学习遇到CTR预估.mp4
        AI深度学习实践教程第30课.深度学习的模型设计.mp4
        AI深度学习实践教程第31课.深度学习的训练技巧.mp4
        AI深度学习实践教程第32课.深度学习图像理解技术:图像分类框架.mp4
        AI深度学习实践教程第33课.深度学习图像理解技术:模型加速与优化.mp4
        AI深度学习实践教程第34课.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
        AI深度学习实践教程第35课.图像理解进阶.mp4
        AI深度学习实践教程第36课.知识图谱是什么?对我们有何帮助?.mp4
        AI深度学习实践教程第37课.知识图谱的发展回顾.mp4
        AI深度学习实践教程第38课.知识图谱为什么火了?.mp4
        AI深度学习实践教程第39课.知识图谱小结.mp4
        AI深度学习实践教程第3课.传统主流CTR预估方法:线性模型.mp4
        AI深度学习实践教程第40课.知识图谱的生命周期与技术难点.mp4
        AI深度学习实践教程第41课.构建领域知识图谱的挑战与解决方案.mp4
        AI深度学习实践教程第42课.基于非结构化数据的知识抽取.mp4
        AI深度学习实践教程第43课.基于非结构化数据的知识抽取:实体识别.mp4
        AI深度学习实践教程第45课.基于非结构化数据的知识抽取:事件抽取.mp4
        AI深度学习实践教程第46课.基于结构化数据的知识抽取.mp4
        AI深度学习实践教程第47课.知识融合与质量评估.mp4
        AI深度学习实践教程第48课.知识图谱管理之数据模型介绍.mp4
        AI深度学习实践教程第49课.知识图谱管理:图谱存储.mp4
        AI深度学习实践教程第4课.传统主流CTR预估方法:FM模型.mp4
        AI深度学习实践教程第50课.知识计算推理.mp4
        AI深度学习实践教程第51课.基于符号的知识表示与推理:谓词逻辑.mp4
        AI深度学习实践教程第52课.基于符号的知识表示与推理:Semantic Net.mp4
        AI深度学习实践教程第53课.基于符号的知识表示与推理:Frame.mp4
        AI深度学习实践教程第54课.基于符号的知识表示与推理:Script.mp4
        AI深度学习实践教程第55课.基于符号的知识表示与推理:语义网络.mp4
        AI深度学习实践教程第56课.基于分布式语义的知识表示与推理 张量分解模型.mp4
        AI深度学习实践教程第57课.基于分布式语义的知识表示与推理 基于翻译的模型TransE.mp4
        AI深度学习实践教程第58课.基于分布式语义的知识表示与推理 神经网络模型.mp4
        AI深度学习实践教程第59课.基于图计算的挖掘分析.mp4
        AI深度学习实践教程第5课.传统主流CTR预估方法:GBDT模型.mp4
        AI深度学习实践教程第60课.知识图谱的行业应用.mp4
        AI深度学习实践教程第6课.深度学习基础模型:前向神经网络(MLP).mp4
        AI深度学习实践教程第7课.深度学习基础模型:CNN.mp4
        AI深度学习实践教程第8课.深度学习基础模型:RNN.mp4
        AI深度学习实践教程第9课.深度学习基础模型:LSTM.mp4
                
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