课程目录

• 01、视频
• 任务10001 算法复杂度动态规划 DTW-01
• 任务10002 算法复杂度动态规划 DTW-02
• 任务10003 算法复杂度动态规划 DTW-03
• 任务10004 算法复杂度动态规划 DTW-04
• 任务10005 算法复杂度动态规划 DTW-05
• 任务10006 逻辑回归与正则-01
• 任务10007 逻辑回归与正则-02
• 任务10008 逻辑回归与正则-03
• 任务10009 逻辑回归与正则-04(120244)
• 任务10009 逻辑回归与正则-04
• 任务10010 逻辑回归与正则-05
• 任务10011 Divideand Conquer技术以及应用-01
• 任务10012 Divideand Conquer技术以及应用-02
• 任务10013 哈希表搜索树 堆（优先堆）-01
• 任务10014 哈希表搜索树 堆（优先堆）-02
• 任务10015 XGBoost-01
• 任务10016 XGBoost-02
• 任务10017 XGBoost-03
• 任务10018 XGBoost-04
• 任务10019 Searchingand Mining Trillions of Time Series-01
• 任务10020 Searchingand Mining Trillions of Time Series S-02
• 任务10021 Ensemble模型实战
• 任务10022 机器学习回顾（1）-01
• 任务10023 机器学习回顾（1）-02
• 任务10024 凸优化（1）-01(120253)
• 任务10024 凸优化（1）-01
• 任务10025 凸优化（1）-02
• 任务10026 凸优化（1）-03
• 任务10027 凸优化（1）-04
• 任务10028 凸优化（1）-05
• 任务10029 FromWord Embeddings To Document Distances-01
• 任务10030 FromWord Embeddings To Document Distances-02
• 任务10031 机器学习回顾（2）-01
• 任务10032 机器学习回顾（2）-02
• 任务10033 生活中的优化问题案例讲解-01
• 任务10034 生活中的优化问题案例讲解-02
• 任务10035 LagrangianDuality KKT条件 Complementary-01
• 任务10036 LagrangianDuality KKT条件 Complementary -02
• 任务10037 LagrangianDuality KKT条件 Complementary -03
• 任务10038 LP以及它的DualQP以及它的Dual-01
• 任务10039 LP以及它的DualQP以及它的Dual-02
• 任务10040 核函数Mercers Theorem-01
• 任务10041 核函数Mercers Theorem-02
• 任务10042 文本表示-01
• 任务10043 文本表示-02
• 任务10044 文本表示-03
• 任务10045 文本表示-04
• 任务10046 XGBoost-AScalable Tree Boosting System-01
• 任务10047 XGBoost-AScalable Tree Boosting System-02
• 任务10048 各类文本相似度计算技术Survey-01
• 任务10049 各类文本相似度计算技术Survey-02
• 任务10050 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-01
• 任务10051 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-02
• 任务10052 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-03
• 任务10053 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-04
• 任务10054 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-05
• 任务10055 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-06
• 任务10056 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-07
• 任务10057 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-08
• 任务10058 SkipGram源代码解读-01
• 任务10059 SkipGram源代码解读-02
• 任务10060 第一次作业讲解-01
• 任务10061 第一次作业讲解-02
• 任务10062 第一次作业讲解-03 348.37M 平价资源站666root.com
• 任务10063 Miningand Summarizing Customer Reviews-01
• 任务10064 Miningand Summarizing Customer Reviews-02
• 任务10065 EM算法和HMM-01
• 任务10066 EM算法和HMM-02
• 任务10067 EM算法和HMM-03
• 任务10068 EM算法和HMM-04
• 任务10069 EM算法和HMM-05
• 任务10070 EM算法和HMM-06
• 任务10071 ReadingWikipedia to Answer
• 任务10072 ReadingWikipedia to Answer
• 任务10073 ReadingWikipedia to Answer
• 任务10074 基于HMM的词性分析（POStagger）
• 任务10075 基于HMM的词性分析
• 任务10076 不同语言模型smoothing技术
• 任务10077 不同语言模型smoothing技术
• 任务10078 CRF模型-01
• 任务10079 CRF模型-02
• 任务10080 CRF模型-03
• 任务10081 CRF模型-04
• 任务10082 CRF模型-05
• 任务10083 基于HMM的中文分词-jieba分词原理讲解-01
• 任务10084 基于HMM的中文分词-jieba分词原理讲解-02
• 任务10085 基于LSTM-CRF的命名实体识别实战-01
• 任务10086 基于LSTM-CRF的命名实体识别实战-02
• 任务10087 基于LSTM-CRF的命名实体识别实战-03
• 任务10088 Project1讲解-01
• 任务10089 Project1讲解-02
• 任务10090 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-1
• 任务10091 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-2
• 任务10092 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-3
• 任务10093 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-4
• 任务10094 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-5
• 任务10095 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-6
• 任务10096 GlobalVectors for Word Representation-1
• 任务10097 GlobalVectors for Word Representation-2
• 任务10098 Paper Representation Learning A Review-1
• 任务10099 PaperRepresentation Learning A Review-2
• 任务10100 Paper Representation Learning A Review-3
• 任务10101 ReviewGPU的使用与环境搭建 + 基于pytorch的简单的神经网络搭建-
• 任务10102 ReviewGPU的使用与环境搭建 + 基于pytorch的简单的神经网络搭建-2
• 任务10103 Review 对话系统技术概览-1
• 任务10104 Review对话系统技术概览-2
• 任务10105 Lecture-RNN,LSTM，梯度问题-1
• 任务10106 Lecture-RNN,LSTM，梯度问题-2
• 任务10107 Lecture-RNN,LSTM，梯度问题-3
• 任务10108 Lecture-RNN,LSTM，梯度问题-4
• 任务10109 第八篇论文LSTM-A Search Space Odyssey-1
• 任务10110 第八篇论文LSTM-A Search Space Odyssey-2
• 任务10111 Review-Pytorch讲解-1
• 任务10112 Review-Pytorch讲解-2
• 任务10113 Review-Pytorch讲解-3
• 任务10114 Lecture-Seq2Seq,Attention,
• 任务10115 Lecture-Seq2Seq,Attention,
• 任务10116 Lecture-Seq2Seq,Attention
• 任务10117 Lecture-Seq2Seq,Attention
• 任务10118 Lecture-Seq2Seq,Attention
• 任务10119 Review-Introductionto Transfer Learing-1
• 任务10120 Review-Introductionto Transfer Learing-2
• 任务10121 Paper-第九篇论文Auto-EncodingVariational Bayes (VAE)-1
• 任务10122 Paper-第九篇论文Auto-EncodingVariational Bayes (VAE)-2
• 任务10123 Paper-第九篇论文Auto-EncodingVariational Bayes (VAE)-3
• 任务10124 Review-LSTM的实现（源码讲解）-1
• 任务10125 Review-LSTM的实现（源码讲解）-2
• 任务10126 Review-LSTM的实现（源码讲解）-3
• 任务10127 LectureTransformer, BERT-
• 任务10128 LectureTransformer, BERT-2
• 任务10129 LectureTransformer, BERT-3
• 任务10130 LectureTransformer, BERT-4
• 任务10131 LectureTransformer, BERT-5
• 任务10132 Paper第十篇论文BERT-1
• 任务10133 Paper第十篇论文BERT-2
• 任务10134 Paper第十篇论文BERT-3
• 任务10135 Review基于Transformer的机器翻译-1
• 任务10136 Review基于Transformer的机器翻译-2
• 任务10137 Review-BERT的训练与实战-1
• 任务10138 Review-BERT的训练与实战-2
• 任务10139 Review-BERT的训练与实战-3
• 任务10140 LectureGPT, XLNet-1
• 任务10141 LectureGPT, XLNet-2
• 任务10142 LectureGPT, XLNet-3
• 任务10143 LectureGPT, XLNet-4
• 任务10144 LectureGPT, XLNet-5
• 任务10145 LectureGPT, XLNet-6
• 任务10146 LectureGPT, XLNet-7
• 任务10147 ReviewXLNET应用在文本分类和QA系统-1
• 任务10148 ReviewXLNET应用在文本分类和QA系统-2
• 任务10149 Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks-1
• 任务10150 Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks-2
• 任务10151 Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks-4
• 任务10152 ReviewXLNET源码讲解-1
• 任务10153 ReviewXLNET源码讲解-2
• 任务10154 ReviewXLNET源码讲解-3
• 任务10155 Lecture信息抽取(1) -1
• 任务10156 Lecture信息抽取(1) -2
• 任务10157 Lecture信息抽取(1) -3
• 任务10158 Lecture信息抽取(1) -4
• 任务10159 Lecture信息抽取(1) -5
• 任务10160 Paper第十二篇论文-1
• 任务10161 Paper第十二篇论文-2
• 任务10162 ReviewALBERT-1
• 任务10163 ReviewALBERT-2
• 任务10164 Review命名实体识别代码实战
• 任务10165 Review命名实体识别代码实战
• 任务10166 Reviewproject2讲解-1
• 任务10167 Reviewproject2讲解-2
• 任务10168 Lecture信息抽取
• 任务10169 Lecture信息抽取
• 任务10170 Lecture信息抽取（
• 任务10171 Lecture信息抽取
• 任务10172 Lecture信息抽取（
• 任务10173 Lecture信息抽取（
• 任务10174 Paper第十三篇论文讲解
• 任务10175 Paper第十三篇论文讲解-
• 任务10176 Review依存文法分析
• 任务10177 Review句法分析
• 任务10178 Review句法分析
• 任务10179 Review句法分析
• 任务10180 Lecture知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景-
• 任务10181：Lecture 知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景-2
• 任务10182：Lecture 知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景-3
• 任务10183：Lecture 知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景-4
• 任务10184：Lecture 知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景-5
• 任务10185：Paper 第十四篇论文讲解 K-BERT
• 任务10186：Paper 第十四篇论文讲解 K-BERT
• 任务10187：Paper 第十四篇论文讲解 K-BERT
• 任务10188：Review project3 项目讲解-1
• 任务10189：Review project3 项目讲解-2
• 任务10190：Review 知识图谱在推荐系统中的应用-1
• 任务10191：Review 知识图谱在推荐系统中的应用-2
• 任务10192：20200718 课外论文分享-Don’t stop pre-training
• 任务10193：Lecture-图卷积神经网络，GraphSage, GAT
• 任务10194：Lecture-图卷积神经网络，GraphSage, GAT
• 任务10195：Lecture-图卷积神经网络，GraphSage, GAT
• 任务10196：Lecture-图卷积神经网络，GraphSage, GAT
• 任务10197：Review GCN的代码解读-1
• 任务10198：Review GCN的代码解读-2
• 任务10199：知识图谱的应用-1
• 任务10200：知识图谱的应用-2
• 任务10201：Paper-第十五篇论文讲解-1
• 任务10202：Paper-第十五篇论文讲解-2
• 任务10203：Lecture概率图模型-1 贝叶斯推理
• 任务10204：Lecture概率图模型-1 贝叶斯推理
• 任务10205：Lecture概率图模型-1 贝叶斯推理
• 任务10206：Lecture概率图模型-1 贝叶斯推理
• 任务10207：Lecture概率图模型-1 贝叶斯推理
• 任务10208：Paper第十六篇论文讲解-1 (2)
• 任务10209：Paper第十六篇论文讲解-2 (2)
• 任务10210：ReviewBayesian Neural Network-1 (2)
• 任务10211：ReviewBayesian Neural Network-2 (2)
• 任务10212：ReviewMCMC之Metroplis Hasting算法-1 (2)
• 任务10213：ReviewMCMC之Metroplis Hasting算法-2 (2)
• 任务10214：ReviewMCMC之Metroplis Hasting算法-3 (2)
• 任务10215：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-1 (2)
• 任务10216：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-2 (2)
• 任务10217：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-3 (2)
• 任务10218：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-4 (2)
• 任务10219：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-5
• 任务10220：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-6
• 任务10221：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-7
• 任务10222：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-8
• 任务10223：课程拓展-1
• 任务10224：课程拓展-2
• 任务10225：课程拓展-3
• 任务10226：课程拓展-4
• 任务10227：课程拓展-5
• 任务10228：review聊天机器人项目讲解-1
• 任务10229：review聊天机器人项目讲解-2
• 任务10230：ReviewEdward库来搭建LDA模型-1
• 任务10231：ReviewEdward库来搭建LDA模型-2
• 任务10232：review机器翻译项目讲解-1
• 任务10233：review机器翻译项目讲解-2
• 任务10234：ReviewAI工程师面试准备-1
• 任务10235：ReviewAI工程师面试准备-2
• 02、课件
• 课件