[极客时间]41 深度学习应用实践60讲-完结[百度云网盘]

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[极客时间]41 深度学习应用实践60讲-完结[百度网盘免费下载]课程目录： ┃ ┣━第51讲. 基于符号的知识表示与推理：谓词逻辑.mp4 ┃ ┣━第7讲. 深度学习基础模型：CNN.mp4 ┃ ┣━第42讲. 基于非结构化数据的知识抽取.mp4 ┃ ┣━第33讲. 深度学习图像理解技术：模型加速与优化.mp4 ┃ ┣━第9讲. 深度学习基础模型：LSTM.mp4 ┃ ┣━第25讲. 传统图像理解技术：图像分类的基本方法（3）.mp4 ┃ ┣━第43讲. 基于非结构化数据的知识抽取：实体识别.mp4 ┃ ┣━第50讲. 知识计算推理.mp4 ┃ ┣━第59讲. 基于图计算的挖掘分析.mp4 ┃ ┣━第13讲. 典型网络融合结构之一：并行结构.mp4 ┃ ┣━第26讲. 传统图像理解技术：图像搜索系统（1）.mp4 ┃ ┣━第31讲. 深度学习的训练技巧.mp4 ┃ ┣━第30讲. 深度学习的模型设计.mp4 ┃ ┣━第49讲. 知识图谱管理：图谱存储.mp4 ┃ ┣━第19讲. 互联网公司深度学习CTR案例：京东商城.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.mp4 ┃ ┣━第53讲. 基于符号的知识表示与推理：Frame.mp4 ┃ ┣━第21讲. 图像理解有哪些研究内容？.mp4 ┃ ┣━第29讲. 深度学习的基础模块.mp4 ┃ ┣━第28讲. 传统图像理解技术：图像搜索系统（3）.mp4 ┃ ┣━第6讲. 深度学习基础模型：前向神经网络（MLP）.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18讲. 互联网公司深度学习CTR案例：阿里巴巴.mp4 ┃ ┣━第48讲. 知识图谱管理之数据模型介绍.mp4 ┃ ┣━第16讲. 互联网公司深度学习CTR案例：Google（1）.mp4 ┃ ┣━第22讲. 传统图像理解技术：图像分类的问题描述.mp4 ┃ ┣━第40讲. 知识图谱的生命周期与技术难点.mp4 ┃ ┣━第12讲. 离散特征如何让DNN可以处理？（2）.mp4 ┃ ┣━第60讲. 知识图谱的行业应用.mp4 ┃ ┣━第55讲. 基于符号的知识表示与推理：语义网络.mp4 ┃ ┣━第17讲. 互联网公司深度学习CTR案例：Google（2）.mp4 ┃ ┣━第5讲. 传统主流CTR预估方法：GBDT模型.mp4 ┃ ┣━第37讲. 知识图谱的发展回顾.mp4 ┃ ┣━第52讲. 基于符号的知识表示与推理：Semantic Net.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1讲. 深度学习在各个领域的成功.mp4 ┃ ┣━第27讲. 传统图像理解技术：图像搜索系统（2）.mp4 ┃ ┣━第15讲. 模型训练与优化.mp4 ┃ ┣━第3讲. 传统主流CTR预估方法：线性模型.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32讲. 深度学习图像理解技术：图像分类框架.mp4 ┃ ┣━第46讲. 基于结构化数据的知识抽取.mp4 ┃ ┣━第10讲. 深度学习CTR预估模型：要解决的几个关键问题.mp4 ┃ ┣━第20讲. 如何定义图像理解？.mp4 ┃ ┣━第38讲. 知识图谱为什么火了？.mp4 ┃ ┣━第8讲. 深度学习基础模型：RNN.mp4 ┃ ┣━第14讲. 典型网络融合结构之二：串行结构.mp4 ┃ ┣━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2讲. 当深度学习遇到CTR预估.mp4 ┃ ┣━第23讲. 传统图像理解技术：图像分类的基本方法（1）.mp4 ┃ ┣━第54讲. 基于符号的知识表示与推理：Script.mp4 ┃ ┣━第39讲. 知识图谱小结.mp4 ┃ ┣━第11讲. 离散特征如何让DNN可以处理？（1）.mp4 ┃ ┣━第45讲. 基于非结构化数据的知识抽取：事件抽取.mp4 ┃ ┣━第41讲. 构建领域知识图谱的挑战与解决方案.mp4 ┃ ┣━第47讲. 知识融合与质量评估.mp4 ┃ ┣━第24讲. 传统图像理解技术：图像分类的基本方法（2）.mp4 ┃ ┣━第4讲. 传统主流CTR预估方法：FM模型.mp4课程百度网盘免费下载：