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061 | 基于隐变量的模型之一:矩阵分解

060 | 简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型

059 | 简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型

058 | 简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型

复盘 1 | 搜索核心技术模块

015 | WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?

014 | 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

013 | WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计

152 | 2017人工智能技术发展盘点

141 | 数据科学家团队组织架构:水平还是垂直,这是个问题

140 | 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?

139 | 成为“香饽饽”的数据科学家,如何衡量他们的工作呢?

138 | 数据科学团队养成:Onsite面试面面观

137 | 数据科学团队养成:电话面试指南

136 | 如何组建一个数据科学团队?

012 | 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?

011 | 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?

010 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?

009 | 如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?

008 | 精读2017年ICCV最佳学生论文