[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
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