004.AI技术内参

004.AI技术内参

作为看好人工智能20年的NLPer,今天带来洪老师的《AI技术内参》专栏。

《AI技术内参》是我在极客时间购买的第一个专栏,它是一个全年专栏,内容非常多,在这里不便深入,只能说说自己的体会。

鉴于这种只初步介绍的确实有些流于形式,后期会尝试不同的形式,希望你可以持续关注。

AI技术内参

整个专栏我把它分类为7个大类

  • 数据科学
    主要介绍人工智能的发展,数据科学家的必备技能,怎么打造数据科学团队等问题,真让人惊艳。

  • 一起读顶会论文

一起读顶会论文主要是论文精读,选取的论文都是一些最近论文,对于跟踪AI最新趋势有好处。

  • 搜索技术

搜索技术主要介绍经典搜索算法,排序算法,搜索系统评测和深度学习搜索算法等,通俗易懂。

  • 推荐系统

推荐系统主要介绍推荐系统一些模型的实现方式,包括简单推荐模型,隐变量模型,高级推荐模型,推荐系统的评测,现代推荐系统架构和深度学习推荐模型等等,里面的内容相当的硬核。

  • 自然语言处理

自然语言处理部分主要介绍基础文本分析,还有word2vec,RNN,还包括对话系统等介绍,内容很棒,介绍的都是NLP核心基础技术。

  • 广告系统
    广告系统主要介绍各个大厂的CTR模型,广告系统的一些核心技术。应该是洪老师的方向,介绍得非常细。

  • 计算机视觉
    CV部分主要介绍CV领域的基础模型,还有一些高级话题,都属于CV核心内容。

观点

最近几年我一直在做NLP相关的工作,主要是和AI系统工程相关。我平时也会跟进一些最新研究,都是和领域相关的,比如transformer,bert和gpt-2等。有一段时间我在感叹,NLP领域的东西更新太快。bert出来后,很多应用的baseline提高了,门槛也变得很高,被挡在门外的风险变得很大。后面想通了,其实做工程,做优化这个方向是对的,模型的落地需要很长的时间,还有非常多的事情是可以做

此专栏我买了2年,内容太硬核,有一些确实啃不动。洪老师有十几年数据科学经验,写的东西通俗易懂,但是有很多领域我没有接触过,只能当科普文章读读,并不太可能去扩展阅读。

如果你对其他的一部分感兴趣,也建议你可以购买。能够仔细阅读感兴趣的部分也会物超所值。

总结

  • 推荐理由: 介绍人工智能核心技术,通俗易懂。
  • 总体打分: 五星(精读)

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