├── 01-开篇词 (1讲)/
│ ├── 000丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.html
│ ├── 000丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.mp3
│ └── 000丨开篇词丨你的360度人工智能信息助理.pdf
├── 02-搜索核心技术 (28讲)/
│ ├── 018丨经典搜索核心算法：TF-IDF及其变种.html
│ ├── 018丨经典搜索核心算法：TF-IDF及其变种.mp3
│ ├── 018丨经典搜索核心算法：TF-IDF及其变种.pdf
│ ├── 019丨经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）.html
│ ├── 019丨经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）.mp3
│ ├── 019丨经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）.pdf
│ ├── 020丨经典搜索核心算法：语言模型及其变种.html
│ ├── 020丨经典搜索核心算法：语言模型及其变种.mp3
│ ├── 020丨经典搜索核心算法：语言模型及其变种.pdf
│ ├── 021丨机器学习排序算法：单点法排序学习.html
│ ├── 021丨机器学习排序算法：单点法排序学习.mp3
│ ├── 021丨机器学习排序算法：单点法排序学习.pdf
│ ├── 022丨机器学习排序算法：配对法排序学习.html
│ ├── 022丨机器学习排序算法：配对法排序学习.mp3
│ ├── 022丨机器学习排序算法：配对法排序学习.pdf
│ ├── 023丨机器学习排序算法：列表法排序学习.html
│ ├── 023丨机器学习排序算法：列表法排序学习.mp3
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│ ├── 024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.html
│ ├── 024丨“查询关键字理解”三部曲之分类.mp3
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│ ├── 025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.html
│ ├── 025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.mp3
│ ├── 025丨“查询关键字理解”三部曲之解析.pdf
│ ├── 026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.html
│ ├── 026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.mp3
│ ├── 026丨“查询关键字理解”三部曲之扩展.pdf
│ ├── 027丨搜索系统评测，有哪些基础指标？.html
│ ├── 027丨搜索系统评测，有哪些基础指标？.mp3
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│ ├── 028丨搜索系统评测，有哪些高级指标？.html
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│ ├── 029丨如何评测搜索系统的在线表现？.html
│ ├── 029丨如何评测搜索系统的在线表现？.mp3
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│ ├── 030丨文档理解第一步：文档分类.html
│ ├── 030丨文档理解第一步：文档分类.mp3
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│ ├── 031丨文档理解的关键步骤：文档聚类.html
│ ├── 031丨文档理解的关键步骤：文档聚类.mp3
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│ ├── 032丨文档理解的重要特例：多模文档建模.html
│ ├── 032丨文档理解的重要特例：多模文档建模.mp3
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│ ├── 033丨大型搜索框架宏观视角：发展、特点及趋势.html
│ ├── 033丨大型搜索框架宏观视角：发展、特点及趋势.mp3
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│ ├── 034丨多轮打分系统概述.html
│ ├── 034丨多轮打分系统概述.mp3
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│ ├── 035丨搜索索引及其相关技术概述.html
│ ├── 035丨搜索索引及其相关技术概述.mp3
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│ ├── 036丨PageRank算法的核心思想是什么？.html
│ ├── 036丨PageRank算法的核心思想是什么？.mp3
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│ ├── 037丨经典图算法之HITS.html
│ ├── 037丨经典图算法之HITS.mp3
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│ ├── 038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.html
│ ├── 038丨社区检测算法之“模块最大化 ”.mp3
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│ ├── 039丨机器学习排序算法经典模型：RankSVM.html
│ ├── 039丨机器学习排序算法经典模型：RankSVM.mp3
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│ ├── 040丨机器学习排序算法经典模型：GBDT.html
│ ├── 040丨机器学习排序算法经典模型：GBDT.mp3
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│ ├── 041丨机器学习排序算法经典模型：LambdaMART.html
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│ ├── 042丨基于深度学习的搜索算法：深度结构化语义模型.html
│ ├── 042丨基于深度学习的搜索算法：深度结构化语义模型.mp3
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│ ├── 043丨基于深度学习的搜索算法：卷积结构下的隐含语义模型.html
│ ├── 043丨基于深度学习的搜索算法：卷积结构下的隐含语义模型.mp3
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│ ├── 044丨基于深度学习的搜索算法：局部和分布表征下的搜索模型.html
│ ├── 044丨基于深度学习的搜索算法：局部和分布表征下的搜索模型.mp3
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│ ├── 复盘 1丨搜索核心技术模块.html
│ └── 复盘 1丨搜索核心技术模块.pdf
├── 03-推荐系统核心技术 (22讲)/
│ ├── 063丨简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型.html
│ ├── 063丨简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型.mp3
│ ├── 063丨简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型.pdf
│ ├── 064丨简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型.html
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│ ├── 064丨简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型.pdf
│ ├── 065丨简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型.html
│ ├── 065丨简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型.mp3
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│ ├── 066丨基于隐变量的模型之一：矩阵分解.html
│ ├── 066丨基于隐变量的模型之一：矩阵分解.mp3
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│ ├── 067丨基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解.html
│ ├── 067丨基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解.mp3
│ ├── 067丨基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解.pdf
│ ├── 068丨基于隐变量的模型之三：分解机.html
│ ├── 068丨基于隐变量的模型之三：分解机.mp3
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│ ├── 069丨高级推荐模型之一：张量分解模型.html
│ ├── 069丨高级推荐模型之一：张量分解模型.mp3
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│ ├── 070丨高级推荐模型之二：协同矩阵分解.html
│ ├── 070丨高级推荐模型之二：协同矩阵分解.mp3
│ ├── 070丨高级推荐模型之二：协同矩阵分解.pdf
│ ├── 071丨高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.html
│ ├── 071丨高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.mp3
│ ├── 071丨高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.pdf
│ ├── 072丨推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.html
│ ├── 072丨推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.mp3
│ ├── 072丨推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.pdf
│ ├── 073丨推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.html
│ ├── 073丨推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.mp3
│ ├── 073丨推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.pdf
│ ├── 074丨推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.html
│ ├── 074丨推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.mp3
│ ├── 074丨推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.pdf
│ ├── 075丨推荐系统评测之一：传统线下评测.html
│ ├── 075丨推荐系统评测之一：传统线下评测.mp3
│ ├── 075丨推荐系统评测之一：传统线下评测.pdf
│ ├── 076丨推荐系统评测之二：线上评测.html
│ ├── 076丨推荐系统评测之二：线上评测.mp3
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│ ├── 077丨推荐系统评测之三：无偏差估计.html
│ ├── 077丨推荐系统评测之三：无偏差估计.mp3
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│ ├── 078丨现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构.html
│ ├── 078丨现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构.mp3
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│ ├── 079丨现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统.html
│ ├── 079丨现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统.mp3
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│ ├── 080丨现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈.html
│ ├── 080丨现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈.mp3
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│ ├── 081丨基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.html
│ ├── 081丨基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.mp3
│ ├── 081丨基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.pdf
│ ├── 082丨基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.html
│ ├── 082丨基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.mp3
│ ├── 082丨基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.pdf
│ ├── 083丨基于深度学习的推荐模型之三：利用深度学习来扩展推荐系统.html
│ ├── 083丨基于深度学习的推荐模型之三：利用深度学习来扩展推荐系统.mp3
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│ ├── 复盘 2丨推荐系统核心技术模块.html
│ └── 复盘 2丨推荐系统核心技术模块.pdf
├── 04-自然语言处理及文本处理核心技术 (19讲)/
│ ├── 007丨LDA模型的前世今生.html
│ ├── 007丨LDA模型的前世今生.mp3
│ ├── 007丨LDA模型的前世今生.pdf
│ ├── 084丨LDA变种模型知多少.html
│ ├── 084丨LDA变种模型知多少.mp3
│ ├── 084丨LDA变种模型知多少.pdf
│ ├── 085丨针对大规模数据，如何优化LDA算法？.html
│ ├── 085丨针对大规模数据，如何优化LDA算法？.mp3
│ ├── 085丨针对大规模数据，如何优化LDA算法？.pdf
│ ├── 086丨基础文本分析模型之一：隐语义分析.html
│ ├── 086丨基础文本分析模型之一：隐语义分析.mp3
│ ├── 086丨基础文本分析模型之一：隐语义分析.pdf
│ ├── 087丨基础文本分析模型之二：概率隐语义分析.html
│ ├── 087丨基础文本分析模型之二：概率隐语义分析.mp3
│ ├── 087丨基础文本分析模型之二：概率隐语义分析.pdf
│ ├── 088丨基础文本分析模型之三：EM算法.html
│ ├── 088丨基础文本分析模型之三：EM算法.mp3
│ ├── 088丨基础文本分析模型之三：EM算法.pdf
│ ├── 089丨为什么需要Word2Vec算法？.html
│ ├── 089丨为什么需要Word2Vec算法？.mp3
│ ├── 089丨为什么需要Word2Vec算法？.pdf
│ ├── 090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型？.html
│ ├── 090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型？.mp3
│ ├── 090丨Word2Vec算法有哪些扩展模型？.pdf
│ ├── 091丨Word2Vec算法有哪些应用？.html
│ ├── 091丨Word2Vec算法有哪些应用？.mp3
│ ├── 091丨Word2Vec算法有哪些应用？.pdf
│ ├── 092丨序列建模的深度学习利器：RNN基础架构.html
│ ├── 092丨序列建模的深度学习利器：RNN基础架构.mp3
│ ├── 092丨序列建模的深度学习利器：RNN基础架构.pdf
│ ├── 093丨基于门机制的RNN架构：LSTM与GRU.html
│ ├── 093丨基于门机制的RNN架构：LSTM与GRU.mp3
│ ├── 093丨基于门机制的RNN架构：LSTM与GRU.pdf
│ ├── 094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景？.html
│ ├── 094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景？.mp3
│ ├── 094丨RNN在自然语言处理中有哪些应用场景？.pdf
│ ├── 095丨对话系统之经典的对话模型.html
│ ├── 095丨对话系统之经典的对话模型.mp3
│ ├── 095丨对话系统之经典的对话模型.pdf
│ ├── 096丨任务型对话系统有哪些技术要点？.html
│ ├── 096丨任务型对话系统有哪些技术要点？.mp3
│ ├── 096丨任务型对话系统有哪些技术要点？.pdf
│ ├── 097丨聊天机器人有哪些核心技术要点？.html
│ ├── 097丨聊天机器人有哪些核心技术要点？.mp3
│ ├── 097丨聊天机器人有哪些核心技术要点？.pdf
│ ├── 098丨什么是文档情感分类？.html
│ ├── 098丨什么是文档情感分类？.mp3
│ ├── 098丨什么是文档情感分类？.pdf
│ ├── 099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢？.html
│ ├── 099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢？.mp3
│ ├── 099丨如何来提取情感“实体”和“方面”呢？.pdf
│ ├── 100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索？.html
│ ├── 100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索？.mp3
│ ├── 100丨文本情感分析中如何做意见总结和搜索？.pdf
│ ├── 复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块.html
│ └── 复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块.pdf
├── 05-广告系统核心技术 (19讲)/
│ ├── 006丨Google的点击率系统模型.html
│ ├── 006丨Google的点击率系统模型.mp3
│ ├── 006丨Google的点击率系统模型.pdf
│ ├── 105丨广告系统概述.html
│ ├── 105丨广告系统概述.mp3
│ ├── 105丨广告系统概述.pdf
│ ├── 106丨广告系统架构.html
│ ├── 106丨广告系统架构.mp3
│ ├── 106丨广告系统架构.pdf
│ ├── 107丨广告回馈预估综述.html
│ ├── 107丨广告回馈预估综述.mp3
│ ├── 107丨广告回馈预估综述.pdf
│ ├── 108丨Facebook的广告点击率预估模型.html
│ ├── 108丨Facebook的广告点击率预估模型.mp3
│ ├── 108丨Facebook的广告点击率预估模型.pdf
│ ├── 109丨雅虎的广告点击率预估模型.html
│ ├── 109丨雅虎的广告点击率预估模型.mp3
│ ├── 109丨雅虎的广告点击率预估模型.pdf
│ ├── 110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.html
│ ├── 110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.mp3
│ ├── 110丨LinkedIn的广告点击率预估模型.pdf
│ ├── 111丨Twitter的广告点击率预估模型.html
│ ├── 111丨Twitter的广告点击率预估模型.mp3
│ ├── 111丨Twitter的广告点击率预估模型.pdf
│ ├── 112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.html
│ ├── 112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.mp3
│ ├── 112丨阿里巴巴的广告点击率预估模型.pdf
│ ├── 113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”？.html
│ ├── 113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”？.mp3
│ ├── 113丨什么是“基于第二价位的广告竞拍”？.pdf
│ ├── 114丨广告的竞价策略是怎样的？.html
│ ├── 114丨广告的竞价策略是怎样的？.mp3
│ ├── 114丨广告的竞价策略是怎样的？.pdf
│ ├── 115丨如何优化广告的竞价策略？.html
│ ├── 115丨如何优化广告的竞价策略？.mp3
│ ├── 115丨如何优化广告的竞价策略？.pdf
│ ├── 116丨如何控制广告预算？.html
│ ├── 116丨如何控制广告预算？.mp3
│ ├── 116丨如何控制广告预算？.pdf
│ ├── 117丨如何设置广告竞价的底价？.html
│ ├── 117丨如何设置广告竞价的底价？.mp3
│ ├── 117丨如何设置广告竞价的底价？.pdf
│ ├── 118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.html
│ ├── 118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.mp3
│ ├── 118丨聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”.pdf
│ ├── 119丨归因模型：如何来衡量广告的有效性.html
│ ├── 119丨归因模型：如何来衡量广告的有效性.mp3
│ ├── 119丨归因模型：如何来衡量广告的有效性.pdf
│ ├── 120丨广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？.html
│ ├── 120丨广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？.mp3
│ ├── 120丨广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？.pdf
│ ├── 121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？.html
│ ├── 121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？.mp3
│ ├── 121丨如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？.pdf
│ ├── 复盘 4丨广告系统核心技术模块.html
│ └── 复盘 4丨广告系统核心技术模块.pdf
├── 06-计算机视觉核心技术 (13讲)/
│ ├── 140丨什么是计算机视觉？.html
│ ├── 140丨什么是计算机视觉？.mp3
│ ├── 140丨什么是计算机视觉？.pdf
│ ├── 141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.html
│ ├── 141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.mp3
│ ├── 141丨掌握计算机视觉任务的基础模型和操作.pdf
│ ├── 142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里？.html
│ ├── 142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里？.mp3
│ ├── 142丨计算机视觉中的特征提取难在哪里？.pdf
│ ├── 143丨基于深度学习的计算机视觉技术（一）：深度神经网络入门.html
│ ├── 143丨基于深度学习的计算机视觉技术（一）：深度神经网络入门.mp3
│ ├── 143丨基于深度学习的计算机视觉技术（一）：深度神经网络入门.pdf
│ ├── 144丨基于深度学习的计算机视觉技术（二）：基本的深度学习模型.html
│ ├── 144丨基于深度学习的计算机视觉技术（二）：基本的深度学习模型.mp3
│ ├── 144丨基于深度学习的计算机视觉技术（二）：基本的深度学习模型.pdf
│ ├── 145丨基于深度学习的计算机视觉技术（三）：深度学习模型的优化.html
│ ├── 145丨基于深度学习的计算机视觉技术（三）：深度学习模型的优化.mp3
│ ├── 145丨基于深度学习的计算机视觉技术（三）：深度学习模型的优化.pdf
│ ├── 146丨计算机视觉领域的深度学习模型（一）：AlexNet.html
│ ├── 146丨计算机视觉领域的深度学习模型（一）：AlexNet.mp3
│ ├── 146丨计算机视觉领域的深度学习模型（一）：AlexNet.pdf
│ ├── 147丨计算机视觉领域的深度学习模型（二）：VGG & GoogleNet.html
│ ├── 147丨计算机视觉领域的深度学习模型（二）：VGG & GoogleNet.mp3
│ ├── 147丨计算机视觉领域的深度学习模型（二）：VGG & GoogleNet.pdf
│ ├── 148丨计算机视觉领域的深度学习模型（三）：ResNet.html
│ ├── 148丨计算机视觉领域的深度学习模型（三）：ResNet.mp3
│ ├── 148丨计算机视觉领域的深度学习模型（三）：ResNet.pdf
│ ├── 149丨计算机视觉高级话题（一）：图像物体识别和分割.html
│ ├── 149丨计算机视觉高级话题（一）：图像物体识别和分割.mp3
│ ├── 149丨计算机视觉高级话题（一）：图像物体识别和分割.pdf
│ ├── 150丨计算机视觉高级话题（二）：视觉问答.html
│ ├── 150丨计算机视觉高级话题（二）：视觉问答.mp3
│ ├── 150丨计算机视觉高级话题（二）：视觉问答.pdf
│ ├── 151丨计算机视觉高级话题（三）：产生式模型.html
│ ├── 151丨计算机视觉高级话题（三）：产生式模型.mp3
│ ├── 151丨计算机视觉高级话题（三）：产生式模型.pdf
│ ├── 复盘 5丨计算机视觉核心技术模块.html
│ └── 复盘 5丨计算机视觉核心技术模块.pdf
├── 07-数据科学家与数据科学团队养成 (25讲)/
│ ├── 001丨如何组建一个数据科学团队？.html
│ ├── 001丨如何组建一个数据科学团队？.mp3
│ ├── 001丨如何组建一个数据科学团队？.pdf
│ ├── 003丨数据科学家基础能力之概率统计.html
│ ├── 003丨数据科学家基础能力之概率统计.mp3
│ ├── 003丨数据科学家基础能力之概率统计.pdf
│ ├── 004丨数据科学家基础能力之机器学习.html
│ ├── 004丨数据科学家基础能力之机器学习.mp3
│ ├── 004丨数据科学家基础能力之机器学习.pdf
│ ├── 005丨数据科学家基础能力之系统.html
│ ├── 005丨数据科学家基础能力之系统.mp3
│ ├── 005丨数据科学家基础能力之系统.pdf
│ ├── 008丨曾经辉煌的雅虎研究院.html
│ ├── 008丨曾经辉煌的雅虎研究院.mp3
│ ├── 008丨曾经辉煌的雅虎研究院.pdf
│ ├── 009丨数据科学家高阶能力之分析产品.html
│ ├── 009丨数据科学家高阶能力之分析产品.mp3
│ ├── 009丨数据科学家高阶能力之分析产品.pdf
│ ├── 010丨数据科学家高阶能力之评估产品.html
│ ├── 010丨数据科学家高阶能力之评估产品.mp3
│ ├── 010丨数据科学家高阶能力之评估产品.pdf
│ ├── 011丨数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能.html
│ ├── 011丨数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能.mp3
│ ├── 011丨数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能.pdf
│ ├── 045丨职场话题：当数据科学家遇见产品团队.html
│ ├── 045丨职场话题：当数据科学家遇见产品团队.mp3
│ ├── 045丨职场话题：当数据科学家遇见产品团队.pdf
│ ├── 046丨职场话题：数据科学家应聘要具备哪些能力？.html
│ ├── 046丨职场话题：数据科学家应聘要具备哪些能力？.mp3
│ ├── 046丨职场话题：数据科学家应聘要具备哪些能力？.pdf
│ ├── 047丨职场话题：聊聊数据科学家的职场规划.html
│ ├── 047丨职场话题：聊聊数据科学家的职场规划.mp3
│ ├── 047丨职场话题：聊聊数据科学家的职场规划.pdf
│ ├── 054丨数据科学团队养成：电话面试指南.html
│ ├── 054丨数据科学团队养成：电话面试指南.mp3
│ ├── 054丨数据科学团队养成：电话面试指南.pdf
│ ├── 055丨数据科学团队养成：Onsite面试面面观.html
│ ├── 055丨数据科学团队养成：Onsite面试面面观.mp3
│ ├── 055丨数据科学团队养成：Onsite面试面面观.pdf
│ ├── 056丨成为“香饽饽”的数据科学家，如何衡量他们的工作呢？.html
│ ├── 056丨成为“香饽饽”的数据科学家，如何衡量他们的工作呢？.mp3
│ ├── 056丨成为“香饽饽”的数据科学家，如何衡量他们的工作呢？.pdf
│ ├── 057丨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？.html
│ ├── 057丨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？.mp3
│ ├── 057丨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？.pdf
│ ├── 058丨数据科学家团队组织架构：水平还是垂直，这是个问题.html
│ ├── 058丨数据科学家团队组织架构：水平还是垂直，这是个问题.mp3
│ ├── 058丨数据科学家团队组织架构：水平还是垂直，这是个问题.pdf
│ ├── 122丨数据科学家必备套路之一：搜索套路.html
│ ├── 122丨数据科学家必备套路之一：搜索套路.mp3
│ ├── 122丨数据科学家必备套路之一：搜索套路.pdf
│ ├── 123丨数据科学家必备套路之二：推荐套路.html
│ ├── 123丨数据科学家必备套路之二：推荐套路.mp3
│ ├── 123丨数据科学家必备套路之二：推荐套路.pdf
│ ├── 124丨数据科学家必备套路之三：广告套路.html
│ ├── 124丨数据科学家必备套路之三：广告套路.mp3
│ ├── 124丨数据科学家必备套路之三：广告套路.pdf
│ ├── 137丨如何做好人工智能项目的管理？.html
│ ├── 137丨如何做好人工智能项目的管理？.mp3
│ ├── 137丨如何做好人工智能项目的管理？.pdf
│ ├── 138丨数据科学团队必备的工程流程三部曲.html
│ ├── 138丨数据科学团队必备的工程流程三部曲.mp3
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│ ├── 内参特刊丨和你聊聊每个人都关心的人工智能热点话题.html
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├── 10-结束语 (1讲)/
│ ├── 结束语丨雄关漫道真如铁，而今迈步从头越.html
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