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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