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| 1-99 |
| 100-WikiSQL任务简介---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 101-ASDL和AST---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 102-Tranx简介---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 103-LambdaCaculus概述(1)---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 103-LambdaCaculus概述---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 104-Lambda-DCS概述---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 105-InductiveLogicProgramming：基本设定---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 106-InductiveLogicProgramming：一个可微的实现---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 107-增强学习的基本设定：增强学习与传统的预测性建模有什么区别？---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 108-最短路问题和DijkstraAlgorithm---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 109-Q-learning：如何进行Q-learning算法的推导？(1)---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 109-Q-learning：如何进行Q-learning算法的推导？---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 110-Rainbow：如何改进Q-learning算法？(1)---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 110-Rainbow：如何改进Q-learning算法？---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 111-PolicyGradient：如何进行PolicyGradient的基本推导？(1)---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 111-PolicyGradient：如何进行PolicyGradient的基本推导？---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 112-A2C和A3C：如何提升基本的PolicyGradient算法(1)---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 112-A2C和A3C：如何提升基本的PolicyGradient算法---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 113-Gumbel-trick：如何将离散的优化改变为连续的优化问题？(1)---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 113-Gumbel-trick：如何将离散的优化改变为连续的优化问题？---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 114-MCTS简介：如何将“推理”引入到强化学习框架中---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 115-DirectPolictyGradient：基本设定及Gumbel-trick的使用---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 116-DirectPolictyGradient：轨迹生成方法---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 117-AutoML及NeuralArchitectureSearch简介---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 118-AutoML网络架构举例---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 119-RENAS：如何使用遗传算法和增强学习探索网络架构---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 120-DifferentiableSearch：如何将NAS变为可微的问题---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 121-层次搜索法：如何在模块之间进行搜索？---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 122-LeNAS：如何搜索搜索space---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 123-超参数搜索：如何寻找算法的超参数---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 124-Learningtooptimize：是否可以让机器学到一个新的优化器---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 125-遗传算法和增强学习的结合---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 126-使用增强学习改进组合优化的算法---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 127-多代理增强学习概述：什么是多代理增强学习？---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 128-AlphaStar介绍：AlphaStar中采取了哪些技术？---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 129-IMPALA：多Agent的Actor-Critic算法---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 130-COMAAgent之间的交流---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 131-多模态表示学习简介---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 132-知识蒸馏：如何加速神经网络推理---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 133-DeepGBM：如何用神经网络捕捉集成树模型的知识---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 134-文本推荐系统和增强学习---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 135-RL训练方法集锦：简介---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 136-RL训练方法RL实验的注意事项---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 137-PPO算法---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 138-Reward设计的一般原则---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 139-解决SparseReward的一些方法---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 140-ImitationLearning和Self-imitationLearning---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 141-增强学习中的探索问题---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 142-Model-basedReinforcementLearning---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 143-TransferReinforcementLearning和Few-shotReinforcementLearning---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 144-Quora问题等价性案例学习：预处理和人工特征---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 145-Quora问题等价性案例学习：深度学习模型---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 146-文本校对案例学习---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 147-微服务和Kubernetes简介---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 148-Docker简介---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 149-Docker部署实践---WWW.SOUK E8.CN.mp4 |
| 150-Kubernetes基本概念---WWW.SOU KE8.CN.mp4 |
| 151-Kubernetes部署实践---WWW.SOU KE8.CN.mp4 |
| 152-Kubernetes自动扩容---WWW.SOU KE8.CN.mp4 |
| 153-Kubernetes服务发现---WWW.SOU KE8.CN.mp4 |
| 154-KubernetesIngress---WWW.SOU KE8.CN.mp4 |
| 155-Kubernetes健康检查---WWW.SOU KE8.CN.mp4 |
| 156-Kubernetes灰度上线---WWW.SOU KE8.CN.mp4 |
| 157-KubernetesStatefulSets---WWW.SOU KE8.CN.mp4 |
| 158-Istio简介：Istio包含哪些功能？---WWW.SOU KE8.CN.mp4 |
| 159-Istio实例和Circuit Breaker---WWW.SOU KE8.CN.mp4 |
| 160-结束语---WWW.SOU KE8.CN.mp4 |
| 课程资料地址---www.souke8.cn.txt |
