|
|
本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:07 编辑
8 L& @3 c u+ s; K* ~ u! m& r7 T5 ~& _9 W
课程目录:$ u3 M. ?) ^( w- U/ F# p
第1讲 复杂系统, l+ U8 y; b- |; @% b2 N7 u
第2讲 大数据与机器学习
, v1 @% M" g8 b7 W, n( F) K/ e) |第3讲 人工智能的三个阶段# W8 Z. E0 }# S
第4讲 高等数学—元素和极限
$ j5 [! N4 J: B6 k9 ~, B$ K第6讲 机器学习与监督算法/ i) [ y7 K8 F- M3 Q0 Y
第7讲 阿尔法狗与强化学习算法" M2 V$ T- m% p& [7 p
第8讲 高等数学—两个重要的极限定理
G) x4 E( _* y9 W第9讲 高等数学—导数4 |+ G( G' R: w5 {: e+ B
第10讲 贝叶斯理论3" U" Y7 h1 X% d3 i9 d' S M
第11讲 高等数学—泰勒展开5 Q1 h$ {! `4 P. l- r) |& S
第13讲 高等数学—积分+ L9 Z4 i! h. ?7 }3 Q
第14讲 高等数学—正态分布& R% ^8 s( }3 ^1 I6 @- m# i
第15讲 朴素贝叶斯和最大似然估计9 k) d2 R& P( h. a2 e
第16讲 线性代数—线性空间和线性变换7 z5 _& z, m% T, s: y3 Q
第17讲 数据科学和统计学（上）
' P& {8 i4 e3 N2 `# v/ `第18讲 线性代数—矩阵、等价类和行列式# M P: w2 D! {" J
第19讲 Python基础课程（上）
4 x8 a ?% B; `. B T第20讲 线性代数—特征值与特征向量6 D" ^! A$ T6 n3 w% H
第21讲 监督学习框架7 u9 P$ [- Q3 ]2 h. {; e
第22讲 Python基础课程（下）3 a: ?; C7 n) e: o4 F
第23讲 PCA、降维方法引入. @( y" x( E9 \; q$ x, A
第24讲 数据科学和统计学（下）% S4 J4 Q ? I6 R3 y! n7 |
第25讲 Python操作数据库、Python爬虫9 @) m P0 Z4 X( v% ]- W; N6 {
第26讲 线性分类器/ a O9 {0 l& S1 Z" L$ o
第27讲 Python进阶（上）
0 ?# g/ z9 O' g: { b' S& \8 X A第28讲 Scikit-Learn5 y' i* E- B. `" J9 P; C( d& u
第29讲 熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
# M! F3 d1 N. G) l" k& S( I第30讲 Python进阶（下）
! ~! e9 B0 y; O# d! X) W第31讲 决策树
& T; X7 `- M7 f- ]5 E# Q第32讲 数据呈现基础, z2 n9 U3 T j% |5 H. E6 c
第33讲 云计算初步
" P$ r. q' z) E1 X0 D+ S) p第34讲 D-Park实战8 r1 s7 s% _8 E$ _2 }' t
第35讲 第四范式分享
0 \- l# n2 k2 Y5 q8 t第36讲 决策树到随机森林2 _. w; S9 L I& \, C. h
第37讲 数据呈现进阶' w8 b2 ~! i5 {( ]' E3 S7 d. W
第38讲 强化学习（上）- D4 F# Y* b/ r7 y9 Y
第39讲 强化学习（下） X- |7 d1 F9 \2 ~+ c. ?
第40讲 SVM和神经网络引入
0 M7 S. t7 \/ \- l1 i第41讲 集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用% i+ e7 @5 a6 p6 ?
第42讲 神经网络/ \8 K, T) L+ ]5 K
第43讲 监督学习－回归
8 Y( m6 m6 T) c {5 s第44讲 监督学习－分类
3 o+ ^) }, c' ~' e F& f% \, A第45讲 神经网络基础与卷积网络
. N+ \) N+ h+ ^( K" J第46讲 时间序列预测
8 C! U2 M+ C! M' f9 d) C第47讲 人工智能金融应用
( J1 o3 i( b2 x- `. C1 t0 R: N第48讲 计算机视觉深度学习入门目的篇/ T0 J0 W% u* ~9 ]4 h
第49讲 计算机视觉深度学习入门结构篇2 _0 x b6 D# z- h$ k% Y
第50讲 计算机视觉深度学习入门优化篇
; y2 I7 H% q% m' g% S/ H- t第51讲 计算机视觉深度学习入门数据篇) E, b3 w$ G M& E+ f6 U
第52讲 计算机视觉深度学习入门工具篇
# M/ x/ H! W8 {5 O, b7 n9 C第53讲 个性化推荐算法5 A. D) k) ?+ H
第54讲 Pig和Spark巩固
5 A7 [' q. h% i H) I+ k* `, G第55讲 人工智能与设计- ^0 W1 ~6 z) P
第56讲 神经网络9 `) B8 x% `3 I+ X$ q1 w3 m
第57讲 非线性动力学0 @4 E. S& L& K7 d
第58讲 高频交易订单流模型- J) d( s5 ?' L- \8 O1 l& T+ @
第59讲 区块链:一场革命, U- c4 x+ }2 B2 c W8 a3 k2 A- z' I
第60讲 统计物理专题（一）
+ A8 A$ u& V# G) H9 l第61讲 统计物理专题（二）
2 @) m/ p* X4 g1 u& h$ G第62讲 复杂网络简介( a5 K* s. A+ M! l
第63讲 ABM简介及金融市场建模
% Y1 X$ u' k' Z* b: E: |8 h' _4 O' O第64讲 用伊辛模型理解复杂系统
- o& U; s+ P a第65讲 金融市场的复杂性
1 M' [! h; n3 c* {; L第66讲 广泛出现的幂律分布: n- o# a/ f9 X! S. ?
第67讲 自然启发算法3 L# p- F" P5 m8 V6 \+ @
第68讲 机器学习的方法
2 n) y! ^7 b# f* [/ u) O* { v第69讲 模型可视化工程管理
7 J9 Q1 a4 S7 b( ` m' W- G第70讲 ValueIterationNetworks
9 a" B2 y- L8 |- @第71讲 非线性动力学系统（上）5 B; Q3 {5 I6 Q& F4 {2 b: V
第72讲 非线性动力学系统（下）" K" h, s" V7 _$ `# z q) `+ Y
第73讲 自然语言处理导入' q+ C1 C* c/ @/ Y9 @/ f+ a; r
第74讲 复杂网络上的物理传输过程
1 r4 H0 b, F1 \& C1 c第75讲 RNN及LSTM4 }, d7 \5 I5 C: d7 n/ }
第76讲 漫谈人工智能创业0 I2 o9 l2 v# B: G
第77讲 深度学习其他主题
+ H" P( [( B6 Z v+ p/ D3 s8 m第78讲 课程总结
/ v S6 e: y8 M* ^4 `4 |' r& u% y- \7 _% d, X3 K
$ H+ H% m" ^! R F& t( [; r
|
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？立即注册
×
|
/1 
|小黑屋|Archiver|手机版|一路学IT论坛 专业视频教程网站
窥视卡
雷达卡
发表于 2019-4-25 14:22:55
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
千斤顶
显身卡
发表于 2019-7-19 02:20:34