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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:43 编辑 5 @& `+ w' E- i/ b8 @
3 k1 D! G% t" j" k" [- u* T: @课程目录：
" j0 B( s6 h* v6 G4 i8 |* F% j0-宣传片
5 R: D9 N0 e9 M/ b; _( n4 I01-复杂系统
& G0 S1 E8 Q6 d# a02-大数据与机器学习, q8 [: ^( O- S' S) t. ]& t9 g) d6 \
03-人工智能的三个阶段 d; A6 G! J4 t1 p9 M: v' i4 A- c
04-高等数学—元素和极限
. O- s2 S6 ?! \, ^05-复杂网络经济学应用 1 S5 c3 k& ^3 a( \8 b9 z" Q% Z! q
06-机器学习与监督算法
/ v+ N/ V! n0 f9 l; q& y. v07-阿尔法狗与强化学习算法
/ [9 i7 _4 k* M4 O+ k08-高等数学—两个重要的极限定理
8 v3 X! q( V$ H09-高等数学—导数
# ^" t+ w* P: e. |' e- P10-贝叶斯理论 ! h9 }4 G' H+ ]( [. G/ X, m: f. W
11-高等数学—泰勒展开0 |" j6 D3 N$ x1 G" ?8 X
12-高等数学—偏导数
# |( }% |! C3 S3 n3 Q& K13-高等数学—积分
- J% ?7 n$ ]% H3 p14-高等数学—正态分布
- ?" a" P1 E& E* O& A& W15-朴素贝叶斯和最大似然估计
1 g+ i1 s3 b% c% q/ \! l16-线性代数—线性空间和线性变换
0 R+ U( ^- m% J% {$ H# R17-数据科学和统计学（上） & T6 b# C3 h/ W6 k
18-线性代数—矩阵、等价类和行列式; {' `9 {1 ~5 _. ]/ K
19-Python基础课程（上）2 K; M2 D- b# a# W$ X" U$ R4 G w
20-线性代数—特征值与特征向量3 D- y; v4 ]3 A/ p* z0 i5 }
21-监督学习框架 . Q" N- A* m. U/ g! `7 Z
22-Python基础课程（下）
, a+ [. |. F" u23-PCA、降维方法引入
% V1 f1 A" R4 I" U24-数据科学和统计学（下）& _1 O2 A1 B) _0 U9 G9 t9 k
25-Python操作数据库、 Python爬虫
3 `& e9 L+ H7 Q f+ g$ L$ {26-线性分类器' L5 b2 z. t+ e2 z% n" D
27-Python进阶（上）1 J) Z4 E; T% }- r
28-Scikit-Learn 0 n$ I0 r4 d+ Y' ~+ E; N6 o
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入9 ?! ~: R1 f6 U j3 ?
30-Python进阶（下）8 D& | G- E6 b. @8 d6 \$ u
31-决策树 ) I4 Z5 b% t+ {! J7 B0 p: Z" h
32-数据呈现基础5 Z1 \1 q3 D$ F y6 m
33-云计算初步
2 m7 y/ q6 S$ J T' S! | A34-D-Park实战# r5 g. |: v- e2 S1 e0 \$ @
35-第四范式分享
- J, M* |: J) K! l" A9 d: R! y: c36-决策树到随机森林
% G$ b/ {8 ~7 r* m# }* I37-数据呈现进阶
1 l3 ?, L% O, R38-强化学习（上） ' B/ b9 C x& B& L$ h
39-强化学习（下）) j- Z& m' X0 P; u) i( ]: y
40-SVM和神经网络引入 ; O, v& z& ]4 M& j! Q; ^2 H
41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用 ; C3 Z& D$ w2 J9 r" @/ r" Y9 i
42-神经网络
) n0 p' Y* [9 f43-监督学习－回归6 V1 E, |, P# h8 A/ I) u8 C2 u1 W
44-监督学习－分类 , x% m" [/ P3 }$ p
45-神经网络基础与卷积网络 ) Y, N. o$ U/ F7 F4 h6 s: M
46-时间序列预测
2 j) g: Y& E! i& g47-人工智能金融应用
4 K( {, V* y* Q48-计算机视觉深度学习入门目的篇
* `; Y6 h5 H+ \9 m/ i- V- O49-计算机视觉深度学习入门结构篇
2 E% m" ^# K$ W7 X. @+ \( I0 W! U50-计算机视觉深度学习入门优化篇 / q2 P' N5 V+ I' _. O
51-计算机视觉深度学习入门数据篇9 x8 A1 m2 A, r& ?1 `! j
52-计算机视觉深度学习入门工具篇
: [/ A1 V4 W$ H5 R1 K: D" A3 I$ x53-个性化推荐算法 $ C$ ]! ?7 G Y) t' }4 X8 O
54-Pig和Spark巩固 % Z, c+ y" r) r" w8 R/ H
55-人工智能与设计" H8 \. V. b/ H, x; q6 w
56-神经网络6 B8 Q E# R: V! g) Y3 r
57-非线性动力学
* h1 ?+ L- _4 P58-高频交易订单流模型
1 t+ q, Y+ `- [( ?2 _* t59-区块链一场革命 * A' v3 b. R; i0 h
60-统计物理专题（一）
4 l% F. r# [( a) I61-统计物理专题（二） # B1 V3 B. [. k
62-复杂网络简介* g2 V- t: i' H
63-ABM简介及金融市场建模 5 j7 a8 I, y6 C- v( n
64-用伊辛模型理解复杂系统
# n. s$ F. S6 L3 `+ A65-金融市场的复杂性
8 Y/ s$ i3 k F0 |1 Y66-广泛出现的幂律分布
: W. C9 u1 c N1 \ t; d67-自然启发算法6 `9 ^ f4 ]2 d0 {2 [, E& Z& H' O
68-机器学习的方法& x& [, \/ u: a6 Y# ^5 L. S
69-模型可视化工程管理
; f0 O2 N3 }, X$ ~$ V+ i+ D" R70-Value Iteration Networks 0 \: c: O# C+ g3 C
70-最新回放- t: j8 {* E+ |6 K" _
71-非线性动力学系统（上）
0 {5 l( L" k$ z% d8 H72-非线性动力学系统（下）, y- R. X) T2 ?+ B6 {
73-自然语言处理导入* T- {: U, {! ]8 w
74-复杂网络上的物理传输过程
k& g* P, X$ G9 _3 E75-RNN及LSTM ! `2 J7 W" z2 T- g4 ]( ^
76-漫谈人工智能创业4 R0 Z4 {) i) _5 V1 n
77-深度学习其他主题
0 ]" F$ E" J* d78-课程总结6 v8 H( L+ u3 g/ s' k* G4 }
8 c" |, D+ K% u1 U: L
+ T5 @' H( s$ \) R, E& o( [4 w |
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