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课程目录：& x k3 j2 f( C! c2 X2 B3 C6 C
01-复杂系统: e' r8 F/ p; }& a4 ?6 I1 e! T
02-大数据与机器学习
5 q7 r" F3 a9 c: ]6 t! O5 o* i0 t03-人工智能的三个阶段
3 Y( p; e; Y6 U9 N04-高等数学—元素和极限
' e% z% R' ?* x: E5 C05-复杂网络经济学应用
5 j+ X; K+ n, r* f06-机器学习与监督算法
6 z- S0 f3 M \) Q8 m# J0 X07-阿尔法狗与强化学习算法
2 n6 A$ I& R% N g& V, y08-高等数学—两个重要的极限定理
2 Q# Y# {9 m5 `09-高等数学—导数% V9 ] v& H! A) U6 N U0 A
10-贝叶斯理论6 b4 K2 l5 }5 a0 l* B, w. ?. C
11-高等数学—泰勒展开1 ?$ ?$ R& ~+ d3 }% ?! `2 Z) w+ d
12-高等数学—偏导数
. u2 g* h, p* i13-高等数学—积分
5 I7 G; P2 }1 `& |: K! z14-高等数学—正态分布0 u6 g( \% y. ]8 {1 K
15-朴素贝叶斯和最大似然估计
) @5 n' u" p; u# f( K J16-线4 |0 x1 J3 h) ]. A) M. j( O" ]
17-数据科学和统计学（上）
2 O' B/ U' b* f. J* I18-线代数—矩阵、等价类和行列式1 n2 |0 e J4 g. v
19-Python基础课程（上）- l2 J' T* d! K- N- y
20-线代数—特征值与特征向量
7 }8 j" l5 K4 y21-监督学习框架6 W: e& F* Y1 z5 y6 V- A' e9 |
22-Python基础课程（下）' b1 K5 ]9 g; X) ~
23-PCA、降维方法引入1 z: i1 M2 V. R/ f/ D% T+ ?, G
24-数据科学和统计学（下）% i1 B! G! L5 d/ u1 | ?
25-Python操作数据库、 Python爬虫
$ R; J4 v# `7 P" [/ V26-线分类器# @+ }2 I% B+ N0 ~1 t
27-Python进阶（上）
) b; }6 F& ], O8 u* z28-Scikit-Learn. p6 g* g# P4 V3 ~
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入0 u4 d5 k ~" b8 z+ A! R
30-Python进阶（下）8 A+ B" w; e" i
31-决策树
/ s/ L9 x4 B N( l/ }32-数据呈现基础
3 Z6 a# l# i* i' ^0 p% E33-云计算初步3 g- f! p I) O0 C4 C# C K& x! N$ Q
34-D-Park实战 I2 w4 y2 P- @) V1 H% F+ F
35-第四范式分享, i+ S% \5 ?9 z& y/ X" }4 C' C* I1 j
36-决策树到随机森林5 O5 A7 w/ ~" @5 P7 I1 Q/ u3 G5 J( B
37-数据呈现进阶
2 r( S* ^; c" U# @( Z2 u38-强化学习（上）1 E2 P0 ]3 U! g' M
39-强化学习（下）
S& n- p; J* w! Q/ y40-SVM和网络引入
# v* x" V/ m. V6 P# T41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用. \7 w }; N$ @$ V% P& S. L
42-网络3 y q0 S3 v" Q) h* o+ V
43-监督学习－回归; w x/ w2 Y( w% C9 v
44-监督学习－分类
x" J. C) P. o45-网络基础与卷积网络/ `5 X2 r% q+ K% P7 ~
46-时间序列预测
4 k H* g# e5 J# _# s+ Z! d' D# J47-人工智能金融应用, R& i6 \9 }9 c. H6 X( D+ S
48-计算机视觉深度学习入门目的篇6 f( u. [6 K! a" Y, H R6 ~
49-计算机视觉深度学习入门结构篇; }/ ?$ Z2 j) \4 v1 v' Y
50-计算机视觉学习入门优化篇
H1 q3 O7 c6 G9 b/ q2 q& U2 `+ t51-计算机视觉深度学习入门数据篇
6 S/ F( U& N/ Y, c2 t. k+ q52-计算机视觉深度学习入门工具篇# R0 k& S, d1 K- s6 c4 |, E; I
53-个化推荐算法
& s1 {/ Q3 \0 d& |54-Pig和Spark巩固: P$ J$ Y+ X. \: H
55-人工智能与设计3 T% Y# v1 b0 r+ O% i
56-网络
5 G4 Y0 k) t$ @* n9 w0 E# r57-线动力学& Z4 y* w/ N! Z& h1 \% B
58-订单流模型% r% @1 D- H1 d
59-区块链一场革命+ g, ]+ ^. \3 R8 }% F& s" ?
60-统计物理专题（一）
3 L$ ~- z: n$ G. m" H, u61-统计物理专题（二）3 f" `. t3 a0 ^) ?" I' z
62-复杂网络简介
! z$ u. h2 H5 q' s+ s& m63-ABM简介及金融市场建模
& ~: a- C/ ~) l+ q64-用伊辛模型理解复杂系统) U( I1 c0 l6 i, F6 k3 \
65-金融市场的复杂性" P- b7 W% X" [) M+ P3 V
66-广泛出现的幂律分布# f* R: {, g! j# i2 A
67-自然启发算法
/ E$ _$ q* @- C8 M( {! [ H68-机器学习的方法$ Q5 j3 c9 c' T
69-模型可视化工程管理
/ P0 t3 j3 H) }" u4 |70-Value Iteration Networks" C* E2 c0 P/ n. l9 I
70-最新回放
5 p. S3 t% }1 t/ ] X9 E71-线动力学系统（上）
; |5 E: i1 ~; S* K: o1 ?! u72-线动力学系统（下）
, I. q8 r0 E2 H3 t5 Y73-自然语言处理导入0 D: |5 }9 ^8 A+ F
74-复杂网络上的物理传输过程
3 v- \# A: I6 ]75-RNN及LSTM
3 {: q8 s6 o0 a76-漫谈人工智能创业* U; @* N6 P' b
77-学习其他主题
2 }3 N/ ~4 v1 u9 T: T78-课程总结# D, u; f8 X% j' T6 m( m, n" j( O
/ D# Q- h' [# r ^3 u4 {% o
* R) c( B: ~6 ^. Z4 h |
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人生苦短，我用pyhton,ha
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