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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:07 编辑 8 z( y4 x9 P1 t5 O* {1 y
9 Y- X. ^8 }7 S& ]; [& a) v0 v$ b' U课程目录:
- \4 _6 Y! \0 i1 K5 \* z, s第1讲 复杂系统" ?- r. o% d7 `4 Y8 @
第2讲 大数据与机器学习- S, N" Q) D1 O
第3讲 人工智能的三个阶段% P; W- @; j1 ^: o
第4讲 高等数学—元素和极限. d7 s- V+ F! J1 P7 u' F* @
第6讲 机器学习与监督算法
1 b- s/ n& R) R9 Q1 `第7讲 阿尔法狗与强化学习算法
) ]5 p* i4 J2 n, ~# s @0 r第8讲 高等数学—两个重要的极限定理" ]+ N1 h4 ~. I1 a$ t+ a$ g
第9讲 高等数学—导数1 ^% D2 O' o% S& q! X$ K4 a. q% ]
第10讲 贝叶斯理论3
; i/ P( J7 K% A7 T! x& J1 m5 p第11讲 高等数学—泰勒展开- ?- ~) S" o. g) B I8 ~
第13讲 高等数学—积分
}) h% w! c+ Z' x第14讲 高等数学—正态分布
7 u o9 J7 ?1 ^第15讲 朴素贝叶斯和最大似然估计. W2 v- r% T7 Y" h
第16讲 线性代数—线性空间和线性变换
% q+ s- V! e/ w% t, A第17讲 数据科学和统计学(上)
# K: {* H- Z: z5 T第18讲 线性代数—矩阵、等价类和行列式1 b) I! B/ {, b
第19讲 Python基础课程(上)
. T9 e( ^8 E k第20讲 线性代数—特征值与特征向量. |# ~9 }) z$ `* a
第21讲 监督学习框架
3 B! X D3 K4 T9 o# a第22讲 Python基础课程(下)" X& m! b% b3 C5 x p) J
第23讲 PCA、降维方法引入- ^7 q$ z0 n! [$ B' y# m- g8 |
第24讲 数据科学和统计学(下)
8 M$ n/ c7 @7 Z5 d第25讲 Python操作数据库、Python爬虫- E: A! H2 Z# H& ]7 q
第26讲 线性分类器( D3 L/ Y! X& F6 Q# q6 D- m9 c! M
第27讲 Python进阶(上)4 @# d/ u4 p0 s$ A1 ^$ P& @
第28讲 Scikit-Learn3 R7 `9 M0 z T6 L" q% Z
第29讲 熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
' v1 m0 z% F% P [- s# E第30讲 Python进阶(下)
2 u( E& Y! W5 E! T: M! E4 D& c第31讲 决策树
! o% Y* q6 `* n; s# K第32讲 数据呈现基础: T% i- i& ]; s5 D4 A0 @
第33讲 云计算初步
8 m- `- v7 }# S% ]. Q* j$ j第34讲 D-Park实战
6 E: o ?+ d1 Y N4 }) V第35讲 第四范式分享
4 `* c. a8 r& o第36讲 决策树到随机森林
0 X/ j8 k8 b2 g- m第37讲 数据呈现进阶
: b; L" @: R+ S$ `第38讲 强化学习(上)
7 X4 F4 [6 _! w( I8 V第39讲 强化学习(下)
9 s6 C; }; [) x( b/ i6 J: b第40讲 SVM和神经网络引入
8 N7 N4 w- \& G* f/ F第41讲 集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用! D w$ B% n% G7 q5 c. w0 F
第42讲 神经网络' A2 o2 ^' o/ d9 ^6 {" U. f
第43讲 监督学习-回归) E9 _; M$ c+ s5 I! m
第44讲 监督学习-分类
% q/ [$ \, f$ G. [$ y第45讲 神经网络基础与卷积网络! f+ u) ^4 T" ^
第46讲 时间序列预测
8 g. ?$ m- s6 D第47讲 人工智能金融应用
! I# } q2 i$ c第48讲 计算机视觉深度学习入门目的篇
( c$ f) {, e$ i第49讲 计算机视觉深度学习入门结构篇/ }" n" q7 k7 }, [7 i0 G l
第50讲 计算机视觉深度学习入门优化篇3 a8 l7 ^6 ?1 J& a& f
第51讲 计算机视觉深度学习入门数据篇
% s5 o9 Q# o* I& X+ @* ^第52讲 计算机视觉深度学习入门工具篇, W& Q. D, f: G5 v
第53讲 个性化推荐算法
* K. T% }* |. n# [# u. {/ _/ A第54讲 Pig和Spark巩固
! Y; c6 ?. b( _. v第55讲 人工智能与设计 M5 V* Q+ H9 R8 Z" p& T
第56讲 神经网络! `; O4 _5 g" ?9 }
第57讲 非线性动力学4 L" H2 Z: V, c. Y2 C' `& g' d
第58讲 高频交易订单流模型
6 w3 A0 p( l# O# y0 ?9 a第59讲 区块链:一场革命0 b2 L5 o; S0 |* J7 s
第60讲 统计物理专题(一)
2 ^# g4 B+ m& N4 L. p第61讲 统计物理专题(二)2 A# o0 N6 H# Z& V% m/ }* y0 Y A+ f
第62讲 复杂网络简介
/ c* s4 M) Y9 A) S8 s- o9 U第63讲 ABM简介及金融市场建模# s# `" m; y9 k4 `
第64讲 用伊辛模型理解复杂系统
6 _% W3 A3 m, p# M3 S% }# Z第65讲 金融市场的复杂性
! X* u3 N) |5 O3 k% j8 D8 O第66讲 广泛出现的幂律分布
$ ]5 h% c8 \1 P) Y+ g第67讲 自然启发算法
9 l ]* b) T: B9 R: S# C, [第68讲 机器学习的方法$ l2 d, e% p# p9 Q( S
第69讲 模型可视化工程管理
* w; }- f, r* v! n7 [8 M第70讲 ValueIterationNetworks1 e7 J& D& N, W2 X! y; X+ o- ]$ t
第71讲 非线性动力学系统(上)
. y( ^- O1 O1 X5 L: ? t1 ~第72讲 非线性动力学系统(下)
) h7 Q# _- U2 u7 d( C$ i& f _第73讲 自然语言处理导入2 ^; W/ t" ]9 T6 p3 z$ N
第74讲 复杂网络上的物理传输过程
$ E( n0 r1 v# a第75讲 RNN及LSTM) p/ G( F8 c: g. p, a5 T
第76讲 漫谈人工智能创业6 @9 `/ _% h: J" d* u$ M
第77讲 深度学习其他主题
5 Z, M: [% [8 l* ^: M; p第78讲 课程总结
8 M o, x& V: A. g5 z; k1 d
0 ` H" Q' h3 D+ k4 u' \* j$ P
, Q% `5 S9 C, P, s- f9 ^ |
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