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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:07 编辑 1 i, @5 t/ C* q, p: d# k9 l9 l$ y
' O% p( n" C5 F7 Y/ N, e课程目录:) D- p: o, }( f, u
第1讲 复杂系统
. T' G+ N0 t3 P- J* X第2讲 大数据与机器学习2 B# P% }/ V& c5 b! J
第3讲 人工智能的三个阶段1 p3 K9 w" `- X2 H/ Q% Z- i1 ~: T
第4讲 高等数学—元素和极限# U e% n$ X* w/ V; A7 {3 _
第6讲 机器学习与监督算法# X$ a2 H/ Q5 V4 S& A! m1 i
第7讲 阿尔法狗与强化学习算法
, W- `) x/ O- G2 D. x( C) L( w第8讲 高等数学—两个重要的极限定理
) l4 l8 h) h1 [% j/ [第9讲 高等数学—导数" |6 Q3 L- W) ]( k9 u
第10讲 贝叶斯理论34 D+ ` K3 u( d+ h0 X* t
第11讲 高等数学—泰勒展开
- p, R7 H! s8 b第13讲 高等数学—积分, A+ E2 P* x8 o8 R9 X3 Q. H" d
第14讲 高等数学—正态分布
* ]4 G/ V, t# \* t D0 j* q3 _第15讲 朴素贝叶斯和最大似然估计
g9 Z* n% E0 ?0 X T5 o9 S, `第16讲 线性代数—线性空间和线性变换
' W: s: s1 U" H+ f' |/ h' v第17讲 数据科学和统计学（上）0 H+ s2 ~$ z( u3 s
第18讲 线性代数—矩阵、等价类和行列式# B/ b/ h. |6 F3 C; Z4 W
第19讲 Python基础课程（上）
) P! e0 P& W, F第20讲 线性代数—特征值与特征向量
0 k6 o! T0 z! P7 S2 J- T第21讲 监督学习框架# v: o2 I9 \+ p/ Z
第22讲 Python基础课程（下）+ t- t3 d) G; c# g
第23讲 PCA、降维方法引入* y" { ]) G/ o R
第24讲 数据科学和统计学（下）+ c! `: N8 @4 v4 X- N6 X( O) d- {
第25讲 Python操作数据库、Python爬虫
8 ]# [! h9 H( Z第26讲 线性分类器
' x6 V) F9 K, c) j1 p5 j/ A第27讲 Python进阶（上）
2 H* X% i7 X9 a0 K7 F1 i6 I' s第28讲 Scikit-Learn# c* }: ^ j! e9 C& T
第29讲 熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入5 x7 w! B N. ]- u7 K
第30讲 Python进阶（下）+ I W% j! W! O) w$ z2 k" b
第31讲 决策树: e" a1 o" f) c ?. q4 n
第32讲 数据呈现基础
" j$ h* Y5 P* z0 {第33讲 云计算初步
7 I4 g5 u5 O- ]0 O) i; J% s" m4 y9 ~第34讲 D-Park实战% q5 q6 `' x4 V# c' M1 G" T4 Y
第35讲 第四范式分享
$ n1 [2 i* p2 I2 E2 p" _第36讲 决策树到随机森林
$ s1 ]8 @; r3 k7 ~1 Y) v4 r0 g第37讲 数据呈现进阶! m+ p S, x) {: m( H
第38讲 强化学习（上）8 s& C8 U# C8 V* U# e7 A( v+ O
第39讲 强化学习（下）+ r# X5 p- J" G
第40讲 SVM和神经网络引入4 i8 \' @& f1 y: S! J
第41讲 集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
$ ~ i- i' D3 s第42讲 神经网络
3 \ M3 D+ m3 a% ]; {' U; j第43讲 监督学习－回归
* X, P2 T8 C* r$ ]# ?6 _第44讲 监督学习－分类. k: t7 ~: q, {, @" |
第45讲 神经网络基础与卷积网络( d( y) ~) S- H: _8 Y$ r
第46讲 时间序列预测) }+ @: k& P4 A9 D4 r9 j
第47讲 人工智能金融应用
w8 ?+ H+ F5 z- k) X第48讲 计算机视觉深度学习入门目的篇1 A7 Y% j* R5 C0 C
第49讲 计算机视觉深度学习入门结构篇
3 e) F7 R* a6 @$ K* s% ?3 B: o6 \第50讲 计算机视觉深度学习入门优化篇
; i _, q1 G4 D- z第51讲 计算机视觉深度学习入门数据篇' F$ P C" C8 I, o B
第52讲 计算机视觉深度学习入门工具篇
' j t, b+ b, F/ A1 a; K/ ]第53讲 个性化推荐算法
8 P) i. S5 ]; S% o6 a/ r第54讲 Pig和Spark巩固
0 o( h8 I r' L# P5 E第55讲 人工智能与设计9 E' f- Y; Y7 Z) U# _2 |
第56讲 神经网络4 T# U& {% J% w% t4 J# r
第57讲 非线性动力学3 Z& C' \* a @: x( ?) B+ H- e
第58讲 高频交易订单流模型+ p, f' k2 ~ Y
第59讲 区块链:一场革命
! _1 }2 H) C) v第60讲 统计物理专题（一）
! O4 b; } S) x7 q* G x, E, @+ ^第61讲 统计物理专题（二）1 P) R ^# D5 C9 f
第62讲 复杂网络简介
2 N8 t% g9 B2 ] Z2 I1 j第63讲 ABM简介及金融市场建模
& h6 ~0 I: g7 D- X第64讲 用伊辛模型理解复杂系统* r$ q7 d0 ]8 H4 w( f
第65讲 金融市场的复杂性
( N* Y; a' |# W8 I" f/ V) J/ F: f: _第66讲 广泛出现的幂律分布
/ {2 K4 T/ } f4 x第67讲 自然启发算法. Y, d( L* r' M
第68讲 机器学习的方法
3 S6 j; R+ `( ~" A第69讲 模型可视化工程管理
9 d6 [) @" v# O- W第70讲 ValueIterationNetworks
+ }" G# T1 x% ^: Z% v7 ~第71讲 非线性动力学系统（上）) m. l: f0 J6 Y2 q4 [1 {. y1 L
第72讲 非线性动力学系统（下）2 o) y1 R" O2 b5 _0 _2 T+ e
第73讲 自然语言处理导入
2 Z* Z) {4 q; e3 l ]; h% V第74讲 复杂网络上的物理传输过程4 r+ j& c+ s1 x
第75讲 RNN及LSTM
% P' c3 W3 w J; }7 b3 _第76讲 漫谈人工智能创业# \, n8 ^! [+ x7 g* V& h6 ~4 r/ @
第77讲 深度学习其他主题( R% y" Q' Z5 l/ X; A2 Z4 d
第78讲 课程总结. _! Q0 E0 f4 g' u
# q- b( T7 }' M0 a
5 @% N/ t2 n% m8 v
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