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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:07 编辑
! c2 Q" A4 J9 M0 J. A
) h+ _0 Y- L8 ]. G课程目录:
+ F( T9 S8 _ t# B, L4 l- D第1讲 复杂系统
" s1 X# ?& u5 g3 Q( p5 P第2讲 大数据与机器学习2 U4 t( w/ ^: t
第3讲 人工智能的三个阶段
* I# b9 T- S8 I \第4讲 高等数学—元素和极限* W5 ? x0 Z0 ^5 d" X
第6讲 机器学习与监督算法9 j/ t" O' F7 {% w
第7讲 阿尔法狗与强化学习算法. T- H U" x$ D8 i& N( x: m1 q
第8讲 高等数学—两个重要的极限定理) F$ g. a) c! J/ W& e+ E M
第9讲 高等数学—导数 ~7 Q% S- P: w0 n( e2 U! x. m
第10讲 贝叶斯理论31 q, R1 Q+ c V, M0 B. g9 a
第11讲 高等数学—泰勒展开+ h5 d4 L5 P, ?' b0 n
第13讲 高等数学—积分6 [! O! {! c( P7 q9 g" r
第14讲 高等数学—正态分布* [6 J. c5 G4 _, x
第15讲 朴素贝叶斯和最大似然估计
' `% l' p7 q7 K9 N第16讲 线性代数—线性空间和线性变换
' A, { n. C* y" A5 c) W第17讲 数据科学和统计学（上） x% l3 n7 d. j ^$ U& S
第18讲 线性代数—矩阵、等价类和行列式1 O( E( x8 P2 A9 G
第19讲 Python基础课程（上）" C+ e: O( b% i* @$ |
第20讲 线性代数—特征值与特征向量9 f; c9 |, t+ O" T2 Y
第21讲 监督学习框架
2 v2 z, H8 S+ T; a! A第22讲 Python基础课程（下）8 y% I8 m) |' _& T# j* b4 N" o, h
第23讲 PCA、降维方法引入# i. A& m. y% h* y( }
第24讲 数据科学和统计学（下）
{% o6 `/ Z" i7 z+ j: U( A第25讲 Python操作数据库、Python爬虫# a5 J4 ~) I( {% L& m0 E. l1 w+ T
第26讲 线性分类器
# s8 E( r( A3 G第27讲 Python进阶（上）; E+ ?6 J% a4 p
第28讲 Scikit-Learn. y. E I K0 A/ N- I
第29讲 熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入2 _' n. V0 T8 Y }
第30讲 Python进阶（下）+ q) Z) A% W8 D5 ] Q& K1 W1 k# D
第31讲 决策树9 m; G7 [* t9 c4 F' F- q
第32讲 数据呈现基础
7 X, t: V, @ @. [+ ]! `0 V第33讲 云计算初步
) v3 J9 g8 `% V- x: J第34讲 D-Park实战
. Z* d1 w/ N3 }1 t8 n第35讲 第四范式分享
- c5 m. e7 y' [! v- z第36讲 决策树到随机森林
9 \ Q+ n5 T3 }- p8 j第37讲 数据呈现进阶4 e; A7 ~' C6 N% Q) r
第38讲 强化学习（上）
: e: R" z; c7 I7 s P8 s第39讲 强化学习（下）
! H* w$ Q* }' W: H8 \% g6 J第40讲 SVM和神经网络引入
2 b* B- l: O: ^7 ~第41讲 集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
4 X# j0 S) D8 f; M第42讲 神经网络, j% e3 L& K' O" |7 {
第43讲 监督学习－回归
2 ]/ s @7 x6 s1 K+ G) b+ x第44讲 监督学习－分类
2 D: s9 V s; _/ Y4 ?4 B8 N第45讲 神经网络基础与卷积网络+ N+ i7 o0 o7 K! H9 Z% Z# @2 f6 h. q
第46讲 时间序列预测
0 L. R8 N0 c3 m第47讲 人工智能金融应用8 H" s6 w& S1 s6 l8 n
第48讲 计算机视觉深度学习入门目的篇$ U7 R/ ]# _+ m% R
第49讲 计算机视觉深度学习入门结构篇
, i' ]- D1 X- S' ^4 N! [第50讲 计算机视觉深度学习入门优化篇
7 R2 \) n+ m( W+ P* }' ^0 @ n9 t第51讲 计算机视觉深度学习入门数据篇
3 Q5 K8 k# o9 c8 X/ G6 ?第52讲 计算机视觉深度学习入门工具篇
8 k+ ?! k* @. A+ l: j1 p第53讲 个性化推荐算法
$ x/ H$ a3 L9 j8 i5 g. ?: V6 q5 F" C8 Q第54讲 Pig和Spark巩固
) D7 s/ v, A3 v. C' b2 i6 \第55讲 人工智能与设计- d. y7 N7 X; n
第56讲 神经网络2 v# e* L8 t/ M) m" W' N- y
第57讲 非线性动力学
9 ^- Q: I7 [" y* J& |第58讲 高频交易订单流模型
S; `/ j+ H. h第59讲 区块链:一场革命4 G; M/ l4 [: g u' M; p
第60讲 统计物理专题（一）
* t) X: L6 r" x$ Z S6 R+ K第61讲 统计物理专题（二）. D7 S# y& w- G0 y
第62讲 复杂网络简介. u E+ m5 n# \& V
第63讲 ABM简介及金融市场建模
4 u' a2 [2 _' M6 O1 q- `7 J第64讲 用伊辛模型理解复杂系统7 s0 h i) j$ t p) w: V2 H8 B
第65讲 金融市场的复杂性
( h4 k; u- S- T5 n: J6 Q! B第66讲 广泛出现的幂律分布
$ H. O3 Y$ R) q* p R4 e第67讲 自然启发算法, g1 s8 j6 m+ T1 w8 r
第68讲 机器学习的方法8 Y. G7 A+ a+ r8 `8 u
第69讲 模型可视化工程管理
: w1 K# A( q& M E第70讲 ValueIterationNetworks
4 g. S0 Y9 p9 D, j2 | S第71讲 非线性动力学系统（上）2 W# L9 Q1 M3 N5 a# f
第72讲 非线性动力学系统（下）
6 w1 t7 F& U6 C2 N6 a; t3 [' T第73讲 自然语言处理导入2 N% A+ v/ y H+ A
第74讲 复杂网络上的物理传输过程; t6 W* T# S& a
第75讲 RNN及LSTM7 I) G3 S" U& m
第76讲 漫谈人工智能创业% v$ G4 z C& O( g* a* S$ `
第77讲 深度学习其他主题
3 H e: ^6 m: O; `6 p" `1 _7 k$ n第78讲 课程总结' W$ c4 r; E: M% [. ?
9 D) [: P: E4 N4 ^; v" j+ A- f) i: P7 L
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