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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:07 编辑
# L' F, S3 F T
( D4 K* f4 h9 S# P0 h: K课程目录:/ x! H& ?7 ^' L R6 c: w$ h2 s
第1讲 复杂系统6 d6 g5 W; y5 ~# G( v+ q
第2讲 大数据与机器学习
1 }- ?. Y% @9 b* i3 x% A第3讲 人工智能的三个阶段 r" Q4 _1 E) p: {# F- D. e2 w
第4讲 高等数学—元素和极限1 L/ j1 \9 F: i8 e& z
第6讲 机器学习与监督算法& L8 M" g* J6 P4 A$ C9 W; j
第7讲 阿尔法狗与强化学习算法& ]7 s1 D: J& z8 U4 d s" {6 s
第8讲 高等数学—两个重要的极限定理
- R6 a8 {$ ]5 c第9讲 高等数学—导数
& n/ f/ n) t$ S! ]第10讲 贝叶斯理论3
$ V) T' k% u) @! E# |( D8 Q第11讲 高等数学—泰勒展开
! l2 ~: M% s# L6 v+ u. ], \第13讲 高等数学—积分7 @, W0 u3 L- ]. t
第14讲 高等数学—正态分布8 |: V5 V$ O# Z0 M
第15讲 朴素贝叶斯和最大似然估计3 g9 i1 D* U+ n n" n3 O! _
第16讲 线性代数—线性空间和线性变换
1 _) u1 n% N4 e8 `2 Y; ?- ?; Y第17讲 数据科学和统计学（上）! `5 n( k9 I q* d2 w$ M/ Z
第18讲 线性代数—矩阵、等价类和行列式9 S5 d2 n* k: J4 F$ Z
第19讲 Python基础课程（上）+ b+ x0 K- Z/ s# ?8 r/ j8 e6 d
第20讲 线性代数—特征值与特征向量( r3 g6 }; r& k$ u8 T
第21讲 监督学习框架
/ D6 l1 {, d% Q* y& w9 w7 C Y3 e第22讲 Python基础课程（下）
& j; r; y* q e ^; |第23讲 PCA、降维方法引入7 c- x: w% X* S7 E3 R0 ^- i) a
第24讲 数据科学和统计学（下）
, i" P0 z4 | E2 H I第25讲 Python操作数据库、Python爬虫0 Y7 N0 r& K$ W- a+ c* M2 s& a+ H
第26讲 线性分类器
9 g2 F8 U- b8 m- }/ Y' A. n% L4 g第27讲 Python进阶（上）
* `" X. y+ ?% e2 l0 l( ?! H1 I2 c第28讲 Scikit-Learn
m, g. t" G1 o5 P: `第29讲 熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入/ j6 \+ M8 J! B0 x+ A
第30讲 Python进阶（下）/ Q. t& V0 S8 b
第31讲 决策树4 l& Z' p# ]" u; T
第32讲 数据呈现基础
' C$ e7 x: s# I3 d第33讲 云计算初步3 U' l% B: _. u' z# Y7 q9 g
第34讲 D-Park实战
7 t; I! F6 O6 j7 G# p第35讲 第四范式分享
) l* t2 D! Z N. `9 l* x第36讲 决策树到随机森林
$ G% H1 k; ]; U( P7 z" o第37讲 数据呈现进阶
* j5 c3 ^9 z J$ [' K) G第38讲 强化学习（上）+ t' d8 h6 A, B* @6 Q" F
第39讲 强化学习（下）
) t8 ^2 R5 Y7 L第40讲 SVM和神经网络引入
' C z5 A. g8 R5 L% L A6 D6 u6 H第41讲 集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用" N2 v9 j: x5 H# h
第42讲 神经网络3 O9 S" G6 B7 d) \3 ?8 O+ e
第43讲 监督学习－回归
* S2 w0 H: u* U% f0 M$ ]9 P第44讲 监督学习－分类
- ^! v% u# Y# y; I& e$ q第45讲 神经网络基础与卷积网络
& @1 [' D; D7 @7 I# z0 |8 o第46讲 时间序列预测
7 f0 i) y: m) o% j, f第47讲 人工智能金融应用' F- x" F4 r9 [; N& }
第48讲 计算机视觉深度学习入门目的篇& h, w8 u1 S' T4 q- `+ R& L6 \
第49讲 计算机视觉深度学习入门结构篇9 f4 ]; G5 Y9 F6 Z) b, w4 N
第50讲 计算机视觉深度学习入门优化篇
+ j+ q- K# [% g. I# M/ \1 E第51讲 计算机视觉深度学习入门数据篇4 L: ~4 _: _) j* ?1 l. b
第52讲 计算机视觉深度学习入门工具篇
8 V% E0 u5 k; }$ g& l: w第53讲 个性化推荐算法; _' j# n: B/ G1 d8 J- W( M J
第54讲 Pig和Spark巩固1 F: W# X5 ?6 z
第55讲 人工智能与设计
+ a, W1 b: ?; R3 g& R第56讲 神经网络
; z7 M# W1 t* G5 I: x1 M4 Z+ j第57讲 非线性动力学
1 t2 H. r( y, y4 r第58讲 高频交易订单流模型6 ~8 `5 }8 n( \/ Y" u
第59讲 区块链:一场革命
! Y' a$ C: X& h# \2 Z _第60讲 统计物理专题（一）
]% W! M6 O N' s4 r! `7 O& K9 r第61讲 统计物理专题（二）
% X' u( T7 @6 b2 Q6 Y& F. s第62讲 复杂网络简介
U4 I$ |. Y8 m第63讲 ABM简介及金融市场建模
+ ^0 q# n; j. m3 c第64讲 用伊辛模型理解复杂系统
* d) T9 j s. b. | K2 ^第65讲 金融市场的复杂性
, K# w3 |& ^9 O+ Z& x第66讲 广泛出现的幂律分布1 c' }) ^0 s L: ~2 u3 ^
第67讲 自然启发算法0 R5 J# B2 M- f3 ?
第68讲 机器学习的方法
2 {, T2 b: O4 g6 r2 w第69讲 模型可视化工程管理1 I" Q% j" H; ^9 d P$ {6 b" J% N
第70讲 ValueIterationNetworks- J6 s. z* _& f; A% w! b
第71讲 非线性动力学系统（上）
0 W' `' P- f' F5 g( V第72讲 非线性动力学系统（下）3 h6 I& I. \3 H: V$ m' d4 s
第73讲 自然语言处理导入
/ S5 L" S- n& y( A6 o$ \2 a第74讲 复杂网络上的物理传输过程
, [& Q/ z- H* E0 x- |第75讲 RNN及LSTM
8 G% j( w, t& }( R" z# h第76讲 漫谈人工智能创业; U ?, \$ N6 M6 B; W
第77讲 深度学习其他主题
" g+ H4 P; F$ V2 w第78讲 课程总结
4 V4 P7 @: F' G% E, Z7 c# b7 \& Y- X* O- ^6 z
! c4 F7 u0 {" l4 H; ] |
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