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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:07 编辑 ! f# {2 U7 F5 }% R$ u' E b. B* X
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课程目录:
0 |, O/ J, O" `& V第1讲 复杂系统+ V3 d3 l* R3 \; p$ u$ T
第2讲 大数据与机器学习
j8 ]- H4 o: |3 h! L1 A4 q第3讲 人工智能的三个阶段
5 o8 y: w' t# G/ F5 e( U: A第4讲 高等数学—元素和极限9 m: _6 J; ^* d
第6讲 机器学习与监督算法+ |1 H0 x/ k: {& \! [8 U; G
第7讲 阿尔法狗与强化学习算法
7 G M; z& Y. Z& @3 L8 |第8讲 高等数学—两个重要的极限定理" ~# G# ]7 n/ w1 ]" q
第9讲 高等数学—导数
& o( \% k, @1 q8 P8 J$ D- A9 K0 P: v第10讲 贝叶斯理论3
+ N2 g* V' f$ C4 y; d5 o3 ]! j第11讲 高等数学—泰勒展开
" ~4 ]& }6 z! k2 G3 O0 Z! F第13讲 高等数学—积分1 f$ D3 e* b( a+ _2 Q5 V$ M
第14讲 高等数学—正态分布
! l$ E/ G% g6 h; s- Y2 u( g第15讲 朴素贝叶斯和最大似然估计. G7 K! f* m) @/ ]& b
第16讲 线性代数—线性空间和线性变换
1 ^. S2 m2 `' w- ?& T1 T第17讲 数据科学和统计学（上）
0 d) D! k9 O6 h2 W# j% ~第18讲 线性代数—矩阵、等价类和行列式
* w( F- T4 q6 }& F第19讲 Python基础课程（上）& p0 G+ f A- { ~
第20讲 线性代数—特征值与特征向量
$ {% p. G L) A第21讲 监督学习框架
/ G: r& C i$ l0 _& d: r+ M第22讲 Python基础课程（下）% d0 U/ w7 ]5 H; W% v
第23讲 PCA、降维方法引入
+ w# j! \. q3 u$ {$ M) t6 T- v4 ?第24讲 数据科学和统计学（下）7 w$ m- [1 B. s" M$ z+ |! q% v+ O6 X
第25讲 Python操作数据库、Python爬虫
" n7 w- u- @, o* E( k1 y第26讲 线性分类器
0 I) V; t; a2 n/ _0 x第27讲 Python进阶（上）; ?6 _! l7 c/ [" H: \
第28讲 Scikit-Learn) i4 E$ ?% u* X$ w. o% b
第29讲 熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入6 r+ N; a5 ]+ c6 w- d; ~2 l! e
第30讲 Python进阶（下）
1 c% |5 l( P3 R第31讲 决策树: b% g( _; z* q2 p
第32讲 数据呈现基础! J7 N, L% Q4 b2 _1 n
第33讲 云计算初步7 U1 }5 p9 w' O. w5 Q
第34讲 D-Park实战0 R0 t, p3 ?6 k' D( e" C
第35讲 第四范式分享' _5 g: V- d1 d# F: z
第36讲 决策树到随机森林5 B. Y1 Z3 T" v+ ], T$ ^* A' R# \
第37讲 数据呈现进阶8 z2 X; C& u+ R6 y4 P
第38讲 强化学习（上）( R1 @! G+ V( Y* v: X* _
第39讲 强化学习（下）
( m {& F6 y8 @9 f3 ~* B第40讲 SVM和神经网络引入
! t" v4 ^ r3 V8 y4 j第41讲 集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
" v% @) `- K8 \& `3 Z第42讲 神经网络5 x2 ~$ A, L( x! s* R6 }1 k
第43讲 监督学习－回归4 W/ \; t- Y- @$ T" q2 L
第44讲 监督学习－分类% P# E5 m6 O) S$ J8 f
第45讲 神经网络基础与卷积网络% s- L0 ?. [; M7 c+ i( ^) |! V
第46讲 时间序列预测6 p& A6 k9 Y! a7 _( P) P7 }
第47讲 人工智能金融应用' P) H z. ?5 j& T# U
第48讲 计算机视觉深度学习入门目的篇
: X& \2 c6 B/ W% e8 M8 i第49讲 计算机视觉深度学习入门结构篇
8 i( a; M b8 \. S: f第50讲 计算机视觉深度学习入门优化篇 e+ T7 L4 a+ g
第51讲 计算机视觉深度学习入门数据篇9 m' i A- D1 @% B- B4 k3 @) p
第52讲 计算机视觉深度学习入门工具篇
2 g6 w8 ]8 j! o$ b第53讲 个性化推荐算法/ w; o: Z, r( B3 y A) N% i6 n. c
第54讲 Pig和Spark巩固
# d* z7 ^( |1 F* g& J, X4 d# i第55讲 人工智能与设计
+ D) O5 D4 X" d7 o5 O A第56讲 神经网络
; g- R G* x% O) F第57讲 非线性动力学
8 R! i7 Q6 T2 q! _第58讲 高频交易订单流模型& |$ E9 g& L, N! t3 a* r) M& e
第59讲 区块链:一场革命! r, @5 [( k S% h' u) ]6 Q
第60讲 统计物理专题（一）
+ j$ s6 N: }7 A2 Y第61讲 统计物理专题（二）, k7 K' C1 ^, n, ]) A: A/ z
第62讲 复杂网络简介
% p' C' B$ p2 l+ H0 `第63讲 ABM简介及金融市场建模# m# i9 [5 w- p6 V2 i3 Y
第64讲 用伊辛模型理解复杂系统
9 G% Z% Z+ V6 ^第65讲 金融市场的复杂性2 ^2 ~& I1 T1 u; M( n% N( i
第66讲 广泛出现的幂律分布1 m5 V; O; n' F, s
第67讲 自然启发算法( w& ^' o( U0 a" Y" S
第68讲 机器学习的方法) ~- a0 a9 A4 t; d f
第69讲 模型可视化工程管理% Z6 M8 H0 ~$ A; o
第70讲 ValueIterationNetworks% C7 @* V1 _/ D. V0 g5 j( R
第71讲 非线性动力学系统（上）
5 m+ {# c9 R. j# t6 }! j% T: Z' x; u第72讲 非线性动力学系统（下）- n B9 j9 V6 H+ c2 y5 |6 W
第73讲 自然语言处理导入) z" y& @* h& y2 ^9 u2 w; X# f
第74讲 复杂网络上的物理传输过程
1 n7 S/ J$ @" K6 X第75讲 RNN及LSTM
) F: C2 f7 N$ U第76讲 漫谈人工智能创业
8 |5 _. J3 g9 a/ }- X- r* u6 z第77讲 深度学习其他主题. m6 M# X! d" o
第78讲 课程总结
& i2 I q5 A# L( m. M( y2 }9 E- Y- G4 x
, b3 w) u* e0 g9 f: E. M0 ~6 M1 H2 ? |
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