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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:43 编辑
7 v) T5 ^- @2 I. |& D' c+ c6 h; H8 d4 `/ V: @, k8 \
课程目录：
9 |. y8 J% ~. G6 _4 O6 i+ ^0-宣传片
* F% g. `# T& f01-复杂系统4 I4 [/ ^0 s" R# B) O' V
02-大数据与机器学习
. O S5 P6 H2 I* D) q3 S03-人工智能的三个阶段 ]" H! i1 g7 H: l r+ Z; O
04-高等数学—元素和极限
! B' j' H% e q2 N% B1 h; f5 X4 m05-复杂网络经济学应用 9 ~3 A4 I2 D; s( x2 }
06-机器学习与监督算法& g% i/ A3 F7 X$ a1 k: H
07-阿尔法狗与强化学习算法* m7 o7 f6 M& F T( M# d
08-高等数学—两个重要的极限定理6 e4 S3 |+ k) V. ^* {4 J
09-高等数学—导数 + k$ C( J" N* S7 P
10-贝叶斯理论
% `) U! i/ G, Y, v; b11-高等数学—泰勒展开$ p0 j4 m7 F- G
12-高等数学—偏导数
$ I" X; m( |- Z' h5 W4 y13-高等数学—积分
8 J" v0 y: |3 V) G0 z14-高等数学—正态分布
5 h( u; W4 H( `: x3 ~15-朴素贝叶斯和最大似然估计4 L" V$ q, Y: E0 u: a0 \! I |/ @) _
16-线性代数—线性空间和线性变换8 z- G# c, b" S
17-数据科学和统计学（上）
1 A7 `' f0 O, X! R( W1 v18-线性代数—矩阵、等价类和行列式: M: v! ]7 O# q+ K5 I- p
19-Python基础课程（上）0 a5 H( E# ?2 E( s
20-线性代数—特征值与特征向量
% d6 Z" m4 T( ^21-监督学习框架
+ F: _+ Y" D' u; G- E22-Python基础课程（下）: K- }! o2 r% A+ s
23-PCA、降维方法引入
" K* a. \# Z+ k+ J o" _24-数据科学和统计学（下）2 T; i* q L {( q; |' b
25-Python操作数据库、 Python爬虫 + h7 Q% s6 Z1 u y& |) |$ b$ M. X
26-线性分类器$ A/ }; a8 B& I1 l/ g
27-Python进阶（上）3 J( e( P4 V$ I. `
28-Scikit-Learn
# a. b$ a M4 s' h29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入3 z3 b' Q/ T1 e1 X
30-Python进阶（下）
, ~( H$ d. }- `9 B4 F& m/ e. C0 C. S31-决策树 2 U) I& E# y2 J6 i; ^' f8 _1 _/ y
32-数据呈现基础
" X# S/ Z3 Z2 d0 n33-云计算初步
8 ~% ~+ m3 ]: c/ W5 M34-D-Park实战
+ ]! B) }, z3 b/ E2 `35-第四范式分享
( z$ e/ g8 a4 Y- U0 V. L# l36-决策树到随机森林 3 A4 _2 k) p% `+ I& G2 Q7 F
37-数据呈现进阶/ [ [) h4 k8 L
38-强化学习（上） ) M; {; }% }% E8 t" w; d
39-强化学习（下）
1 j4 T& E$ l; x40-SVM和神经网络引入 ) D: E, q9 }+ i! @
41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
# I5 _3 t8 H9 M$ c% a42-神经网络9 L& S& Q. Z9 k' i" K- l
43-监督学习－回归8 m" v" Z5 `2 U. N4 ^* ^+ }. F
44-监督学习－分类
# W8 L0 n/ p) X- @9 G- y45-神经网络基础与卷积网络 : C1 y0 A2 k* k" _) ~* P
46-时间序列预测( ^0 ^ v4 e* B7 s- C
47-人工智能金融应用
& l. |: G& L; c# F9 C48-计算机视觉深度学习入门目的篇
`. v4 y" J _. r7 f49-计算机视觉深度学习入门结构篇 2 L7 ^% |% C& e( M+ n
50-计算机视觉深度学习入门优化篇 " x, K' ?" V& _1 t5 {- W
51-计算机视觉深度学习入门数据篇
4 p; _- w+ L- L r' @1 |- F3 ~2 q52-计算机视觉深度学习入门工具篇
: O# s( Q4 J1 t2 L53-个性化推荐算法
# f! g8 b6 z( G3 @& g. e: g54-Pig和Spark巩固
' L" d! u0 H7 x7 I8 X. ^55-人工智能与设计5 `4 y$ J3 k0 Z: Y0 T, @ u' W
56-神经网络
7 ~4 h. w+ @2 Y* u8 @57-非线性动力学
c& O# u8 t" ^0 ?5 k% d. |58-高频交易订单流模型
4 f4 s! A, F6 m Q1 L- g59-区块链一场革命
- `# ~. f% D, R( w, }" n3 Z60-统计物理专题（一）
$ ~% ^' d9 }6 f61-统计物理专题（二） % K' K s b3 I5 a2 D. v
62-复杂网络简介3 T) W4 j4 E: n* G; c# K2 I6 m
63-ABM简介及金融市场建模
9 }/ i+ f! t5 }) n& T$ M2 o' h64-用伊辛模型理解复杂系统 . x1 Y( g" B3 O+ T" l+ e, w
65-金融市场的复杂性 ) q4 t5 l y, |. N5 `2 D
66-广泛出现的幂律分布
+ N9 O- ], O( ?/ X, O. g- @ t5 u67-自然启发算法
/ z, D, b+ p6 r5 D68-机器学习的方法
* n( _2 T; s/ I+ a" r! g9 r69-模型可视化工程管理 & }! R- ~: u1 E" F( Z
70-Value Iteration Networks . _# {0 A8 Q d! s/ |1 H% z
70-最新回放* E' J; O i2 w7 @5 z1 j
71-非线性动力学系统（上）
, b0 o. Q& H6 c4 H1 |% N t U72-非线性动力学系统（下）
! y( |2 l+ e% i73-自然语言处理导入0 o' O* e, g" e' ^1 T" z
74-复杂网络上的物理传输过程 4 k j* M5 k4 _
75-RNN及LSTM
6 u; f0 c/ K3 I& [: H9 D( R" @& y76-漫谈人工智能创业. Q' F9 L, I1 e9 S
77-深度学习其他主题
; H. H1 A5 m& v. [# z: x78-课程总结* n1 z a0 N; i, ]( P, l6 c1 G0 p
9 N0 o% i3 x0 t6 f# d9 z4 }" O
8 o* K/ ^) x% u1 d( i! D/ N |
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