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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:43 编辑
' q* Y: k- M; x3 h# j# H8 Y: O
: z% {9 f" U0 ]课程目录：
+ U; ] t( c; L. l& `0-宣传片
/ u0 l d( I$ t! M' B" F# e/ J01-复杂系统( _' {% |5 i$ g8 m+ f# b* @7 ]
02-大数据与机器学习
5 @) f* U) }& O6 Z, |03-人工智能的三个阶段* I1 n3 T7 P2 @- ^
04-高等数学—元素和极限
. @- F9 n7 G5 Y2 w* V05-复杂网络经济学应用 ; y4 n3 l( y6 h- E, | ]
06-机器学习与监督算法
1 i5 V* J9 f- p: x07-阿尔法狗与强化学习算法( J9 K' p9 F/ v D9 l9 y/ X* ]. N
08-高等数学—两个重要的极限定理' ]7 w$ v4 A+ q' J) I, ~5 C; L
09-高等数学—导数
7 g) C' X, H3 G) j4 k k, b10-贝叶斯理论 / l" L5 o1 y' H6 v' F# M
11-高等数学—泰勒展开
( c0 m* `0 L( B$ D; s12-高等数学—偏导数 ( ~( J5 v5 @0 U% [9 ?6 K# i' W
13-高等数学—积分) W& ]- V {5 u# T; g( t: b3 |
14-高等数学—正态分布
4 B( Z& O! g/ d: e! K! `/ b8 ?0 x15-朴素贝叶斯和最大似然估计
w' g3 q' `: H/ a/ j: L16-线性代数—线性空间和线性变换
' t3 F8 r0 f; E% `; {8 C3 e, [17-数据科学和统计学（上） / Z, b+ C+ x# d: n2 t$ d
18-线性代数—矩阵、等价类和行列式
4 h; U$ j& t6 P8 H# b: M19-Python基础课程（上）
* H) p* E4 M( [# o! @/ M+ E20-线性代数—特征值与特征向量6 S, J0 l% Q$ z3 U
21-监督学习框架 , l3 U# a! N/ `' J8 x) y @
22-Python基础课程（下）$ g$ J, r" r, U+ N9 _$ x) N
23-PCA、降维方法引入
4 n0 v: I: ?) e! X3 L5 j: Z24-数据科学和统计学（下）' O! m$ d! Q/ ^0 ]; d( y) A
25-Python操作数据库、 Python爬虫 3 @; Z2 t* T. G/ f0 @5 I
26-线性分类器
\. i- \% H, D4 D5 L5 Q27-Python进阶（上）% N' Y6 N" ?/ k& L5 J. h5 `
28-Scikit-Learn
, [/ J* K7 `9 Q, t: I29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入% Y |/ Q$ C; y7 l- n: c# ]
30-Python进阶（下）
; F% j7 s, {% U31-决策树
6 T- v9 u' ^1 J" h& G! |! l6 `8 g! @32-数据呈现基础
) c5 d/ L6 k# P. a& j; T33-云计算初步
# c; L/ \1 \, e( ^, D34-D-Park实战& c$ P1 }/ P2 I3 g% r
35-第四范式分享
2 n% L3 d8 G# [) U. \6 O* z36-决策树到随机森林
! F% T. i; E3 H& G& e" W+ v( w0 \8 [37-数据呈现进阶
( I4 g: z9 ~, }; K; U38-强化学习（上） 1 w Y4 X6 Z" j1 q5 N- ?9 g
39-强化学习（下）! c2 t! p: i q! G& g
40-SVM和神经网络引入
& D2 c4 j8 r4 j/ F+ }41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用 : ]8 g( }, L; ]% e* V
42-神经网络" B" ~+ x3 ^5 W2 f: H% W2 H* i
43-监督学习－回归- a# }% ?; C! q5 @. u
44-监督学习－分类 ; B' c; |$ S* F4 ^5 k, ~( W
45-神经网络基础与卷积网络
$ \/ p. b/ R! P Y' i46-时间序列预测% R! r: ?# m( Y& x) p& k5 {7 ~
47-人工智能金融应用
- P+ X1 X. D$ I& V+ Q _48-计算机视觉深度学习入门目的篇
/ u$ W; m; O8 u( \& [# A49-计算机视觉深度学习入门结构篇
* q l/ ]" S, W3 Q4 B" D" s1 ~- x50-计算机视觉深度学习入门优化篇 & K0 C: i2 {+ r e
51-计算机视觉深度学习入门数据篇
) X4 ^% ~1 [, |" b) W# b: |52-计算机视觉深度学习入门工具篇 4 ? |- e2 b, @$ ^8 ]$ e; t
53-个性化推荐算法
* i6 f$ y9 Y" C- _$ h54-Pig和Spark巩固 ' C' f$ Y. F: O- a* i
55-人工智能与设计
) t1 X, o4 H/ F2 {: s+ \% G56-神经网络& u# I+ A a+ }2 x' f, F0 L
57-非线性动力学& J) D' ~/ @4 ~" c+ z+ U
58-高频交易订单流模型
; o6 ? U! \; D% |7 C8 I$ A: r59-区块链一场革命
. n m! s2 M7 H3 F, E60-统计物理专题（一）7 Y0 @7 G8 ?+ D; G ^" I* y
61-统计物理专题（二）
- V+ {6 O: j8 Y62-复杂网络简介# K& M4 ^# W, p& v5 k3 g2 r$ F
63-ABM简介及金融市场建模
2 m5 G% l# @% L; z1 f6 Z64-用伊辛模型理解复杂系统 $ z% X( z5 g) C4 P
65-金融市场的复杂性
4 v$ e ^" O" t, }7 o( G9 y66-广泛出现的幂律分布2 Z2 A$ L% V' W5 w5 Y- J) j
67-自然启发算法) o9 A' ?. u$ R0 y; n
68-机器学习的方法
" l$ c- i& k$ k% O f3 J69-模型可视化工程管理
; L% H& t: o! s! @0 m3 h70-Value Iteration Networks
, }+ y7 Q% f$ B. R# w9 ^/ `70-最新回放6 r% ^1 D, Q7 k+ A
71-非线性动力学系统（上） 3 q* y- M e% L8 D7 N
72-非线性动力学系统（下）* Z4 p- K) C2 h: b) ~+ l v
73-自然语言处理导入( q9 Z! A8 X9 W" [
74-复杂网络上的物理传输过程 , ~% k( S+ e4 k* n+ |
75-RNN及LSTM 1 W# }$ N% Y: V2 E
76-漫谈人工智能创业! ]. Y4 L2 }! s
77-深度学习其他主题 ! z M8 k$ l7 N8 r5 h1 Q5 i
78-课程总结% @" t, ^% c" l- h5 m& A
# ^% `! e: Z; c# x" v& ~
1 m" P0 P4 M; x# v; C, ^ h |
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