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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:43 编辑
2 V6 w! F6 B _' n0 {* W( \+ m* `: A
课程目录：( U) \! H0 l8 L7 k
0-宣传片
1 f4 @# G# n+ Z9 }4 [01-复杂系统
4 X W* R6 _- b" ]; _. l+ h02-大数据与机器学习
, `6 O) Z: ^& D+ o03-人工智能的三个阶段1 X$ Z# p) q1 W
04-高等数学—元素和极限 * \ ~( X* o8 g9 V e
05-复杂网络经济学应用 ' a: e& x. W) T5 y
06-机器学习与监督算法8 Y' x% z3 J, h2 w
07-阿尔法狗与强化学习算法
6 V- R' j5 ^8 S, r; Q2 U08-高等数学—两个重要的极限定理
+ ^1 A: r F( c# s09-高等数学—导数 ) A% S/ ]- o2 w& m( k1 P4 T
10-贝叶斯理论 $ \* V: t% D' N1 I- ?
11-高等数学—泰勒展开8 B: \6 _& C6 n7 m1 p1 j. V
12-高等数学—偏导数
: H. M+ S: J+ k9 f6 s& T13-高等数学—积分0 j, `2 y. l) r& [) v2 X3 k
14-高等数学—正态分布
" b. b( o- E% c) U. |" p15-朴素贝叶斯和最大似然估计% L9 k3 b7 ~0 H& J' r
16-线性代数—线性空间和线性变换
5 `6 n+ a0 Y) `0 [: X17-数据科学和统计学（上）
5 W; q$ ?( j" A! T3 v5 d) i4 L18-线性代数—矩阵、等价类和行列式
. t3 p$ w7 T4 I% t19-Python基础课程（上）0 h$ \& N! G3 p0 `5 [5 x8 ~
20-线性代数—特征值与特征向量( V* t" }0 b8 d% d% X4 O0 F
21-监督学习框架
# C7 T; l9 P- T22-Python基础课程（下）
2 S5 O* f8 L! \- M9 k/ R6 ]6 u23-PCA、降维方法引入
6 {& w) M) y2 y; n4 m24-数据科学和统计学（下）+ l0 Y- `2 P6 m* d
25-Python操作数据库、 Python爬虫 & m2 g* w6 V; k4 g9 b( s
26-线性分类器: o- D5 l/ X- _1 b
27-Python进阶（上）
! R# p. ]+ U, X28-Scikit-Learn
. ^( [. j3 F# p U: {/ S# Y* ]29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入% f$ V( i5 J( `/ y6 w) f# p$ \# P
30-Python进阶（下）
& t% y# ~5 G5 [# Y31-决策树
5 P/ z0 A6 B1 T- ~! W32-数据呈现基础, b6 E6 m- g) v% y
33-云计算初步 5 s( }3 c' K7 ]* t- d
34-D-Park实战$ h8 l2 _4 {8 ^2 w
35-第四范式分享
1 @$ A; t2 Q O4 w36-决策树到随机森林
E. L% a/ D5 F37-数据呈现进阶
6 a( ~) `: r1 ^! U1 w+ s38-强化学习（上）
' B! a: Y% h1 u6 y3 d- _. k4 r u6 z39-强化学习（下）
- ^# v( P [, `' M40-SVM和神经网络引入
9 u9 S- j% o' U* F7 H8 G41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
: s) l3 c; u1 g7 J. W42-神经网络
8 N! U. d ]* K43-监督学习－回归 L" M: A: k; r W
44-监督学习－分类
: g0 w+ F4 F6 g% }. B45-神经网络基础与卷积网络
0 D3 C! \, k4 Q: [46-时间序列预测5 h( S5 d1 ?- p5 o2 f
47-人工智能金融应用
5 p7 Y& d( M `; v0 d U$ a7 T2 |. Y48-计算机视觉深度学习入门目的篇! \7 n' f" A5 X2 X5 H: C
49-计算机视觉深度学习入门结构篇 1 X W) a, J( e# Q; y" J
50-计算机视觉深度学习入门优化篇 ( h$ u8 b# K1 k. A
51-计算机视觉深度学习入门数据篇
% \' k6 {/ \+ w2 b. g$ H52-计算机视觉深度学习入门工具篇
0 E0 ?9 _( V9 y! C% S" a" S53-个性化推荐算法 0 l# F& j/ {3 H9 w0 e
54-Pig和Spark巩固
7 K9 W/ E- v# \- k8 k( t9 S1 F55-人工智能与设计
; h. L4 q0 p! j( l! v; t/ r; j% i56-神经网络$ g* D. P: r( H D. Y+ ]
57-非线性动力学
9 m0 T8 K7 O: a! r8 L; A+ D58-高频交易订单流模型 f2 m& z5 N; z# n$ `
59-区块链一场革命
2 y3 r/ ~3 P! I" s: c+ ~- G, ]/ |60-统计物理专题（一）
c5 w! c) G- @% u, H9 }& ?+ O# G61-统计物理专题（二）
; m1 t1 ?; S( z1 E+ U6 g/ l2 {( ?62-复杂网络简介" R: h' d' E3 w$ K! W: r' {
63-ABM简介及金融市场建模
* P7 L u$ B. T: ^* l, j64-用伊辛模型理解复杂系统
6 u+ R6 I4 K8 a4 ^65-金融市场的复杂性
' z, \8 ]5 H2 ^4 b1 L6 ^66-广泛出现的幂律分布: B: z5 Z7 J; t8 n& E5 Q
67-自然启发算法9 e& M2 p/ p9 T% D' s6 W
68-机器学习的方法
# v2 v# D# o" q3 J! E69-模型可视化工程管理 9 i0 x9 h8 N! z- F! S
70-Value Iteration Networks
- f! P$ y7 k9 }4 c70-最新回放
7 R+ q. }! [+ M9 ?' v l8 _71-非线性动力学系统（上） 4 W5 o" Z) G4 o
72-非线性动力学系统（下）! q0 F5 l* d/ i
73-自然语言处理导入
c6 o% H+ w5 `) H! h4 B74-复杂网络上的物理传输过程 + Q* X- G; k3 I* V9 \
75-RNN及LSTM 3 |$ d) ~: [( \' `- J- O! i
76-漫谈人工智能创业7 Q1 b! E5 N; @# b9 c2 H
77-深度学习其他主题
' M* ~! }6 r5 D. ?78-课程总结- o# Z. }/ O0 S& M% c: Z; ]
7 `, W8 V; W9 v: o1 @$ j! U* Q
( `3 n+ h4 |- L8 f& s' C& {( j
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