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人工智能、大数据与复杂系统一月特训班

action 机器学习 2020-04-24 14:24:11 1182 0
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人工智能、大数据与复杂系统一月特训班

0-宣传片
01-复杂系统
02-大数据与机器学习
03-人工智能的三个阶段
04-高等数学—元素和极限6 @9 ]: v" X/ m* Q- M4 F
05-复杂网络经济学应用' _: I0 C/ r" i$ `
06-机器学习与监督算法
07-阿尔法狗与强化学习算法
08-高等数学—两个重要的极限定理
09-高等数学—导数8 W% R; N! D$ \3 {  Z* m
10-贝叶斯理论) O/ k$ D, B, G& F
11-高等数学—泰勒展开
12-高等数学—偏导数8 [# S1 p4 W) t% Z; U
13-高等数学—积分
14-高等数学—正态分布$ M# T. ^# I( L( }
15-朴素贝叶斯和最大似然估计
16-线性代数—线性空间和线性变换
17-数据科学和统计学(上), X- Y3 T* L) Q; Y" R& f) c
18-线性代数—矩阵、等价类和行列式
19-Python基础课程(上)
20-线性代数—特征值与特征向量
21-监督学习框架: s. X  x$ n/ w4 m* v7 c/ N
22-Python基础课程(下)
23-PCA、降维方法引入
24-数据科学和统计学(下)
25-Python操作数据库、 Python爬虫3 |; m' d3 h$ q0 Z
26-线性分类器
27-Python进阶(上)
28-Scikit-Learn1 w0 P' P( u+ v4 B' {
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
30-Python进阶(下)
31-决策树0 L( C, ~8 }8 C# G& s! s
32-数据呈现基础
33-云计算初步! w4 p, p1 o& f
34-D-Park实战
35-第四范式分享
36-决策树到随机森林; C* F: ^" U0 o9 ^. [) r
37-数据呈现进阶
38-强化学习(上)2 U+ i% ~- h+ X- u) z! u6 Z
39-强化学习(下)
40-SVM和神经网络引入8 k4 N$ T3 L9 l
41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用! Y/ ^$ N6 Y( U- G0 }
42-神经网络
43-监督学习-回归
44-监督学习-分类4 J: @# S$ u3 D9 I
45-神经网络基础与卷积网络, c. n9 {& d1 Z- w( E# ]
46-时间序列预测
47-人工智能金融应用* C9 t# p( w' |7 Q1 S( k
48-计算机视觉深度学习入门目的篇
49-计算机视觉深度学习入门结构篇* l- S  [0 m) _
50-计算机视觉深度学习入门优化篇; I6 Y" j) q0 E! N' ]( s" i
51-计算机视觉深度学习入门数据篇
52-计算机视觉深度学习入门工具篇$ y2 f2 I2 {- q7 U' V4 U! n* l
53-个性化推荐算法# b5 X# ^. @( S0 `( D
54-Pig和Spark巩固/ E% `3 v. g& O+ m4 l# K* K
55-人工智能与设计
56-神经网络
57-非线性动力学
58-高频交易订单流模型$ I  r" y. x. h
59-区块链一场革命7 O( I/ v2 z  v& U$ ?& Y
60-统计物理专题(一)
61-统计物理专题(二)0 L) j, F2 h( E: T, e3 K
62-复杂网络简介
63-ABM简介及金融市场建模+ V. B) Z% n7 @- N: V& ]( d
64-用伊辛模型理解复杂系统$ ?. Y# r# p# r8 R8 v1 x& m; }
65-金融市场的复杂性( C+ i- T  P3 u$ z, @0 q! p
66-广泛出现的幂律分布
67-自然启发算法
68-机器学习的方法
69-模型可视化工程管理, k8 B/ ?& a- ^5 N
70-Value Iteration Networks+ T/ z6 \9 O. o2 Q; c! J0 v/ G
70-最新回放
71-非线性动力学系统(上)6 g# c7 e7 @; Z8 m
72-非线性动力学系统(下)
73-自然语言处理导入
74-复杂网络上的物理传输过程1 ?7 u1 V* I0 ^/ a) h' y: `
75-RNN及LSTM+ N, f& P) P+ w; q5 F" _9 a, i/ r
76-漫谈人工智能创业
77-深度学习其他主题: o* R5 f+ X) g- Y% R
78-课程总结

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