人工智能与大数据特训班,基础理论 + 项目实战视频教程下载

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我们有幸站在时代的风口,目睹信息科技掀起的革命风暴,从AlphaGo到无人驾驶,人工智能结合大数据应用场景越来越多,现今每个人的工作都和数据息息相关,无论是大数据分析、机器学习、人工智能还是无人驾驶汽车,它们都将深刻改变我们的生活。

  【课程内容】

  宣传片

  复杂系统

  大数据与机器学习

  人工智能的三个阶段

  高等数学—元素和极限

  复杂网络经济学应用

  机器学习与监督算法

  阿尔法狗与强化学习算法

  高等数学—两个重要的极限定理

  高等数学—导数

  贝叶斯理论

  高等数学—泰勒展开

  高等数学—偏导数

  高等数学—积分

  高等数学—正态分布

  朴素贝叶斯和最大似然估计

  线性代数—线性空间和线性变换

  数据科学和统计学

  线性代数—矩阵、等价类和行列式

  Python基础课程

  线性代数—特征值与特征向量

  监督学习框架

  PCA、降维方法引入

  Python操作数据库、Python爬虫

  线性分类器

  Python进阶

  Scikit-Learn

  熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入

  决策树

  数据呈现基础

  云计算初步

  D-Park实战

  第四范式分享

  决策树到随机森林

  数据呈现进阶

  强化学习

  SVM和神经网络引入

  集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用

  神经网络

  监督学习-回归与分类

  神经网络基础与卷积网络

  时间序列预测

  人工智能金融应用

  计算机视觉深度学习入门

  个性化推荐算法

  Pig和Spark巩固

  人工智能与设计

  神经网络

  非线性动力学

  高频交易订单流模型

  区块链一场革命

  统计物理专题

  复杂网络简介

  ABM简介及金融市场建模

  用伊辛模型理解复杂系统

  金融市场的复杂性

  广泛出现的幂律分布

  自然启发算法

  机器学习的方法

  模型可视化工程管理

  ValueIterationNetworks

  最新回放

  非线性动力学系统

  自然语言处理导入

  复杂网络上的物理传输过程

  RNN及LSTM

  漫谈人工智能创业

  深度学习其他主题

  课程总结

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