人工智能、大数据与复杂系统特训班(手把手教你写出人工智能程序)[29.50GB]百度网盘下载

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人工智能、大数据与复杂系统特训班(手把手教你写出人工智能程序)百度网盘下载

本课程从人工智能、大数据与复杂系统的共同主线-数学开始讲解,再深入其发展历程,具体介绍它们的发展历史,列举其在生活中的应用,告诉你学习人工智能、大数据与复杂系统的重要性。

课程内容具体包含阿尔法狗与强化学习算法、Python、PCA、降维方法引入、SVM和神经网络等重要知识体系,并采用真实项目案例,让你在案例中理解技术概念,并学会使用这些技术。

您将获得

了解人工智能、大数据与复杂系统的主干知识,感受这个领域的飞速变化

掌握写代码的技巧,自主写出人工智能程序,同时根据程序研究复杂系统

重新认识世界观、人生观,改变对事物的错误判断,让你在工作中少走弯路

资源目录

第 1 讲复杂系统

第 2 讲大数据与机器学习

第 3 讲人工智能的三个阶段

第 4 讲高等数学—元素和极限

第 5 讲复杂网络经济学应用

第 6 讲机器学习与监督算法

第 7 讲阿尔法狗与强化学习算法

第 8 讲高等数学—两个重要的极限定理

第 9 讲高等数学—导数

第 10 讲贝叶斯理论

第 11 讲高等数学—泰勒展开

第 12 讲高等数学—偏导数

第 13 讲高等数学—积分

第 14 讲高等数学—正态分布

第 15 讲朴素贝叶斯和最大似然估计

第 16 讲线性代数—线性空间和线性变换

第 17 讲数据科学和统计学(上)

第 18 讲线性代数—矩阵、等价类和行列式

第 19 讲Python基础课程(上)

第 20 讲线性代数—特征值与特征向量

第 21 讲监督学习框架

第 22 讲Python基础课程(下)

第 23 讲PCA、降维方法引入

第 24 讲数据科学和统计学(下)

第 25 讲Python操作数据库、 Python爬虫

第 26 讲线性分类器

第 27 讲Python进阶(上)

第 28 讲Scikit-Learn

第 29 讲熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入

第 30 讲Python进阶(下)

第 31 讲决策树

第 32 讲数据呈现基础

第 33 讲云计算初步

第 34 讲D-Park实战

第 35 讲第四范式分享

第 36 讲决策树到随机森林

第 37 讲数据呈现进阶

第 38 讲强化学习(上)

第 39 讲强化学习(下)

第 40 讲SVM和神经网络引入

第 41 讲集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用

第 42 讲神经网络

第 43 讲监督学习-回归

第 44 讲监督学习-分类

第 45 讲神经网络基础与卷积网络

第 46 讲时间序列预测

第 47 讲人工智能金融应用

第 48 讲计算机视觉深度学习入门目的篇

第 49 讲计算机视觉深度学习入门结构篇

第 50 讲计算机视觉深度学习入门优化篇

第 51 讲计算机视觉深度学习入门数据篇

第 52 讲计算机视觉深度学习入门工具篇

第 53 讲个性化推荐算法

第 54 讲Pig和Spark巩固

第 55 讲人工智能与设计

第 56 讲神经网络

第 57 讲非线性动力学

第 58 讲高频交易订单流模型

第 59 讲区块链:一场革命

第 60 讲统计物理专题(一)

第 61 讲统计物理专题(二)

第 62 讲复杂网络简介

第 63 讲ABM简介及金融市场建模

第 64 讲用伊辛模型理解复杂系统

第 65 讲金融市场的复杂性

第 66 讲广泛出现的幂律分布

第 67 讲自然启发算法

第 68 讲机器学习的方法

第 69 讲模型可视化工程管理

第 70 讲Value Iteration Networks

第 71 讲非线性动力学系统(上)

第 72 讲非线性动力学系统(下)

第 73 讲自然语言处理导入

第 74 讲复杂网络上的物理传输过程

第 75 讲RNN及LSTM

第 76 讲漫谈人工智能创业

第 77 讲深度学习其他主题

第 78 讲课程总结

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