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人工智能、大数据与复杂系统一月特训班

人工智能、大数据与复杂系统一月特训班

添加时间：2021-03-04 14:36:07
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    人工智能、大数据与复杂系统一月特训班
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    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
    05-复杂网络经济学应用
    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
    10-贝叶斯理论
    11-高等数学—泰勒展开
    12-高等数学—偏导数
    13-高等数学—积分
    14-高等数学—正态分布
    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）
    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
    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
    26-线性分类器
    27-Python进阶（上）
    29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
    30-Python进阶（下）
    31-决策树
    32-数据呈现基础
    33-云计算初步
    34-D-Park实战
    35-第四范式分享
    36-决策树到随机森林
    37-数据呈现进阶
    38-强化学习（上）
    39-强化学习（下）
    40-SVM和神经网络引入
    41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
    42-神经网络
    43-监督学习－回归
    44-监督学习－分类
    45-神经网络基础与卷积网络
    46-时间序列预测
    47-人工智能金融应用
    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
    50-计算机视觉深度学习入门优化篇
    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
    53-个性化推荐算法
    54-Pig和Spark巩固
    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
    59-区块链一场革命
    60-统计物理专题（一）
    61-统计物理专题（二）
    62-复杂网络简介
    63-ABM简介及金融市场建模
    64-用伊辛模型理解复杂系统
    65-金融市场的复杂性
    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
    70-最新回放
    71-非线性动力学系统（上）
    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
    75-RNN及LSTM
    76-漫谈人工智能创业
    77-深度学习其他主题
    78-课程总结

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