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人工智能时代的大数据与复杂系统一月特训班课程

人工智能时代的大数据与复杂系统一月特训班课程

添加时间：2021-02-23 19:11:15
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    课程大纲目录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17-数据科学和统计学（上）18-线代数—矩阵、等价类和行列式19-Python基础课程（上）20-线代数—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-线分类器27-Python进阶（上）28-Scikit-Learn29-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和网络引入41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用42-网络43-监督学习－回归44-监督学习－分类45-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-个化推荐算法54-Pig和Spark巩固55-人工智能与56-网络57-线动力学58-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-Value Iteration Networks70-最新回放71-线动力学系统（上）72-线动力学系统（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LSTM76-漫谈人工智能创业77-学习其他主题78-课程总结
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