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实用数据挖掘与人工智能 掌握硅谷前沿技术

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添加时间：2021-02-18 03:18:50
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    【课程内容】



    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

    17-数据科学和统计学

    18-线代数—矩阵、等价类和行列式

    19-Python基础课程

    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

    23-Python操作数据库、 Python爬虫

    24-线分类器

    25-Python进阶

    26-Scikit-Learn

    27-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入

    28-决策树

    29-数据呈现基础

    30-云计算初步

    31-D-Park实战

    32-第四范式分享

    33-决策树到随机森林

    34-数据呈现进阶

    35-强化学习

    36-SVM和网络引入

    37-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用

    38-网络

    39-监督学习－回归

    40-监督学习－分类

    41-网络基础与卷积网络

    42-时间序列预测

    43-人工智能金融应用

    44-计算机视觉深度学习入门目的篇

    45-计算机视觉深度学习入门结构篇

    46-计算机视觉学习入门优化篇

    47-计算机视觉深度学习入门数据篇

    48-计算机视觉深度学习入门工具篇

    49-个化推荐算法

    50-Pig和Spark巩固

    51-人工智能与设计

    52-网络

    53-线动力学

    54-订单流模型

    55-区块链一场革命

    56-统计物理专题

    57-复杂网络简介

    58-ABM简介及金融市场建模

    59-用伊辛模型理解复杂系统

    60-金融市场的复杂性

    61-广泛出现的幂律分布

    62-自然启发算法

    63-机器学习的方法

    64-模型可视化工程管理

    65-Value Iteration Networks

    66-最新回放

    67-线动力学系统

    68-自然语言处理导入

    69-复杂网络上的物理传输过程

    70-RNN及LSTM

    71-漫谈人工智能创业

    72-学习其他主题

    73-课程总结

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