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

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