论坛元老 
   
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课程介绍 
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
 - Value Iteration Networks
 - 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
 
 
  
 
 
 
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