人工智能与大数据特训班视频课程 包含基础理论和项目实战


人工智能与大数据特训班视频课程 包含基础理论和项目实战


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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