人工智能与大数据特训班 基础理论 + 项目实战

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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 【下载地址】

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