0-宣传片" r; s* K s/ M' V+ V C' }3 V
01-复杂系统9 c( z- l/ k/ c
02-大数据与机器学习
y4 l1 J% ?" ^' O03-人工智能的三个阶段5 m3 y) r( y; {, i. w$ H8 N
04-高等数学—元素和极限
u7 V5 t( O. [: h+ o+ L05-复杂网络经济学应用) I6 z' i4 g& p) F8 ~- e- Q
06-机器学习与监督算法
% S: ~* E0 @) z" p07-阿尔法狗与强化学习算法
?. N' b& Z8 ^5 A$ `% _9 _08-高等数学—两个重要的极限定理1 t# T6 a. O( z$ [+ E: v
09-高等数学—导数- }( l' K6 B# j/ _. L2 I
10-贝叶斯理论' I/ s6 L6 z5 f0 N7 x0 z/ A8 h
11-高等数学—泰勒展开+ j+ D$ y" l- F; I. ]. e' B5 q
12-高等数学—偏导数. t0 k7 g! o9 ^' z V
13-高等数学—积分
7 x% w; B+ i! Q9 N) o0 q14-高等数学—正态分布
' }8 g1 u, N. i( N F( N" o& G; k15-朴素贝叶斯和最大似然估计
4 E- x8 X/ v% T) O! H16-线性代数—线性空间和线性变换
7 ~# x6 J3 @% F3 M. X17-数据科学和统计学（上）
- W2 d# H6 A' n# g18-线性代数—矩阵、等价类和行列式' f5 v( {2 L' a, [: T& g- P
19-Python基础课程（上）2 @# f* ^% s; ^( u. g
20-线性代数—特征值与特征向量- J0 C4 @1 I# o1 P
21-监督学习框架
! ], x( o3 ^+ Y: z. ~( H22-Python基础课程（下）% c, B$ I# P4 g; p
23-PCA、降维方法引入
. |( @7 Y. R/ R0 N24-数据科学和统计学（下）8 I/ h" ^% j: Y0 U
25-Python操作数据库、 Python爬虫7 n& ?, _* Y" g! d; Z. i
26-线性分类器
- m& w" L8 K: ^27-Python进阶（上）
: l, }8 V$ Y; L% f- ?" O28-Scikit-Learn3 l+ [- W5 S. |$ c
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
m% J4 h$ n* J1 ]" }30-Python进阶（下）
4 Y8 h8 p2 V$ X0 @7 F5 N. C31-决策树* ]" _$ E' f$ B; j2 v. i
32-数据呈现基础/ s! {% Y6 {4 R6 b3 x% x
33-云计算初步/ H4 ^. Y3 r# X
34-D-Park实战% x* V! c$ V5 B! {8 e7 k
35-第四范式分享. Y; b$ j" {: t `# S
36-决策树到随机森林
* W6 h6 q9 O& i1 |" d7 b( t37-数据呈现进阶/ I) i0 D- J- v" l0 H% P, h- O8 g
38-强化学习（上）2 m8 i. k) \$ ~ ?5 l
39-强化学习（下）
40-SVM和神经网络引入
0 T1 B5 h: [1 `& l1 R: E41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用4 [5 \9 {! |6 f8 u( e. m
42-神经网络
6 K1 o7 p6 V1 F7 k43-监督学习－回归" X" K/ m' b# O8 c# _2 |
44-监督学习－分类
. a9 k- ~, _ C8 S/ H45-神经网络基础与卷积网络- M0 O, ?" o5 l( ^1 K: q$ o
46-时间序列预测* @1 F7 ^4 k; D9 X1 s$ J
47-人工智能金融应用1 }* I! a8 \4 c( J& I4 m# C
48-计算机视觉深度学习入门目的篇2 a+ s# l g% ~; `8 p" k
49-计算机视觉深度学习入门结构篇
, m; W* s7 v8 j" D! m9 g8 t50-计算机视觉深度学习入门优化篇
0 G. B' P8 S# x" D' G- N51-计算机视觉深度学习入门数据篇* T; ]1 H7 n# U0 ?. N/ r- I; v
52-计算机视觉深度学习入门工具篇4 C) U* \) z, T; }0 a- ^- i" `1 t8 ^
53-个性化推荐算法0 [- s9 Y' {8 w: e+ M$ M
54-Pig和Spark巩固+ b8 u: ^9 J5 H% W6 ?6 E
55-人工智能与设计
' L) w% ^8 P+ i! ~: t56-神经网络- x( [9 H6 X1 s) S1 T' s- d& l
57-非线性动力学! }' F8 e# t+ T4 z
58-高频交易订单流模型
* f$ M1 w( u7 W9 j1 ^59-区块链一场革命
/ U, p& J3 n0 O, P# H* p9 I60-统计物理专题（一）
4 B5 d" g$ e7 L& ^; d61-统计物理专题（二）
K2 u7 l" b5 O8 e62-复杂网络简介
6 c& V' G8 a* N0 _" C R) ^63-ABM简介及金融市场建模# k" @) A4 n' E$ W$ N* J7 p$ ?0 C
64-用伊辛模型理解复杂系统1 Z. u/ D, Y# N
65-金融市场的复杂性1 h R; F ?7 V9 B' [
66-广泛出现的幂律分布& ?% B8 C5 I- H5 K8 }
67-自然启发算法$ Z6 I. o3 H+ `# c$ g$ R) c
68-机器学习的方法
u+ I0 u3 X- b' |$ z% R( ?69-模型可视化工程管理
! z" W+ s* w' a70-Value Iteration Networks
8 n' J% o" c I! m; Q1 W70-最新回放
* l9 y0 K; \; Y( y; C71-非线性动力学系统（上）
' Z- |. W8 B Q' O6 ^ D) Y72-非线性动力学系统（下）5 E2 V. W; I: l, Q; z$ P: {5 [
73-自然语言处理导入
' a/ ^- r7 ?. g. t; K74-复杂网络上的物理传输过程
& s" `% w& [- P1 P$ t; o; {- K75-RNN及LSTM6 w1 M6 H4 j7 o3 M$ v n Q( |
76-漫谈人工智能创业2 o: `( x- W6 [1 g5 u' |$ @
77-深度学习其他主题3 J+ R' k; t4 C" M8 }+ e( a' ~
78-课程总结
. w' L+ ~' w# p; I) a
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发表于 2018-6-27 00:36:47
发表于 2018-6-27 00:46:22
