W门大学人工智能、大数据与复杂系统【价值3528元】

藏西

课程简介：
       从Alpha—GO到无人驾驶，人工智能AI结合大数据发挥出惊人功效的场景越来越多。如何从零开始真正入门这个领域？人工智能、大数据与复杂系统一月特训班可以帮到您！
0 H# H( [; `$ ?7 p: [) [混沌巡洋舰讲师团
来自巴黎高师，中科院，北师大等世界著名高校及机构的混沌巡洋舰导师团，为大家在人工智能，大数据与复杂系统的知识海洋里扬帆领航。
7 O8 u- H3 d8 a' }' M大小：33G
% l) Q% w0 i; s6 ]2 R
' [, Q6 n( x+ b; L6 X课程目录：
, ]! m$ G) {+ }1 _9 W1 @* o7 ]├──01-复杂系统  
|   ├──1.1物理预测的胜利与失效.mp4  56.75M
|   ├──1.2预测失效原因.mp4  19.91M
3 O; C7 Y/ M5 j2 q; T+ @1 R|   ├──1.3复杂系统引论.mp4  40.68M
|   └──1.4生活实例与本章答疑.mp4  36.04M
& g: b/ E$ p4 @4 a  t├──02-大数据与机器学习  
( }5 b% j7 X8 k( M4 M3 T|   ├──2.1大数据预测因为.mp4  36.91M
|   └──2.2大数据与机器学习.mp4  11.10M
├──03-人工智能的三个阶段  
7 c) O. a: W, `3 x|   ├──3.10课程大纲（二）.mp4  31.64M
|   ├──3.1规则阶段.mp4  100.85M
|   ├──3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4  18.59M
|   ├──3.3课间答疑.mp4  175.56M
|   ├──3.4连接主义阶段发展至学习阶段.mp4  49.35M
* i* Y; g, T% v# b  Y|   ├──3.5三个阶段总结分析.mp4  22.08M
; L9 a( k/ h! n1 ^4 \|   ├──3.6人工智能的应用（一）.mp4  43.33M
2 |: F5 e" @6 a|   ├──3.7人工智能的应用（二）.mp4  24.59M
|   ├──3.8课间答疑.mp4  169.51M
3 g' |5 I0 P( T# Y  B8 x' s+ U|   └──3.9课程大纲（一）.mp4  38.19M
. I$ i6 ?8 K# w5 u' d  K. f7 z├──04-高等数学—元素和极限  
4 Y' q+ }1 B0 b5 a6 D8 `|   ├──4.10级数的收敛.mp4  47.75M
|   ├──4.11极限的定义.mp4  39.12M
|   ├──4.12极限的四则运算.mp4  33.32M
0 m1 g& h0 |& T1 v6 q3 x" k$ X|   ├──4.13极限的复合.mp4  25.13M
; u; O  ?0 |; Z! }|   ├──4.14连续性.mp4  40.51M
# Q3 p' k' n2 }|   ├──4.1实数的定义（一）.mp4  32.77M
5 t( g! x# v+ s|   ├──4.2实数的定义（二）.mp4  41.81M
|   ├──4.3实数的定义（三）.mp4  36.73M
|   ├──4.4实数的元素个数（一）.mp4  22.67M
|   ├──4.5实数的元素个数（二）.mp4  37.52M
' D8 a$ I0 S6 I3 d9 ]|   ├──4.6自然数个数少于实数个数（一）.mp4  38.61M
3 d- ]. q3 \4 s1 j6 ?& l( U|   ├──4.7自然数个数少于实数个数（二）.mp4  44.61M
8 M, O0 _: K# r4 c! o|   ├──4.8无穷大之比较（一）.mp4  44.13M
% d( |: r! ^, ~) t" ~|   └──4.9无穷大之比较（二）.mp4  24.98M
  p8 H$ A" O5 j" z├──05-复杂网络经济学应用  
|   ├──5.1用网络的思维看经济结构.mp4  46.12M
6 I* r- {& @: O2 j: {" G|   ├──5.2复杂网络认识前后.mp4  56.31M
5 U8 o+ p, ]3 L|   ├──5.3从网络结构看不同地区（一）.mp4  75.10M
/ c5 h: g! U# l( m|   └──5.4从网络结构看不同地区（二）.mp4  41.37M
$ a8 c: C# d+ N% D1 r: ]$ f4 V├──06-机器学习与监督算法  
|   ├──6.1什么是机器学习.mp4  24.50M
|   ├──6.2机器学习的类型.mp4  44.11M
0 O7 l1 o! B6 q|   ├──6.3简单回归实例（一）.mp4  43.03M
|   ├──6.4简单回归实例（二）.mp4  34.32M
|   └──6.5简单回归实例（三）.mp4  180.68M
6 d/ g+ C! G) H2 y( M4 F├──07-阿尔法狗与强化学习算法  
|   ├──7.1人工智能的发展.mp4  41.85M
|   ├──7.2强化学习算法（一）.mp4  31.45M
- p$ B: w& [+ ^% I|   ├──7.3强化学习算法（二）.mp4  50.43M
|   ├──7.4强化学习算法（三）.mp4  32.96M
|   ├──7.5Alphago给我们的启示.mp4  20.95M
|   └──7.6无监督学习.mp4  25.60M
  I2 Z' I- o+ v: _├──08-高等数学—两个重要的极限定理  
; B4 D1 l3 U8 {" t  I& l" ]|   ├──8.1元素与极限的知识点回顾.mp4  40.45M
|   ├──8.2第一个重要极限定理的证明（一）.mp4  38.70M
+ L8 A; Z! }% B; X4 h# O2 _: w; c  ^|   ├──8.3第一个重要极限定理的证明（二）.mp4  26.35M
/ n8 o. ^5 h) q( q|   ├──8.4夹逼定理.mp4  24.83M
/ |6 K: f) I! Q|   └──8.5第二个重要极限定理的证明.mp4  27.78M
' s, L2 ^6 u& [  Z. N+ N, y8 f: v: F├──09-高等数学—导数  
|   ├──9.10泰勒展开的证明.mp4  37.57M
) g, m+ H. k; U+ ]# N|   ├──9.1导数的定义.mp4  38.60M
|   ├──9.2初等函数的导数.mp4  45.30M
) J" ]8 `+ |! K: K|   ├──9.3反函数的导数（一）.mp4  20.92M
* O+ J  S, U$ n' j/ t) k0 o|   ├──9.4反函数的导数（二）.mp4  26.92M
) N% I6 n5 v& B' r* a& P|   ├──9.5复合函数的导数.mp4  28.73M
|   ├──9.6泰勒展开.mp4  17.03M
|   ├──9.7罗尔定理.mp4  25.67M
|   ├──9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4  52.42M
$ D3 I+ a' f$ z% [+ I8 i0 [6 V|   └──9.9洛比塔法则.mp4  45.12M
" N" i6 s0 Y6 [" x├──10-贝叶斯理论  
1 y" Y9 l% K# N0 g% t|   ├──10.10贝叶斯于机器学习（一）.mp4  47.62M
8 c5 H8 W' p. ]  y0 R. M* `|   ├──10.11贝叶斯于机器学习（二）.mp4  20.46M
' W( b% ^- q: P# M8 Z1 r|   ├──10.12贝叶斯决策（一）.mp4  34.84M
# U; x: p0 M1 R- {|   ├──10.13贝叶斯决策（二）.mp4  45.05M
& i- q$ n4 R7 p; Y5 `|   ├──10.14贝叶斯决策（三）.mp4  65.28M
|   ├──10.1梯度优化（一）.mp4  61.02M
$ f5 ?8 v. K/ v( O# F|   ├──10.2梯度优化（二）.mp4  67.83M
: U" _; v2 N- d5 p7 T' i|   ├──10.3概率基础【微信：17358309816】.mp4  35.55M
|   ├──10.4概率与事件.mp4  37.38M
" U7 t$ J1 ^- B6 E) _& w7 j- ^|   ├──10.5贝叶斯推理（一）.mp4  35.91M
|   ├──10.6贝叶斯推理（二）.mp4  37.13M
4 C3 O! K: R9 A; Q) v|   ├──10.7贝叶斯推理（三）.mp4  30.98M
2 x8 X: J% O, h. w8 b5 O|   ├──10.8辛普森案件【微信：17358309816】.mp4  52.39M
4 ], Y* p& Y+ @6 D1 t) t3 l; D' b|   └──10.9贝叶斯推理深入.mp4  43.60M
& V4 n+ ?% w( P2 n3 b├──11-高等数学—泰勒展开  
# J- r6 @+ f5 _7 r/ `|   ├──11.1泰勒展开.mp4  41.11M
|   ├──11.2展开半径.mp4  27.59M
- ]7 {$ R& R, o  u1 [! t|   ├──11.3欧拉公式.mp4  48.30M
* t, y) j% D! [, w$ j" n|   ├──11.4泰勒展开求极限（一）.mp4  27.06M
|   └──11.5泰勒展开求极限（二）.mp4  57.16M
% t4 ?, m. r6 f8 v9 e. l) \├──12-高等数学—偏导数  
|   ├──12.1偏导数的对称性.mp4  34.78M
0 d' A1 R/ Q: U( R% E|   ├──12.2链式法则.mp4  34.32M
8 b3 x9 B3 q% x+ d6 M2 U|   └──12.3梯度算符、拉氏算符.mp4  68.64M
├──13-高等数学—积分  
/ O7 B! ?+ ~) W5 w2 L! U8 l|   ├──13.1黎曼积.mp4  22.41M
0 H# b8 B5 S* j& u- s|   ├──13.2微积分基本定理.mp4  54.34M
7 l, U) R/ c- q+ r/ g|   ├──13.3分部积分（一）.mp4  46.49M
& Z9 y: H& D) ^. V/ w( ]  Z|   └──13.4分部积分（二）.mp4  38.77M
├──14-高等数学—正态分布  
|   ├──14.1标准正态分布.mp4  49.08M
|   ├──14.2中心极限定理.mp4  34.08M
|   ├──14.3误差函数.mp4  28.92M
" J! |# z, ^( C& l9 R9 r2 O7 D# t4 ?/ P|   ├──14.4二维正态分布.mp4  44.05M
|   └──14.5多维正态分布.mp4  32.81M
! ?0 V4 e% l# K8 B- W8 V├──15-朴素贝叶斯和最大似然估计  
8 {) i- g+ ]6 h! F|   ├──15.10朴素贝叶斯（三）.mp4  63.84M
|   ├──15.11最大似然估计（一）.mp4  24.68M
0 B! B  A$ e# q0 b* i|   ├──15.12最大似然估计（二）.mp4  51.42M
4 f2 U% K. u0 u) K) |9 b, t|   ├──15.1蒙特卡洛分析（一）.mp4  49.18M
4 c% x" [* B+ [0 D: K|   ├──15.2蒙特卡洛分析（二）.mp4  34.77M
/ s/ l7 d5 a: N4 F, G|   ├──15.3贝叶斯先验.mp4  47.41M
|   ├──15.4先验到后验的过程.mp4  21.71M
8 C9 _. y+ H0 D3 k|   ├──15.5朴素贝叶斯（一）.mp4  33.49M
+ m: w8 L9 ]4 |1 P5 M6 `|   ├──15.6朴素贝叶斯（二）.mp4  40.55M
|   ├──15.7算法设计.mp4  22.30M
|   ├──15.8TF-IDF（一）.mp4  47.24M
|   └──15.9TF-IDF（二）.mp4  40.03M
. ]' O- @3 P$ Z% z# P├──16-线  
3 ]$ S$ {4 G) r6 u( e' V5 G( W|   ├──16.10常规线空间.mp4  52.42M
% p8 K, A, [3 d% [0 S|   ├──16.11线关.mp4  36.32M
|   ├──16.12秩.mp4  55.00M
+ b2 i3 d5 N4 b) E/ D|   ├──16.1线代数概述.mp4  36.24M
  e2 t" N( `& F|   ├──16.2线代数应用方法论.mp4  17.40M
|   ├──16.3线律.mp4  44.41M
|   ├──16.4线空间.mp4  17.05M
|   ├──16.5线空间八条法则（一）.mp4  51.45M
|   ├──16.6线空间八条法则（二）.mp4  46.92M
. ^6 H  P. `/ f1 s|   ├──16.7线空间八条法则（三）.mp4  31.46M
0 H2 ]1 D& _1 @" {|   ├──16.8连续傅.mp4  26.85M
|   └──16.9傅立.mp4  41.26M
/ H  R+ |, h/ r* n* |$ `: z) w9 @├──17-数据科学和统计学（上）  
|   ├──17.10随机变量（二）.mp4  15.26M
; b' B- S) ~/ R|   ├──17.11换门的概率模拟计算（一）.mp4  58.96M
. T3 f9 {' }# G" O" a* p- z& I|   ├──17.12换门的概率模拟计算（二）.mp4  37.75M
|   ├──17.13换门的概率模拟计算（三）.mp4  50.50M
|   ├──17.1课程Overview.mp4  36.35M
& ~  i  @3 ~. ?# U0 n) X) o|   ├──17.2回顾统计学（一）.mp4  65.35M
0 x6 \# g" l' P. L|   ├──17.3回顾统计学（二）.mp4  52.93M
|   ├──17.4回顾统计学（三）.mp4  28.10M
|   ├──17.5回顾数据科学（一）.mp4  33.76M
1 e; c2 q4 T. a# I+ n* O|   ├──17.6回顾数据科学（二）和教材介绍.mp4  60.80M
|   ├──17.7R和RStudio等介绍（一）.mp4  24.96M
: w9 ^' o1 w) ~; v7 N- K4 `: d|   ├──17.8R和RStudio等介绍（二）.mp4  29.73M
2 f! j8 H- a' H# n: i. l|   └──17.9随机变量（一）.mp4  21.35M
├──18-线代数—矩阵、等价类和行列式  
$ C* I% C# `% S, d|   ├──18.10等价类.mp4  57.41M
& ~& b/ i5 R" O1 q9 P+ V|   ├──18.11行列式（一）.mp4  28.29M
3 i5 t  q+ Z% Z8 g5 j' Y|   ├──18.12行列式（二）.mp4  38.16M
$ r9 s% t9 z; [* @2 o5 }|   ├──18.13行列式（三）.mp4  52.37M
|   ├──18.1线代数知识点回顾.mp4  32.08M
9 h( R+ M4 I& U' x+ v|   ├──18.2矩阵表示线变化.mp4  31.26M
1 M9 n8 X) _6 F# C& S|   ├──18.3可矩阵表示坐标变化.mp4  64.91M
|   ├──18.4相似矩阵.mp4  68.16M
+ `  z3 N( r- ~* _" }/ K|   ├──18.5相似矩阵表示相同线变化.mp4  22.81M
|   ├──18.6线代数解微分方程.mp4  67.44M
6 {: t8 K) h7 D5 }$ z7 W9 ^|   ├──18.7矩阵的运算—转秩（一）.mp4  41.89M
|   ├──18.8矩阵的运算—转秩（二）.mp4  34.80M
) p! Z% ^# _9 w|   └──18.9等价关系.mp4  30.69M
) U0 i0 ^8 U7 a+ g( C9 O- U5 v) b3 z├──19-Python基础课程（上）  
) U* M3 T3 q2 s% {|   ├──19.10变量类型—字符串类型（三）.mp4  42.36M
, ?5 B- }( l5 W9 O, k|   ├──19.11变量类型—列表类型（一）.mp4  25.40M
|   ├──19.12变量类型—列表类型（二）.mp4  39.63M
|   ├──19.13变量类型—列表类型（三）.mp4  21.45M
|   ├──19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）.mp4  29.90M
|   ├──19.15变量类型—字典类型（二）.mp4  32.03M
1 a6 P5 W% T0 B6 u|   ├──19.1Python介绍（一）.mp4  31.57M
# B4 x/ Q; D1 L% S7 O|   ├──19.2Python介绍（二）.mp4  39.90M
|   ├──19.3变量—命名规范.mp4  30.52M
; [9 T; @# L) {% K; p|   ├──19.4变量—代码规范.mp4  21.17M
& _) c. B% A& G+ B8 N* Z4 P|   ├──19.5变量类型—数值类型.mp4  23.48M
|   ├──19.6变量类型—bool类型.mp4  21.10M
5 ^& j' [6 Z# k+ H0 H; j/ o|   ├──19.7变量类型—字符串类型（一）.mp4  27.30M
|   ├──19.8课间答疑.mp4  21.42M
|   └──19.9变量类型—字符串类型（二）.mp4  33.52M
. F% \# E( g/ f3 P├──20-线代数—特征值与特征向量  
|   ├──20.10线代数核心定理.mp4  28.68M
1 J7 k' O2 h) R. h( c, F7 a6 b|   ├──20.11对偶空间（一）.mp4  28.56M
. q' r1 ^9 W5 S! N|   ├──20.12对偶空间（二）.mp4  46.73M
|   ├──20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4  23.53M
|   ├──20.14厄米矩阵.mp4  11.39M
|   ├──20.1线代数知识点回顾.mp4  29.06M
|   ├──20.2例题讲解（一）.mp4  34.51M
; @8 _5 R- Q2 k' f8 ^4 V6 R0 S|   ├──20.3例题讲解（二）.mp4  34.44M
4 m' F* f0 c4 x! A|   ├──20.4例题讲解（三）.mp4  40.60M
! A' u4 B5 f: |/ V4 {  S0 P|   ├──20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4  68.79M
9 z; |: m9 z9 l0 n. k7 d% \) P8 A2 R( A|   ├──20.6特征值与特征向量的性质（一）.mp4  16.79M
  g$ {! y5 K; x' @( O|   ├──20.7特征值与特征向量的性质（二）.mp4  47.57M
|   ├──20.8本征值的计算（一）.mp4  31.39M
|   └──20.9本征值的计算（二）.mp4  31.82M
  W0 e4 j  E2 Q# v. n, b├──21-监督学习框架  
7 m) b$ r& s: I|   ├──21.10KNN(K最近邻)算法（二）.mp4  39.83M
" B" l9 `7 O9 o5 a+ V8 B# {, o* {|   ├──21.11KNN(K最近邻)算法（三）.mp4  19.84M
|   ├──21.12线性分类器.mp4  28.38M
|   ├──21.13高斯判别模型（一）.mp4  23.77M
0 A# m0 K# I* v5 v2 h; M3 N: l' d|   ├──21.14高斯判别模型（二）.mp4  34.18M
  K" r  Y4 l  X|   ├──21.1经验误差和泛化误差.mp4  43.26M
|   ├──21.2最大后验估计.mp4  42.58M
|   ├──21.3正则化.mp4  18.82M
; p2 p3 _2 `+ j|   ├──21.4lasso回归.mp4  45.80M
( f1 S8 r& D, ~& I; ?|   ├──21.5超参数（一）.mp4  34.29M
: W  O( {: _3 p& i) G" @|   ├──21.6超参数（二）.mp4  26.77M
& I' U3 K0 n2 g+ Y' y% o% J|   ├──21.7监督学习框架（一）.mp4  32.13M
|   ├──21.8监督学习框架（二）.mp4  42.39M
! {9 D- f( S$ \$ S/ \4 o|   └──21.9KNN(K最近邻)算法（一）.mp4  36.21M
├──22-Python基础课程（下）  
4 r$ J# }' a0 h' ?|   ├──22.10函数（三）.mp4  28.54M
|   ├──22.11函数（四）.mp4  33.92M
6 }6 n3 b/ ^8 Q; o( N* o/ y3 t|   ├──22.12类（一）.mp4  29.36M
( H: {9 H; m2 ^4 p% @9 F|   ├──22.13类（二）.mp4  26.83M
$ m* \+ {/ a+ Y: d1 ^|   ├──22.14类（三）.mp4  24.82M
8 @, V! w( ^8 U. h2 ?  ^|   ├──22.1条件判断（一）.mp4  36.45M
( G1 x$ d% p3 \6 M& b|   ├──22.2条件判断（二）.mp4  32.63M
|   ├──22.3循环（一）.mp4  16.56M
|   ├──22.4循环（二）.mp4  25.58M
|   ├──22.5课间答疑.mp4  25.60M
|   ├──22.6循环（三）.mp4  24.84M
, P$ q7 w. D' t. b' e- r|   ├──22.7循环（四）.mp4  30.15M
) t8 A& g5 X' j|   ├──22.8函数（一）.mp4  18.46M
, Y' o& y5 T* @2 N% M, h|   └──22.9函数（二）.mp4  24.54M
0 w1 X6 q" S& y! S& Q1 C+ t├──23-PCA、降维方法引入  
! ~, h3 {5 H5 d" w6 }|   ├──23.1无监督学习框架.mp4  25.36M
|   ├──23.2降维存在的原因.mp4  21.27M
|   ├──23.3PCA数学分析方法（一）.mp4  31.34M
: G; Q2 y3 T0 |) m6 j+ O|   ├──23.4PCA数学分析方法（二）.mp4  41.67M
|   ├──23.5PCA数学分析方法（三）.mp4  29.07M
|   ├──23.6PCA数学分析方法（四）.mp4  34.13M
|   ├──23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4  16.30M
3 z* k/ ]+ U9 q. S+ }) K|   ├──23.8PCA背后的假设（一）.mp4  41.91M
: e' h! s/ G% e|   └──23.9PCA背后的假设（二）.mp4  49.58M
├──24-数据科学和统计学（下）  
|   ├──24.10参数估计（一）.mp4  26.36M
|   ├──24.11参数估计（二）.mp4  20.68M
" z/ a! @8 P$ j. ||   ├──24.12假设检验（一）.mp4  16.32M
|   ├──24.13假设检验（二）.mp4  23.42M
) u2 Q4 u: s9 n/ |, x9 G) }& H7 }# }|   ├──24.1课程Overview.mp4  21.32M
|   ├──24.2理解统计思想（一）.mp4  22.23M
|   ├──24.3理解统计思想（二）.mp4  54.02M
|   ├──24.4理解统计思想（三）.mp4  21.84M
4 X8 l) u% I( B$ v- J) e|   ├──24.5概率空间.mp4  14.83M
|   ├──24.6随机变量（一）.mp4  32.26M
|   ├──24.7随机变量（二）.mp4  16.79M
|   ├──24.8随机变量（三）.mp4  44.97M
' i" H9 }  j; A4 X2 \|   └──24.9随机变量（四）.mp4  12.42M
├──25-Python操作数据库、 Python爬虫  
( L2 h! C  }* K# C5 ^|   ├──25.10Python操作数据库（二）.mp4  39.13M
|   ├──25.11Python操作数据库（三）.mp4  22.91M
# R& t' x& m  {- G5 t  n6 c& ~5 d|   ├──25.12Python操作数据库（四）.mp4  47.88M
|   ├──25.13Python爬虫（一）.mp4  65.29M
|   ├──25.14Python爬虫（二）.mp4  84.90M
|   ├──25.15Python爬虫（三）.mp4  59.24M
# t: _. R! |+ z/ D5 a6 g5 N|   ├──25.16Python爬虫（四）.mp4  57.77M
|   ├──25.17Python爬虫（五）.mp4  69.90M
|   ├──25.1课程介绍.mp4  22.96M
  B& c* p! m# c# h1 a5 M  w2 Q+ J|   ├──25.2认识关系型数据库（一）.mp4  45.99M
|   ├──25.3认识关系型数据库（二）.mp4  45.07M
; W; T; `2 f4 V% A|   ├──25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4  25.87M
|   ├──25.5命令行操作数据库（一）.mp4  43.94M
|   ├──25.6命令行操作数据库（二）.mp4  40.99M
7 s( o* j3 n8 v' B6 d; a) o|   ├──25.7命令行操作数据库（三）.mp4  19.77M
2 B5 ~3 M+ r5 q' x+ s|   ├──25.8命令行操作数据库（四）.mp4  39.65M
|   └──25.9Python操作数据库（一）.mp4  32.85M
7 M4 G" {  m. O# ^) o" d. f├──26-线分类器  
% C1 j9 e) B. L9 ~5 L1 T% n2 b|   ├──26.10Perceptron（三）.mp4  31.52M
6 U  ?1 H4 F* X4 `$ M/ t, {; \8 ?|   ├──26.11Perceptron（四）.mp4  30.99M
|   ├──26.12熵与信息（一）.mp4  22.88M
|   ├──26.13熵与信息（二）.mp4  25.34M
|   ├──26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）.mp4  24.66M
|   ├──26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）.mp4  15.98M
: b% g7 L. v! J8 W8 M& q4 D|   ├──26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）.mp4  62.14M
/ G4 n3 e! A; {, s9 @|   ├──26.4线分类器.mp4  24.04M
* a' c1 d* p5 c* M|   ├──26.5LDA（一）.mp4  24.85M
|   ├──26.6LDA（二）.mp4  27.13M
|   ├──26.7LDA（三）.mp4  32.60M
& e" h2 y" g% s& G/ x|   ├──26.8Perceptron（一）.mp4  45.24M
/ @; h+ r+ H: B* f8 s$ h! F( O& j|   └──26.9Perceptron（二）.mp4  29.09M
3 \9 T  P: P; F" h& S7 }/ [├──27-Python进阶（上）  
|   ├──27.10Pandas基本操作（四）.mp4  26.13M
2 Y& G3 {! J5 ?* N2 Q+ K2 ~9 d" _|   ├──27.11Pandas绘图（一）.mp4  34.38M
|   ├──27.12Pandas绘图（二）.mp4  37.92M
|   ├──27.13Pandas绘图（三）【微信：17358309816】.mp4  23.53M
& s0 n5 P8 J$ A7 W|   ├──27.14Pandas绘图（四）.mp4  46.94M
# t$ p9 {5 S2 R|   ├──27.1NumPy基本操作（一）.mp4  31.03M
0 Q2 V4 a( m  T# G  r|   ├──27.2NumPy基本操作（二）.mp4  24.54M
% B: \% m4 g# u" S|   ├──27.3NumPy基本操作（三）.mp4  27.38M
|   ├──27.4NumPy基本操作（四）.mp4  18.17M
$ |1 d9 a- b2 C|   ├──27.5NumPy基本操作（五）.mp4  28.95M
" r$ y: @1 n, _4 T" m1 r3 d* G% F|   ├──27.6NumPy基本操作（六）.mp4  25.70M
9 Z) a& Y* ?/ M7 `6 @. H|   ├──27.7Pandas基本操作（一）.mp4  42.09M
# J) I/ K- A0 Q|   ├──27.8Pandas基本操作（二）【微信：17358309816】.mp4  34.98M
|   └──27.9Pandas基本操作（三）.mp4  38.37M
├──28-Scikit-Learn  
) G% C; j4 v  S5 W3 J|   ├──28.1课程介绍.mp4  29.67M
5 ~8 \7 O0 k. o; x+ Z3 ]|   ├──28.2Scikit-Learn介绍.mp4  12.55M
  h& C+ p5 y" q  o|   ├──28.3数据处理（一）【微信：17358309816】.mp4  38.72M
( ~% h+ N3 A" b( T8 p/ X! g- f0 S|   ├──28.4数据处理（二）.mp4  54.58M
. q2 n. Z" ~1 i1 \|   ├──28.5模型实例、模型选择（一）.mp4  37.87M
% j  S* ^1 _- d) N|   ├──28.6模型实例、模型选择（二）.mp4  24.15M
|   ├──28.7模型实例、模型选择（三）.mp4  21.32M
|   ├──28.8模型实例、模型选择（四）.mp4  45.09M
/ v0 e2 d  v( U7 h|   └──28.9模型实例、模型选择（五）.mp4  32.20M
3 {0 C( X" A$ L* ]" w1 V, ~* f; U├──29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入  
) s' f% b& X8 G5 l% c; a9 e+ I3 ||   ├──29.10逻辑斯蒂回归（三）.mp4  40.61M
1 r5 F1 Q/ e& v- t5 R6 A2 A) ~6 J|   ├──29.11逻辑斯蒂回归（四）.mp4  40.62M
|   ├──29.12逻辑斯蒂回归（五）.mp4  24.38M
|   ├──29.13SVM引入.mp4  15.52M
|   ├──29.1熵（一）.mp4  35.89M
) @* R. A7 J/ z5 }. E0 y; s  [|   ├──29.2熵（二）.mp4  38.12M
|   ├──29.3熵（三）.mp4  30.18M
8 o) c8 b4 A) v3 c% Q1 C% Y|   ├──29.4熵（四）.mp4  32.72M
|   ├──29.5熵（五）.mp4  20.18M
|   ├──29.6熵（六）.mp4  31.30M
|   ├──29.7熵（七）.mp4  10.80M
0 C5 T  q7 O6 s% o9 C|   ├──29.8逻辑斯蒂回归（一）.mp4  38.72M
|   └──29.9逻辑斯蒂回归（二）.mp4  37.48M
├──30-Python进阶（下）  
; A" c: w( \4 T/ X|   ├──30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）.mp4  29.29M
|   ├──30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）.mp4  22.12M
|   ├──30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）.mp4  22.34M
|   ├──30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）.mp4  28.36M
|   ├──30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）.mp4  27.54M
* s! w, L: H  ~/ |, e; o8 Q! m|   ├──30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）.mp4  20.68M
|   ├──30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）.mp4  38.10M
1 l4 m; o$ F2 ?|   ├──30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）.mp4  40.47M
|   └──30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）.mp4  41.54M
, Z7 i6 j' |7 h+ P' C: y8 W├──31-决策树  
|   ├──31.1决策树（一）.mp4  21.31M
|   ├──31.2决策树（二）.mp4  32.57M
|   ├──31.3决策树（三）.mp4  36.97M
0 R% E4 ^5 ^( _- T* s7 x|   └──31.4决策树（四）.mp4  27.11M
├──32-数据呈现基础  
* k/ ^1 d6 \0 R; ~( t|   ├──32.1课程安排.mp4  48.84M
|   ├──32.2什么是数据可视化.mp4  15.77M
|   ├──32.3设计原则.mp4  23.97M
* i: _6 _8 d9 F' f; H# a, `) O|   ├──32.4数据可视化流程.mp4  24.41M
|   ├──32.5视觉编码.mp4  34.14M
|   ├──32.6图形选择（一）.mp4  26.50M
+ L$ j' o, V. i' r( V7 G|   ├──32.7图形选择（二）.mp4  20.23M
|   └──32.8图形选择（三）.mp4  22.52M
├──33-云计算初步  
  n! C7 b) B* F! c|   ├──33.1Hadoop介绍.mp4  30.20M
* S5 n" H3 _  o) d6 M|   ├──33.2Hdfs应用（一）.mp4  70.62M
|   ├──33.3Hdfs应用（二）.mp4  59.62M
|   ├──33.4MapReduce（一）.mp4  41.32M
|   ├──33.5MapReduce（二）.mp4  27.81M
8 Z; ?& d$ \$ x% O9 C* u5 p|   ├──33.6Hive应用（一）.mp4  69.51M
  D5 {# f8 I8 `2 O7 @* m|   ├──33.7Hive应用（二）.mp4  82.48M
|   ├──33.8Hive应用（三）.mp4  103.40M
6 S) p; v* u/ k|   └──33.9Hive应用（四）.mp4  87.24M
) ~, K. S. G! j# Y  `* Z├──34-D-Park实战  
|   ├──34.10Spark应用（四）.mp4  78.99M
|   ├──34.11Spark应用（五）.mp4  94.63M
) e  \  _3 ]9 i, N+ \|   ├──34.12Spark应用（六）.mp4  118.58M
2 z6 r3 u# c- [) a3 e8 o|   ├──34.13Spark应用（七）.mp4  102.70M
|   ├──34.1Pig应用（一）.mp4  60.66M
; x' f, _1 ~* U. H9 O5 l+ A/ z|   ├──34.2Pig应用（二）.mp4  57.65M
|   ├──34.3Pig应用（三）.mp4  62.50M
|   ├──34.4Pig应用（四）.mp4  58.18M
|   ├──34.5Pig应用（五）.mp4  55.62M
|   ├──34.6Pig应用（六）.mp4  24.96M
|   ├──34.7Spark应用（一）.mp4  70.69M
# B$ ]/ i* d5 l|   ├──34.8Spark应用（二）.mp4  38.42M
|   └──34.9Spark应用（三）.mp4  98.82M
5 X. h) j0 v& Q: G├──35-第四范式分享  
! t4 e) O% B8 S3 H|   ├──35.1推荐技术的介绍.mp4  24.48M
+ M8 \) P  {  U4 G( _|   ├──35.2人是如何推荐商品的.mp4  24.67M
% x/ s; K( R! \7 s/ X|   ├──35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4  17.30M
|   ├──35.4求解—从数据到模型.mp4  23.77M
9 _8 I- A; e. I% a: [% u|   ├──35.5数据拆分与特征工程.mp4  26.79M
- I! O% w2 i8 Z% o* c9 R|   ├──35.6推荐系统机器学习模型.mp4  35.12M
|   ├──35.7评估模型.mp4  24.81M
|   └──35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4  29.67M
├──36-决策树到随机森林  
|   ├──36.10Bagging与决策树（一）.mp4  25.40M
" W2 o4 R. e& W5 F9 {6 v|   ├──36.11Bagging与决策树（二）.mp4  29.93M
7 }1 A4 b" g# H& G, ^* Z. f|   ├──36.12Boosting方法（一）.mp4  31.61M
|   ├──36.13Boosting方法（二）.mp4  17.26M
4 _% A: v3 |) U2 o& ]+ L- ^|   ├──36.14Boosting方法（三）.mp4  35.52M
|   ├──36.15Boosting方法（四）.mp4  30.04M
|   ├──36.1决策树.mp4  16.65M
4 R6 t5 p1 y6 h2 a  F8 r; J9 ~|   ├──36.2随机森林.mp4  29.72M
|   ├──36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）.mp4  35.57M
) t' x3 l9 b) V7 J, W% e|   ├──36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）.mp4  36.04M
  v! d6 ]2 D! J+ c- Z|   ├──36.5模型参数的介绍.mp4  26.40M
+ H. F5 m) S" V; L: Q" K|   ├──36.6集成方法（一）.mp4  28.04M
- Y" |: `0 ?+ l1 U2 h4 k|   ├──36.7集成方法（二）.mp4  26.02M
% O4 |, y$ }% A& w& o2 W|   ├──36.8Blending.mp4  17.42M
# U& V- N& S* Y, u|   └──36.9gt多样化.mp4  17.59M
$ t  T8 q+ z: P! o3 c├──37-数据呈现进阶  
|   ├──37.10D3（三）.mp4  24.06M
  r1 y9 j1 Y- ]! \1 ^0 I9 P|   ├──37.11div.html.mp4  20.87M
|   ├──37.12svg.html.mp4  68.32M
|   ├──37.13D3支持的数据类型.mp4  59.35M
! d/ o5 c6 M! ?1 k% @|   ├──37.14Make a map（一）.mp4  57.52M
|   ├──37.15Make a map（二）.mp4  17.86M
|   ├──37.1静态信息图（一）.mp4  24.84M
|   ├──37.2静态信息图（二）.mp4  34.10M
|   ├──37.3静态信息图（三）.mp4  61.23M
8 d& |5 Y; n3 u. I|   ├──37.4静态信息图（四）.mp4  38.37M
' w# K- Z; r( o' ~& |! i|   ├──37.5静态信息图（五）.mp4  41.56M
* Y# x6 @3 W) \3 C# n|   ├──37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4  48.29M
|   ├──37.7DOM和开发者工具.mp4  28.72M
|   ├──37.8D3（一）.mp4  40.30M
5 A. Y0 U) v. Q/ H) C% v  t|   └──37.9D3（二）.mp4  40.42M
$ P+ r+ J9 g) Q5 q4 s├──38-强化学习（上）  
|   ├──38.10Policy Learning（二）.mp4  23.46M
|   ├──38.11Policy Learning（三）.mp4  33.01M
+ R! s1 J3 r) ^/ _( n  s9 Y|   ├──38.12Policy Learning（四）.mp4  27.71M
8 S- _' t( I7 ?|   ├──38.13Policy Learning（五）.mp4  17.57M
: t) v- N! I( J9 N|   ├──38.14Policy Learning（六）.mp4  37.05M
9 t, A6 t  g$ t/ w9 R+ F: Q|   ├──38.1你所了解的强化学习是什么.mp4  27.73M
|   ├──38.2经典条件反射（一）.mp4  17.46M
|   ├──38.3经典条件反射（二）.mp4  29.48M
|   ├──38.4操作性条件反射.mp4  27.82M
$ D4 ~2 C- g, P( u|   ├──38.5Evaluation Problem（一）.mp4  26.50M
$ w' g! H, n  L: N, v' C|   ├──38.6Evaluation Problem（二）.mp4  14.78M
3 N4 H8 ^& E8 |1 K( R. l|   ├──38.7Evaluation Problem（三）.mp4  20.03M
|   ├──38.8Evaluation Problem（四）.mp4  30.82M
|   └──38.9Policy Learning（一）.mp4  23.31M
9 l% y- ~5 S! D( p$ g├──39-强化学习（下）  
* ~- a9 \* X4 n% V|   ├──39.10大脑中的强化学习算法（三）.mp4  13.13M
% w3 x1 M( D# j; q: A% M$ q|   ├──39.11大脑中的强化学习算法（四）.mp4  24.68M
2 P. m1 J* b' S' U) j+ d1 q|   ├──39.12大脑中的强化学习算法（五）.mp4  25.46M
|   ├──39.13RL in alphaGo（一）.mp4  27.48M
4 Q' G/ O* B! u|   ├──39.14RL in alphaGo（二）.mp4  27.88M
1 n9 V7 b$ G& p- ^|   ├──39.15RL in alphaGo（三）.mp4  18.06M
|   ├──39.16RL in alphaGo（四）.mp4  42.32M
|   ├──39.1Policy Learning总结.mp4  25.07M
: y/ X$ y8 j/ D5 y, e( h9 \0 ||   ├──39.2基于模型的RL（一）.mp4  37.28M
|   ├──39.3基于模型的RL（二）.mp4  14.14M
|   ├──39.4基于模型的RL（三）.mp4  36.55M
|   ├──39.5基于模型的RL（四）.mp4  36.46M
0 J/ O2 Y+ R" v+ n" M) }8 ^|   ├──39.6基于模型的RL（五）.mp4  19.95M
|   ├──39.7基于模型的RL（六）.mp4  16.18M
|   ├──39.8大脑中的强化学习算法（一）.mp4  38.31M
|   └──39.9大脑中的强化学习算法（二）.mp4  21.08M
( V6 ]6 f5 h% Z├──40-SVM和网络引入  
# `8 U& k$ t2 f1 A|   ├──40.10SVM（九）.mp4  37.61M
; y; |, m6 Y1 {- Y) ]|   ├──40.11SVM（十）.mp4  48.42M
|   ├──40.12SVM（十一）.mp4  45.33M
. }0 L; d! `) f: P3 g1 K* X- i|   ├──40.13SVM（十二）和网络引入.mp4  51.96M
2 V% J" m4 V* y2 D9 o|   ├──40.1VC维.mp4  34.13M
|   ├──40.2SVM（一）.mp4  37.21M
* A4 z# O! v$ v5 k( l+ x  i0 v/ R|   ├──40.3SVM（二）.mp4  45.94M
|   ├──40.4SVM（三）.mp4  27.88M
|   ├──40.5SVM（四）.mp4  40.20M
|   ├──40.6SVM（五）.mp4  36.03M
|   ├──40.7SVM（六）.mp4  29.48M
|   ├──40.8SVM（七）.mp4  24.68M
# h$ s+ \/ e8 z# \9 g|   └──40.9SVM（八）.mp4  55.79M
; I. l. B( T8 U+ K) n├──41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用  
|   ├──41.10GDBT理解及其衍生应用（五）.mp4  43.16M
; C5 N/ ^1 [3 r* G& D|   ├──41.11GDBT理解及其衍生应用（六）.mp4  48.96M
|   ├──41.12GDBT理解及其衍生应用（七）.mp4  43.89M
# R; U& L) L; o  H* Y|   ├──41.13GDBT理解及其衍生应用（八）.mp4  87.32M
|   ├──41.14GDBT理解及其衍生应用（九）.mp4  28.85M
! P0 r2 M  w2 l/ k- M|   ├──41.15GDBT理解及其衍生应用（十）.mp4  60.77M
5 ?9 b- p& D, `|   ├──41.1集成模型总结（一）.mp4  38.15M
|   ├──41.2集成模型总结（二）.mp4  40.99M
|   ├──41.3集成模型总结（三）.mp4  46.16M
  K1 I- a5 P! U5 E5 O' r% y  o|   ├──41.4集成模型总结（四）.mp4  39.00M
|   ├──41.5集成模型总结（五）.mp4  77.37M
# ^; J4 P; n$ ]|   ├──41.6GDBT理解及其衍生应用（一）.mp4  39.24M
% a& w7 F* U" U- g( g5 G|   ├──41.7GDBT理解及其衍生应用（二）.mp4  53.73M
|   ├──41.8GDBT理解及其衍生应用（三）.mp4  30.94M
|   └──41.9GDBT理解及其衍生应用（四）.mp4  63.03M
3 L7 a; w7 T/ P├──42-网络  
|   ├──42.1SVM比较其他分类起代码（一）.mp4  38.23M
) K( N, S5 {7 @/ l3 @8 \9 p|   ├──42.2SVM比较其他分类起代码（二）.mp4  55.56M
2 C. T( U  ^1 L, g5 H2 U1 Y7 w4 N; M8 E|   ├──42.3网络（一）.mp4  32.00M
- Q' m6 v9 J: V4 v, Y|   ├──42.4网络（二）.mp4  43.00M
|   ├──42.5网络（三）.mp4  35.89M
& G: R  t' V& l+ U2 l6 K& [|   └──42.6网络（四）.mp4  47.70M
6 R% l6 B: S, V6 v* u0 o9 V+ _├──43-监督学习－回归  
|   ├──43.10经验分享（一）.mp4  28.50M
|   ├──43.11经验分享（二）.mp4  38.61M
|   ├──43.12经验分享（三）.mp4  34.24M
|   ├──43.1机器学习的概念和监督学习.mp4  21.57M
4 @5 I* u9 X" c" K|   ├──43.2机器学习工作流程（一）.mp4  11.71M
|   ├──43.3机器学习工作流程（二）.mp4  20.98M
  V/ b3 B6 S, `/ I1 t|   ├──43.4机器学习工作流程（三）.mp4  20.04M
8 `( f/ Z& _: |* c$ P+ n|   ├──43.5机器学习工作流程（四）.mp4  26.67M
|   ├──43.6案例分析（一）.mp4  17.12M
|   ├──43.7案例分析（二）.mp4  40.82M
|   ├──43.8案例分析（三）.mp4  39.25M
% ]; Q# R! n9 i  p( e1 D8 n/ R|   └──43.9案例分析（四）.mp4  61.59M
& d7 b% z& M. ~0 n1 v7 I: O1 f├──44-监督学习－分类  
1 j# [% Q3 b! r/ N|   ├──44.10模型训练与选择（二）.mp4  51.81M
|   ├──44.11Airbnb数据探索过程（一）.mp4  40.68M
  Y- p# B' ^2 J4 [: @|   ├──44.12Airbnb数据探索过程（二）.mp4  59.17M
|   ├──44.13地震数据可视化过程（一）.mp4  33.59M
; Y( R6 w3 D! V4 I7 D$ M& z( [6 i|   ├──44.14地震数据可视化过程（二）.mp4  32.64M
/ z4 ^' j% Q, J# H; q6 T, ?/ W7 f|   ├──44.1常用的分类算法.mp4  18.56M
|   ├──44.2模型评估标准和案例分析.mp4  28.84M
|   ├──44.3数据探索（一）.mp4  27.11M
( _' t; ~2 [; j7 P4 @# o|   ├──44.4数据探索（二）.mp4  41.16M
|   ├──44.5数据探索（三）.mp4  33.29M
|   ├──44.6数据探索（四）.mp4  27.59M
|   ├──44.7数据探索（五）.mp4  52.32M
" D( P& e6 b3 h# h8 t|   ├──44.8数据探索（六）.mp4  37.90M
, n- E+ D  |9 q1 o|   └──44.9模型训练与选择（一）.mp4  34.80M
├──45-网络基础与卷积网络  
! }) \/ d$ ^5 ]- u/ _8 m4 B|   ├──45.10网络（十）.mp4  40.81M
* J- W0 E3 L. y$ O8 N|   ├──45.11图像处理基础.mp4  29.82M
|   ├──45.12卷积（一）.mp4  76.26M
( p+ h) |- w! [: J* j|   ├──45.13卷积（二）.mp4  43.85M
|   ├──45.1网络（一）.mp4  38.95M
# c; O# z0 q/ ^' Y+ i$ |5 z+ f, @|   ├──45.2网络（二）.mp4  26.76M
/ a" g8 q/ L3 q) E( x|   ├──45.3网络（三）.mp4  21.70M
3 A* N' p# k, u0 m|   ├──45.4网络（四）.mp4  100.52M
|   ├──45.6网络（六）.mp4  36.02M
% T: ]( a4 O0 c/ _# W. W& ~|   ├──45.7网络（七）.mp4  26.19M
6 R/ n% v  U2 @/ [) D|   ├──45.8网络（八）.mp4  33.37M
|   ├──45.9网络（九）.mp4  39.64M
3 S0 F7 @1 Y+ C|   └──45.网络（五）.mp4  107.87M
2 u" [' X* _' J, ~3 T├──46-时间序列预测  
4 a' D( X) ]) l' W  {|   ├──46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析.mp4  44.20M
|   ├──46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）.mp4  44.22M
|   ├──46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）.mp4  49.99M
|   ├──46.13课程答疑.mp4  43.95M
|   ├──46.1时间序列预测概述（一）.mp4  21.13M
|   ├──46.2时间序列预测概述（二）.mp4  25.35M
0 c7 e4 |& `* `- k! `|   ├──46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA).mp4  31.24M
7 ?8 {* ^* P, j; ]" L& V|   ├──46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）.mp4  46.17M
|   ├──46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）.mp4  52.10M
" b0 Q' ?7 i) J5 ]" p|   ├──46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）.mp4  26.18M
|   ├──46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）.mp4  44.54M
  [7 P3 O1 A/ m4 t3 B/ g|   ├──46.8长短期记忆网络（LSTM）（一）.mp4  21.07M
|   └──46.9长短期记忆网络（LSTM）（二）.mp4  20.75M
$ n3 I9 ~+ |, p  d  b! Q├──47-人工智能金融应用  
|   ├──47.1人工智能金融应用（一）.mp4  28.75M
- x2 |. E& e6 x, p8 |  X1 k5 Y|   ├──47.2人工智能金融应用（二）.mp4  40.74M
|   ├──47.3人工智能金融应用（三）.mp4  37.08M
|   ├──47.4人工智能金融应用（四）.mp4  47.73M
3 i" `3 ~8 u9 M4 f|   ├──47.5机器学习方法（一）.mp4  35.20M
# Y0 |+ T6 w, j* \1 p0 }9 P. Q|   ├──47.6机器学习方法（二）.mp4  28.61M
|   ├──47.7机器学习方法（三）.mp4  31.28M
|   └──47.8机器学习方法（四）.mp4  43.09M
├──48-计算机视觉深度学习入门目的篇  
7 `; k1 w: B4 i* \& H|   ├──48.1计算机视觉深度学习入门概述.mp4  103.56M
|   ├──48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）.mp4  133.77M
|   ├──48.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）.mp4  73.85M
( c% X3 }' P- y% o1 T& c|   ├──48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）.mp4  119.15M
|   ├──48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二）.mp4  153.33M
|   ├──48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）.mp4  94.60M
|   └──48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（四）.mp4  123.40M
# j9 Q( N! i2 w, V├──49-计算机视觉深度学习入门结构篇  
% L. B# k7 K/ N! L|   ├──49.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）.mp4  99.63M
& i! X, f8 I- I: }7 S0 N$ _# D|   ├──49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）.mp4  77.54M
|   ├──49.12结构之间的以及实验结果（七）.mp4  108.34M
|   ├──49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）.mp4  111.10M
|   ├──49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN.mp4  131.94M
|   ├──49.2特征如何组织（一）.mp4  126.19M
|   ├──49.3特征如何组织（二）.mp4  85.98M
|   ├──49.4特征如何组织（三）.mp4  92.86M
: q- ^4 f9 F' \|   ├──49.5特征如何组织（四）.mp4  113.36M
5 l: G. V# h$ L2 R6 V& X% t" \|   ├──49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）.mp4  116.35M
|   ├──49.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）.mp4  87.73M
|   ├──49.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）.mp4  148.19M
) j1 P# c  C4 `, h|   └──49.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）.mp4  91.32M
├──50-计算机视觉学习入门优化篇  
|   ├──50.1计算机视觉学习入门：优化篇概述.mp4  70.37M
# }1 r5 D  i3 v) Y6 E9 L|   ├──50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4  148.70M
1 {* \, p, P7 h- W$ N1 b7 b) U& O2 \|   ├──50.3稳定性：Annealing和Momentum.mp4  69.52M
1 V2 f3 F% m) L! C5 W. i5 b0 j|   ├──50.4拟合：从Dropout到Weight Decay.mp4  128.01M
|   ├──50.5优化器和多机并行.mp4  134.88M
8 J% C" ?8 C6 u& x& [; W|   └──50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4  124.03M
├──51-计算机视觉深度学习入门数据篇  
|   ├──51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集.mp4  104.33M
! X( w' E. l& W, L, v- Q|   ├──51.2对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（一）.mp4  104.69M
% I$ V- `5 B- I( ?) ^|   ├──51.3对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（二）.mp4  81.45M
1 j* i6 U6 [2 C. O, M|   └──51.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4  139.32M
├──52-计算机视觉深度学习入门工具篇  
|   ├──52.1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）.mp4  93.54M
, q1 i+ ]6 c0 e: Y% ||   ├──52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）.mp4  110.24M
|   └──52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）.mp4  53.25M
. g+ Y: b9 a, p├──53-个化推荐算法  
|   ├──53.10工程望.mp4  33.72M
|   ├──53.1个化推荐的发展.mp4  26.09M
|   ├──53.2推荐算法的演进（一）.mp4  25.52M
. r+ l2 @* l9 @: I9 b1 \5 U|   ├──53.3推荐算法的演进（二）.mp4  35.84M
|   ├──53.4推荐算法的演进（三）.mp4  27.90M
1 c& _) R5 `0 B. q( _' Z- Z|   ├──53.5推荐算法的演进（四）.mp4  40.25M
  w5 A# O! _- W& @1 Q1 _|   ├──53.6建模step by step（一）.mp4  34.01M
|   ├──53.7建模step by step（二）.mp4  38.70M
|   ├──53.8建模step by step（三）.mp4  32.73M
|   └──53.9算法评估和迭代.mp4  18.88M
2 O" s  S. k$ |( b, U# j% G├──54-Pig和Spark巩固  
8 C& T7 f: B( L- e( u8 c! r0 P|   ├──54.10Spark巩固（五）.mp4  101.73M
0 c8 H( p$ M+ E# N  V9 C2 h|   ├──54.1Pig巩固（一）.mp4  43.80M
0 n, y& U% E7 k1 P1 ~& z# E! B|   ├──54.2Pig巩固（二）.mp4  115.33M
|   ├──54.3Pig巩固（三）.mp4  89.15M
2 q$ n6 N1 `- E; M. M|   ├──54.4Pig巩固（四）.mp4  82.98M
2 w% w% m' S: f; U" P2 H5 b0 ?9 m|   ├──54.5Pig巩固（五）.mp4  70.14M
4 o! r& C, }8 w8 V7 J6 q  F|   ├──54.6Spark巩固（一）.mp4  65.64M
|   ├──54.7Spark巩固（二）.mp4  105.44M
|   ├──54.8Spark巩固（三）.mp4  70.56M
|   └──54.9Spark巩固（四）.mp4  54.90M
7 P3 M) A2 W4 @* }( X2 l1 K6 R├──55-人工智能与设计  
|   ├──55.10使用人工智能的方式.mp4  26.10M
|   ├──55.1智能存在的意义是什么.mp4  19.54M
, h% W2 w3 J( p|   ├──55.2已有人工智的设计应用.mp4  18.64M
|   ├──55.3人的智能（一）.mp4  17.03M
|   ├──55.4人的智能（二）.mp4  28.66M
+ @* l) A7 d+ ~; b- Q  W) d. X|   ├──55.5人的智能的特点（一）.mp4  29.62M
|   ├──55.6人的智能的特点（二）.mp4  27.86M
; T1 G& x& I2 g- J+ z7 B8 C/ ?|   ├──55.7人的智能的特点（三）.mp4  41.62M
|   ├──55.8人工智能（一）.mp4  27.63M
|   └──55.9人工智能（二）.mp4  24.63M
: s7 W; ]4 M1 ^8 ]' A8 |) H├──56-网络  
|   ├──56.1卷积的本质.mp4  27.83M
0 R6 q  o/ j' c/ K0 ]" c, Z5 b; j+ w|   ├──56.2卷积的三大特点.mp4  34.15M
|   ├──56.3Pooling.mp4  16.96M
|   ├──56.4数字识别（一）.mp4  33.21M
|   ├──56.5数字识别（二）.mp4  31.97M
5 f+ {6 \% \9 N' W" }|   ├──56.6感受野.mp4  23.33M
+ ^2 h- \1 O8 b0 d2 e|   └──56.7RNN.mp4  23.46M
├──57-线动力学  
|   ├──57.1非线动力学.mp4  23.13M
|   ├──57.2线动力系统.mp4  39.97M
) e+ h( k6 H1 H|   ├──57.3线动力学与非线动力学系统（一）.mp4  40.37M
|   ├──57.4线动力学与非线动力学系统（二）.mp4  39.76M
|   └──57.6Poincare引理.mp4  37.13M
├──58-订单流模型  
|   ├──58.1交易.mp4  20.17M
|   ├──58.2点过程基础（一）.mp4  13.47M
0 l9 q& B, L& n. J|   ├──58.3点过程基础（二）.mp4  24.16M
, {( K7 n1 W& j- b$ x5 |6 O2 n* e. N|   ├──58.4点过程基础（三）.mp4  17.88M
3 `1 ^) O2 o8 E; b; n. `|   ├──58.5订单流数据分析（一）.mp4  22.35M
4 I( T; h1 O6 o: \* A4 ]|   ├──58.6订单流数据分析（二）.mp4  20.85M
6 V# b9 K% C1 C  E, W7 t  p0 a|   ├──58.7订单流数据分析（三）.mp4  17.74M
7 C& z$ i7 q4 z|   ├──58.8订单流数据分析（四）.mp4  20.63M
% _  I4 |$ Z' G% t+ |# G/ ~|   └──58.9订单流数据分析（五）.mp4  26.22M
" J. U0 G( x5 @6 Y- M8 D6 R9 v├──59-区块链一场革命  
7 h/ U- I8 b) R|   ├──59.1比特币（一）.mp4  23.00M
9 Z3 V8 {* b$ o3 r|   ├──59.2比特币（二）.mp4  15.72M
|   ├──59.3比特币（三）.mp4  32.06M
. x% C2 c0 h+ H/ r  L! Z|   └──59.4以太坊简介及ICO.mp4  15.19M
├──60-统计物理专题（一）  
|   ├──60.10证明理想气体方程.mp4  23.30M
: J4 v/ A$ X/ S; _|   ├──60.11化学势.mp4  41.52M
|   ├──60.12四大热力学势（一）.mp4  30.13M
# l3 C6 e- O9 k) C  }& {* i|   ├──60.13 四大热力学势（二）.mp4  38.40M
|   ├──60.1统计物理的开端(一).mp4  32.96M
|   ├──60.2统计物理的开端（二）.mp4  24.17M
# [$ D+ M) k/ }- k+ L4 a7 x' g|   ├──60.3抛硬币抛出正态分布（一）.mp4  19.46M
/ Z% w* `/ w# W% ^7 Z+ ~7 U|   ├──60.4抛硬币抛出正态分布（二）.mp4  35.67M
|   ├──60.5再造整个世界（一）.mp4  30.55M
|   ├──60.6再造整个世界（二）.mp4  35.10M
|   ├──60.7温度的本质（一）.mp4  40.98M
, b  s9 }0 @: C+ _( l% B: u|   ├──60.8温度的本质（二）.mp4  27.34M
|   └──60.9.mp4  33.55M
( K. {( B0 q4 L3 r* v6 C3 Y, S├──61-统计物理专题（二）  
5 D" y" X4 |2 G0 F6 M( ~|   ├──61.1神奇公式.mp4.mp4  34.65M
|   ├──61.2信息熵（一）.mp4  17.86M
3 n, ~1 H( I7 F1 [1 D( W, V|   ├──61.3信息熵（二）.mp4  28.56M
|   ├──61.4Boltzmann分布.mp4  30.18M
$ y; T+ o. C- S9 w  g|   └──61.5配分函数Z.mp4  38.78M
├──62-复杂网络简介  
& v' a( e# {! s: k2 `% T. ^' z5 m|   ├──62.1Networks in real worlds.mp4  14.25M
|   ├──62.2BasicConcepts（一）.mp4  19.84M
% Y: M% S! k, n; Z* a3 N  P|   ├──62.3BasicConcepts（二）.mp4  13.30M
2 R% c) {8 O1 U3 s|   ├──62.4Models（一）.mp4  12.13M
|   ├──62.5Models（二）.mp4  14.05M
|   ├──62.6Algorithms（一）.mp4  25.38M
|   └──62.7Algorithms（二）.mp4  34.74M
├──63-ABM简介及金融市场建模  
. v8 W/ s3 M3 e|   ├──63.10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）.mp4  27.16M
; o$ F& e4 g/ h9 G6 k|   ├──63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）.mp4  37.89M
|   ├──63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）.mp4  31.98M
3 W' ?: C! U& w' A+ R|   ├──63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）.mp4  25.36M
$ c, B8 [( J9 V. y( j0 h/ [|   ├──63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp4  31.88M
|   ├──63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4  31.77M
1 X( d3 M$ ~4 x4 R/ F|   ├──63.16学习模型.mp4  35.67M
  c) h  I3 D# l) h  I3 p" ^6 C|   ├──63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp4  15.76M
|   ├──63.18ABM的特点.mp4  29.34M
/ [) B- f7 f6 X3 {* V|   ├──63.1课程介绍.mp4  26.86M
* W2 n. |, N6 [1 @4 j' e|   ├──63.2系统与系统建模.mp4  39.51M
9 }# a1 J3 x5 T# U|   ├──63.3ABM与复杂系统建模（一）.mp4  36.32M
|   ├──63.4ABM与复杂系统建模（二）.mp4  45.10M
|   ├──63.5ABM与复杂系统建模（三）.mp4  36.85M
3 n* q5 ^+ M% m) Z8 p. ~+ D|   ├──63.6ABM为经济系统建模.mp4  30.42M
|   ├──63.7经典经济学如何给市场建模.mp4  35.29M
! r9 a& i$ x. n* I5 P|   ├──63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4  40.14M
|   └──63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4  25.30M
├──64-用伊辛模型理解复杂系统  
|   ├──64.10（网络中的）投票模型.mp4  24.22M
4 |+ u7 ]- K- m|   ├──64.11观念动力学.mp4  29.82M
|   ├──64.12集体运动Vicsek模型.mp4  38.31M
|   ├──64.13自旋玻璃.mp4  18.15M
' s: T! @) J8 Q* }: t& ?7 J2 H|   ├──64.14Hopfield神经网络.mp4  23.30M
|   ├──64.15限制Boltzmann机.mp4  30.24M
0 F9 ^+ r6 P. G7 y; i3 V: R|   ├──64.16深度学习与重正化群（一）.mp4  35.40M
|   ├──64.17深度学习与重正化群（二）.mp4  21.92M
|   ├──64.18总结.mp4  30.73M
|   ├──64.19答疑.mp4  17.36M
|   ├──64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4  24.37M
|   ├──64.2伊辛模型（一）.mp4  19.17M
|   ├──64.3伊辛模型（二）.mp4  19.62M
|   ├──64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4  23.56M
& x1 D" d2 x# v) ]/ T: M|   ├──64.5Ising Model(2D).mp4  25.98M
|   ├──64.6相变和临界现象.mp4  43.62M
1 F; s# ~; k5 Y6 t. m: k|   ├──64.7Critical Exponents.mp4  26.70M
|   ├──64.8正问题和反问题.mp4  29.14M
|   └──64.9（空间中的）投票模型.mp4  36.38M
9 E* w& ?( ]- B2 \- X├──65-金融市场的复杂性  
|   ├──65.10Classical Benchmarks（五）.mp4  29.71M
|   ├──65.11Endogenous Risk（一）.mp4  42.78M
|   ├──65.12Endogenous Risk（二）.mp4  36.84M
3 D6 H; I! I, R4 ^|   ├──65.13Endogenous Risk（三）.mp4  40.22M
|   ├──65.14Endogenous Risk（四）.mp4  18.31M
/ ^  P) `& k" D|   ├──65.15Endogenous Risk（五）.mp4  35.46M
8 A! l* Z6 [. c( A|   ├──65.16Endogenous Risk（六）.mp4  37.13M
$ C' z0 I+ {1 w0 Z: ^7 a" ]|   ├──65.17Heterogeneous Beliefs（一）.mp4  42.37M
|   ├──65.18Heterogeneous Beliefs（二）.mp4  44.83M
|   ├──65.19总结.mp4  21.10M
' z6 Y. Y' ~( ^, ^  H. S|   ├──65.1导论（一）.mp4  38.96M
" |$ c7 V, L& T& j# x: N; b|   ├──65.2导论（二）.mp4  39.67M
' P/ f: L/ Y  x' {( C* ]|   ├──65.3导论（三）.mp4  21.40M
  f4 o$ z! o* A" e# W|   ├──65.4导论（四）.mp4  30.33M
|   ├──65.5导论（五）.mp4  37.59M
|   ├──65.6Classical Benchmarks（一）.mp4  31.91M
1 }; x3 \- x  N3 m$ c( v( N* v: ?|   ├──65.7Classical Benchmarks（二）.mp4  28.58M
4 ?/ q4 [' E9 b% h/ P/ s|   ├──65.8Classical Benchmarks（三）.mp4  40.01M
( t- k) L0 P+ Q. S  |/ S|   └──65.9Classical Benchmarks（四）.mp4  22.39M
# v) g  S1 O: i( G/ G' Z├──66-广泛出现的幂律分布  
3 r  M7 W1 j- e8 a  [' D4 K|   ├──66.1界（一）.mp4  29.04M
|   ├──66.2界（二）.mp4  24.32M
|   ├──66.3界（三）.mp4  22.86M
% m0 [7 [- V# y  n! l|   ├──66.4界（四）.mp4  30.99M
|   ├──66.5城市、商业（一）.mp4  33.94M
|   ├──66.6城市、商业（二）.mp4  33.28M
$ P0 s3 w9 D- ^1 v) \|   ├──66.7启示（一）.mp4  31.50M
|   ├──66.8启示（二）.mp4  17.57M
# t. _- r: ~3 N1 ?7 S: c" u# L5 d4 i0 X|   └──66.9总结.mp4  18.33M
├──67-自然启发算法  
1 v4 l7 z% Y4 V5 B|   ├──67.10粒子群算法（一）.mp4  37.15M
|   ├──67.11粒子群算法（二）.mp4  38.20M
, s0 `- a) _) O  a- z|   ├──67.12粒子群算法（三）.mp4  33.56M
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" [& q+ |/ f' J8 O. T|   ├──67.2概括（一）.mp4  29.21M
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1 V9 r2 G$ H+ [3 U|   ├──67.6进化相关的算法（一）.mp4  26.37M
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+ T& J8 D/ m: P/ R|   └──67.9进化相关的算法（四）.mp4  27.62M
├──68-机器学习的方法  
|   ├──68.10输出是最好的学习（二）.mp4  16.02M
. G4 W+ R4 t! k|   ├──68.11案例（一）.mp4  27.57M
* R. S- K. A5 l+ f& \|   ├──68.12案例（二）.mp4  18.35M
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. u1 k' n# B8 d! C  B1 H|   ├──68.14案例（四）.mp4  37.97M
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|   ├──68.3综述式文章举例（一）.mp4  88.32M
$ h$ J- J3 ?, K$ f; V5 g: U|   ├──68.4综述式文章举例（二）.mp4  150.55M
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6 a/ F2 d, I" i% B|   ├──68.6视频学习资源及做思维导图.mp4  33.82M
|   ├──68.7铁哥答疑（一）.mp4  28.49M
) Q8 Y5 I2 R! n2 h1 _9 W|   ├──68.8铁哥答疑（二）.mp4  19.16M
, g  R5 Q7 p) a|   └──68.9输出是最好的学习（一）.mp4  22.24M
7 N% U1 U& `+ S0 j├──69-模型可视化工程管理  
  M( Z# J5 C6 i|   ├──69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）.mp4  30.84M
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+ ?* y2 B* `7 ]4 e4 I- c" _. }|   ├──69.17Superset补充.mp4  60.90M
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, X! V+ ]; R" M% ~/ ~% T& M|   ├──69.1课程简介.mp4  20.73M
|   ├──69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）.mp4  28.71M
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) O, O6 i' w# L. h$ \" ~) s5 R|   ├──69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）.mp4  53.32M
" H$ |( }4 ?6 }2 h  r; }: F- f% \|   ├──69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）.mp4  38.22M
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3 A: [6 F* Z. i' `4 \. s5 i├──70-Value Iteration Networks  
' b# K- I4 S7 Q|   ├──70.1Background&Motivation.mp4  22.96M
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% x9 S7 m! g4 T0 N|   └──70.4总结及答疑.mp4  26.44M
7 _; K( Y  O2 n$ P9 D├──70-最新回放  
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3 d1 z! C8 D; R8 a" V; Y0 C|   └──0822 高频订单流模型、区块链介绍.mp4  371.67M
├──71-线动力学系统（上）  
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/ c( l1 O$ ^# e# u/ Y, Y5 y' ~|   ├──71.16混沌（七）.mp4  157.69M
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) K9 F% `4 ~  A' L; ?' U|   ├──71.18混沌（九）.mp4  31.55M
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# X2 [  _, f: c: a7 F|   ├──71.2线动力学系统（二）.mp4  33.68M
/ n- k3 p' m% W* V+ a|   ├──71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4  33.68M
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( K' u- I2 M8 A$ L|   ├──71.5Bifurcation（二）.mp4  34.23M
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8 Z5 h# |3 F  z, j├──72-线动力学系统（下）  
|   ├──72.1自然语言处理（一）.mp4  30.91M
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9 Y0 ^4 R! K( |; Y- ^|   ├──72.3RNN.mp4  34.41M
2 ]5 I# D# z. ^. a+ S|   └──72.4RNN及.mp4  30.83M
├──73-自然语言处理导入  
8 T% @+ |: h. e2 A$ D! t( P* k9 {|   ├──73.1中文分词.mp4  27.72M
|   ├──73.2中文分词、依存文法分析.mp4  26.70M
|   ├──73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4  40.90M
|   ├──73.4知识库构建、问答系统.mp4  42.68M
|   ├──73.5示范2的豆瓣评论词云（一）.mp4  56.85M
9 p* ^. f" h- ]  u4 \& {|   ├──73.6示范2的豆瓣评论词云（二）.mp4  54.80M
|   ├──73.7示范2的豆瓣评论词云（三）.mp4  62.73M
3 K$ M! D( d$ E3 v8 s# P# m|   ├──73.8示范2的豆瓣评论词云（四）.mp4  72.17M
8 ^  U: A4 v6 K8 c; {" C! Q# ]! ||   └──73.9示范2的豆瓣评论词云（五）.mp4  62.90M
) ?: x/ l+ G- ?4 @! {. m├──74-复杂网络上的物理传输过程  
|   ├──74.10一些传播动力学模型（七）.mp4  32.35M
0 c6 H9 R; ~( W0 h6 m1 G& X|   ├──74.11一些传播动力学模型（八）.mp4  23.48M
|   ├──74.12仿真模型的建立过程（一）.mp4  45.00M
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|   ├──74.15仿真模型的建立过程（四）.mp4  44.22M
+ l2 A7 i% p! ^" B+ @|   ├──74.16Combining complex networks and data mining.mp4  31.87M
|   ├──74.1一些基本概念.mp4  18.50M
|   ├──74.2常用的统计描述物理量.mp4  14.42M
7 z) z6 m; L& h/ {7 E) U( M! b8 R|   ├──74.3四种网络模型.mp4  30.33M
/ T) N* a8 A$ R2 V& b3 _|   ├──74.4一些传播动力学模型（一）.mp4  28.15M
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6 E, j3 ~4 I2 Q2 G|   ├──74.6一些传播动力学模型（三）.mp4  29.58M
$ r* U6 K' M2 f# i0 S9 ]# W! ||   ├──74.7一些传播动力学模型（四）.mp4  31.41M
* _- w/ A4 M5 y. z. }|   ├──74.8一些传播动力学模型（五）.mp4  29.53M
|   └──74.9一些传播动力学模型（六）.mp4  27.75M
7 _8 v, g8 d- g0 e├──75-RNN及LSTM  
" X0 H0 C' M- v. v5 }  g6 I|   ├──75.10梯度消失与梯度爆炸（二）.mp4  23.86M
+ F# r" }' V( L. d% R4 F|   ├──75.11Reservoir computing—偷懒方法.mp4  19.75M
|   ├──75.12LSTM.mp4  32.47M
|   ├──75.13LSTM、Use Examples.mp4  36.54M
|   ├──75.14词向量、Deep RNN.mp4  22.04M
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|   ├──75.16LSTM Text Generation（一）.mp4  44.13M
|   ├──75.17LSTM Text Generation（二）.mp4  53.50M
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5 m) u# x. r1 L5 I|   ├──75.1RNN—序列处理器（一）.mp4  23.35M
+ g) c  c, Q( D: C# ~, S|   ├──75.2RNN—序列处理器（二）.mp4  31.35M
|   ├──75.3A simple enough case.mp4  29.03M
' v: x$ j# N% m7 w|   ├──75.4A dance between fix points.mp4  30.69M
3 W# @0 w$ v" t6 T|   ├──75.5Fix point、Train Chaos.mp4  26.83M
|   ├──75.6RNN作为生成模型（动力系统）.mp4  24.58M
|   ├──75.7RNN训练—BPTT（一）.mp4  22.94M
  N2 N- l- ^1 a& f5 g5 w|   ├──75.8RNN训练—BPTT（二）.mp4  18.79M
2 Q7 q8 S; r5 F3 y- Q+ k|   └──75.9梯度消失与梯度爆炸（一）.mp4  22.73M
├──76-漫谈人工智能创业  
|   ├──76.10三个战略管理学商业模型（三）.mp4  39.71M
1 J2 x& s4 b6 C6 }|   ├──76.11三个战略管理学商业模型（四）.mp4  41.54M
! L/ L$ D1 X# x2 D. j4 ?|   ├──76.12三个战略管理学商业模型（五）.mp4  31.38M
|   ├──76.13三个战略管理学商业模型（六）.mp4  96.09M
+ j* L- j! E1 q4 G9 v1 H  H  o|   ├──76.14三个战略管理学商业模型（七）.mp4  33.24M
|   ├──76.15三个战略管理学商业模型（八）.mp4  22.88M
( x6 E. ^! t3 B" N, \|   ├──76.16三个战略管理学商业模型（九）.mp4  26.98M
$ _/ P* F* h; _' M  p8 {* j|   ├──76.17关于Entrepreneurship.mp4  13.27M
|   ├──76.1人工智能对我们生活的影响（一）.mp4  51.66M
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6 {+ A3 P- B0 n. j( q|   ├──76.4人工智能对我们生活的影响（四）.mp4  67.90M
! g8 u1 i% k7 O* Y* i) U- b" C|   ├──76.5人工智能对我们生活的影响（五）.mp4  70.66M
|   ├──76.6人工智能对我们生活的影响（六）.mp4  105.46M
. g" ~. A7 }6 v% Y) m) a/ f|   ├──76.7人工智能创业中的商业思维.mp4  29.72M
3 U9 Z4 a. n( g|   ├──76.8三个战略管理学商业模型（一）.mp4  19.78M
|   └──76.9三个战略管理学商业模型（二）.mp4  19.43M
├──77-学习其他主题  
5 d) Y# L3 M3 \5 g|   ├──77.1.mp4  30.33M
|   ├──77.10程序讲解（三）.mp4  47.88M
|   ├──77.2玻尔兹曼机—联想的机器.mp4  27.68M
. I* ?! \6 V# b5 c7 V+ K|   ├──77.3玻尔兹曼机.mp4  36.24M
|   ├──77.4学习（一）.mp4  26.39M
|   ├──77.5学习（二）.mp4  24.16M
|   ├──77.6学习（三）.mp4  24.41M
|   ├──77.7学习（四）.mp4  54.48M
3 v& E: v* h! z8 Z( g7 t|   ├──77.8程序讲解（一）.mp4  43.01M
|   └──77.9程序讲解（二）.mp4  54.55M
└──78-课程总结  
|   ├──78.10课程总结（二）.mp4  132.68M
) [0 V% _0 f5 s( \8 P: c|   ├──78.1开场.mp4  21.18M
|   ├──78.2Attention实例—Spatial Transformer.mp4  60.95M
|   ├──78.3猫狗大战—CNN实战（一）.mp4  42.01M
, G; d3 U8 l0 c|   ├──78.4猫狗大战—CNN实战（二）.mp4  35.44M
: T4 [5 a7 h" a; `, u& h/ T|   ├──78.5RNN诗人.mp4  28.86M
/ G5 j/ u4 G* h9 R$ I$ k|   ├──78.6课程复习.mp4  33.21M
|   ├──78.7课程大纲（一）.mp4  18.40M
|   ├──78.8课程大纲（二）.mp4  18.83M
|   └──78.9课程总结（一）.mp4  16.49M
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