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课程介绍& L# C1 [& J% u8 l# {# J
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。7 y) {# N! T$ a3 y5 ?
4 y7 R% Y: [- N0 Y" L& J0 a8 y+ @, m" i4 d1 j) p* R
课程内容
* N3 D3 C6 @; b. L( z1 F. h3 ?; A3 [+ {# E* P( {
" ^/ B8 ]; J, ], W) c8 z1 L _+ K- 宣传片
+ G a( j/ g- o - 复杂系统5 v2 x; f8 }+ q4 E0 ?" I
- 大数据与机器学习# o( X$ u0 @6 m" O
- 人工智能的三个阶段& s: [' Z# j/ s9 _3 B) H& w0 k
- 高等数学—元素和极限' E/ N& |- v8 ~) S, M, F- F
- 复杂网络经济学应用; m& M% g( {/ c) _0 l
- 机器学习与监督算法
3 q! O9 U+ s0 D' P) ]2 x R - 阿尔法狗与强化学习算法5 U! _1 W% Y: F3 }0 F& {# F
- 高等数学—两个重要的极限定理
$ A" Y' O' s# O( z - 高等数学—导数- N7 @3 n; |: c6 b/ A4 u! q
- 贝叶斯理论+ g# s. h% s' T7 z) J
- 高等数学—泰勒展开( [( @% R V: F* @! w
- 高等数学—偏导数
9 L$ U1 c o+ _2 i9 a' O5 ~ - 高等数学—积分 r* ^" H2 U5 {) f; ^
- 高等数学—正态分布/ r1 y) ~$ ^! d: i
- 朴素贝叶斯和最大似然估计
3 t* x# n/ ]7 H - 线性代数—线性空间和线性变换* u8 s+ l& n% l$ I
- 数据科学和统计学; q3 s/ O& V3 d8 R
- 线性代数—矩阵、等价类和行列式, X$ Z* F& r) H- _$ B# X
- Python基础课程
/ {) M5 ]' H$ g% r* o - 线性代数—特征值与特征向量6 F8 c. w h5 O- \
- 监督学习框架
. S5 k7 J! b$ |. {3 p2 k - PCA、降维方法引入
. X7 k: |7 }$ _ - Python操作数据库、 Python爬虫
- E s3 V6 H, C6 v - 线性分类器% V$ E9 {) T: |
- Python进阶# R! D+ c- E( I4 D
- Scikit-Learn
H8 x, `) K6 {7 o# f- l - 熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入5 d/ t0 D6 K8 A
- 决策树: [5 T6 ?' k' B
- 数据呈现基础; f, l; c% i, t: s, J( [
- 云计算初步
4 O* Q' F+ _, v0 O+ ~% h - D-Park实战
' P$ |2 C4 D0 |. U - 第四范式分享. ~2 |( \( z2 M
- 决策树到随机森林
2 u( Q8 u" n+ O8 r5 d, c; \ - 数据呈现进阶' ~. T6 l" [; L7 R* D
- 强化学习: N& w( ?7 }' [8 h+ N9 W0 R
- SVM和神经网络引入
( J* R+ }7 i0 u) q b1 _ - 集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
$ {3 o6 K- i- M! F& F( q - 神经网络8 T! Q% ~& }( p7 N
- 监督学习－回归与分类: w( p7 n' \4 J8 F
- 神经网络基础与卷积网络
0 J8 U5 N+ N* ^, V& @6 b( `$ m - 时间序列预测
1 X$ A& G7 G- t2 T - 人工智能金融应用9 W) H# a" q0 C8 H$ A( q0 C {
- 计算机视觉深度学习入门0 V, \/ Z; x5 _' D, Y# Y! ~ ^
- 个性化推荐算法
( Z7 u- X, Y0 U - Pig和Spark巩固% Z: P' @- ]6 v$ Y$ O t
- 人工智能与设计4 d3 F1 n0 p+ v& i I
- 神经网络
$ j' {8 N) V7 C0 M1 |* E - 非线性动力学+ ~5 @/ t0 j0 d+ W" G6 F1 F
- 高频交易订单流模型
, v: W7 b2 U+ K& s' b9 @ - 区块链一场革命' x" j3 v" n. Y- T# L
- 统计物理专题; d9 V- A9 ?/ Y- x3 C: @# N
- 复杂网络简介
5 G5 |/ c Q! K9 \5 r& r6 `% R - ABM简介及金融市场建模
# @$ z% ^8 O( I& a - 用伊辛模型理解复杂系统
# V+ y& u( J; }8 C$ I - 金融市场的复杂性2 A. u8 M7 X6 P9 m. ^. n/ D2 q
- 广泛出现的幂律分布
* d0 h; V, i3 d: C. W - 自然启发算法6 r$ d: H: E5 L* \$ N3 K
- 机器学习的方法" d z' M4 p2 a% A$ L9 i
- 模型可视化工程管理% L2 r1 ]5 i9 W/ R7 e3 e
- Value Iteration Networks
) P# C! u3 m# l" U/ m& i# e s - 最新回放$ n" _8 U- V1 ?6 p6 @
- 非线性动力学系统% R% B9 a0 N; ^6 G) B# t. m
- 自然语言处理导入$ R# g$ o0 \6 K* M
- 复杂网络上的物理传输过程2 e" T6 u: B2 T* d7 u! u8 w
- RNN及LSTM% g; k3 y" y4 {; ^/ u! I& x
- 漫谈人工智能创业+ Z4 @4 B3 z! p4 h8 A1 C* s
- 深度学习其他主题课程总结' j! ~# Y: a1 D5 A# d8 V% B9 _
0 O3 J2 \0 d5 P% I
3 q- O l( s, X) D3 a8 G
+ O6 p9 r1 ^- ?* q4 s3 R0 v) o
; s( R: n3 D! m8 w
% [7 K: c; m, {5 R+ R5 Y7 s0 V资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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发表于 2022-6-29 10:51:01
