0-宣传片
% Q/ k$ h. |: _0 a01-复杂系统
: c7 |( I9 ^1 t" r) h02-大数据与机器学习
3 o% i/ Z9 l0 [4 M/ g8 t/ d03-人工智能的三个阶段
) H9 ~5 e7 c; G$ }' s04-高等数学—元素和极限( E6 S1 _8 G. l1 s6 Y' o- _
05-复杂网络经济学应用: G+ K( M! U) K# e e3 r3 m# \
06-机器学习与监督算法
! o) N5 H; K" Q& l: J07-阿尔法狗与强化学习算法/ L7 V1 _& x3 z* I! y3 j% |1 R9 s
08-高等数学—两个重要的极限定理 K! b' C f! R% V/ z) W8 h2 N2 U( N
09-高等数学—导数
) W6 `& y% w; n; f10-贝叶斯理论$ ?# z: ?5 n9 T0 H
11-高等数学—泰勒展开) U9 }) T& R* \, y6 E8 ]& a+ y" o
12-高等数学—偏导数
7 t. Z C& t! ~; y$ U# x7 ^13-高等数学—积分
: M, q" I w) r+ t2 |) u# D" g14-高等数学—正态分布
2 L0 |& Y" _ T6 D5 D0 c" |8 W% C15-朴素贝叶斯和最大似然估计6 i) ~8 {- |- [* n8 {- U% P! C7 g
16-线性代数—线性空间和线性变换
: m# O! z+ J2 l. M% H$ i* `6 w- O/ N17-数据科学和统计学（上）; U& j- M( ?0 n, F; e" W1 [0 ^8 T
18-线性代数—矩阵、等价类和行列式
) K8 O& u; w# Z, i# T19-Python基础课程（上）
( U( Q% F% ^# N20-线性代数—特征值与特征向量6 C4 g( t# d8 G L2 P; `
21-监督学习框架
" }/ t+ x( I7 {: i3 a( t# U22-Python基础课程（下）! a# `- ~: F8 w) ~' R
23-PCA、降维方法引入
; r5 V( d& y+ P6 h24-数据科学和统计学（下）
4 J. t$ D, Q. n4 O2 h25-Python操作数据库、 Python爬虫, h9 k; V: Q4 x- Y! k
26-线性分类器) y/ @8 _! K6 u% x$ S
27-Python进阶（上）0 B- W& a! k9 }5 H6 x8 Y
28-Scikit-Learn
' j6 U4 u* T6 s% z, Y) C29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入, v" m e4 [( ]8 {: u
30-Python进阶（下）+ X* N6 J b# s' `% g
31-决策树3 q2 `6 E" K# b. u9 N( `" E& q
32-数据呈现基础
6 ~% q+ m' G a4 ]33-云计算初步
: p3 h, u/ D/ S1 D5 c34-D-Park实战3 }5 ]( W! ^4 {+ ]. ?, q7 W- p
35-第四范式分享
! H, l j3 }+ [/ f36-决策树到随机森林; o$ j j9 l, }. ^8 p
37-数据呈现进阶
6 F2 p |0 M5 n1 q38-强化学习（上）0 D$ @9 d0 j( O7 i% N$ s0 P
39-强化学习（下）
40-SVM和神经网络引入
# }3 x% n' L3 t41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
% T) k# T% t0 I2 m42-神经网络7 O( |3 Y% e1 R, c2 P! R
43-监督学习－回归
3 q3 v: V+ c- A/ ]44-监督学习－分类1 b' X2 A8 O3 }. B! a
45-神经网络基础与卷积网络
$ A8 H& S; W- l) m9 Z' h46-时间序列预测0 | y. ?% |5 I |3 ^
47-人工智能金融应用
" ^$ _( m* i; z48-计算机视觉深度学习入门目的篇
2 x9 }, U3 a* J8 H49-计算机视觉深度学习入门结构篇0 K+ l- N4 _* Z" k( m
50-计算机视觉深度学习入门优化篇# \3 R0 t& o8 h1 {
51-计算机视觉深度学习入门数据篇
2 m7 V1 X& E- d$ J+ D52-计算机视觉深度学习入门工具篇3 s7 ?+ v) G2 M, M
53-个性化推荐算法
5 ?4 \; q# z1 V5 L3 B: M- A' B54-Pig和Spark巩固
8 K9 C' K5 L% z0 a55-人工智能与设计
?0 K5 c+ F* |+ C56-神经网络
1 p4 p/ W1 X) [( B: o, r57-非线性动力学7 ^1 A0 `" o3 ]- X8 D/ c$ [7 `& z
58-高频交易订单流模型% j. ?' R6 i; _
59-区块链一场革命, n1 b) j& L$ K# h! ]* D
60-统计物理专题（一）( M3 Z$ k; B6 F( n. ]
61-统计物理专题（二）: B" r+ l5 O3 s6 ^9 Z6 }6 A% T0 v
62-复杂网络简介& }& u' h0 n4 F
63-ABM简介及金融市场建模
; ^ w+ \! j: {" g/ E- e) x64-用伊辛模型理解复杂系统% ^* w. i& R6 s2 k& ^9 ^. i O; U
65-金融市场的复杂性
$ X7 G- o5 L6 y& ] A( Y66-广泛出现的幂律分布
* i5 k L/ e- z5 K) Q: O$ c% P: H67-自然启发算法
- k) |- g3 P1 z ]; B68-机器学习的方法0 z; F: X6 {1 }$ L+ F1 I
69-模型可视化工程管理' Z: P' p3 y, y0 `$ u+ p. `/ ~
70-Value Iteration Networks" L9 S' P- e. }' h: E
70-最新回放
4 Z5 b/ V# [8 C9 n71-非线性动力学系统（上）$ j9 w( i5 v H
72-非线性动力学系统（下）5 ?+ H! y: v7 R2 J
73-自然语言处理导入
' Y, a; k7 d2 C, S% N4 Z5 `) W74-复杂网络上的物理传输过程
$ y- G2 l. i& [! M3 v e75-RNN及LSTM
3 V- g9 h. @- D6 R76-漫谈人工智能创业
( h9 f# ^! j9 j77-深度学习其他主题6 ]3 _% u, W2 m0 y
78-课程总结
# m5 q2 C! C0 e$ A+ m9 T" E
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发表于 2018-6-27 00:36:47
发表于 2018-6-27 00:46:22
