人工智能与大数据特训班视频课程 包含基础理论和项目实战

课程介绍

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

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