价值3529元万门大学人工智能大数据与复杂系统一月特训班

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- E) J8 W1 e: q3 O! Q01-复杂系统
02-大数据与机器学习
03-人工智能的三个阶段
3 y$ T. m! n8 E" O04-高等数学—元素和极限
05-复杂网络经济学应用
& ]( W. D6 n' q  @$ l9 l1 {06-机器学习与监督算法
$ S' |" S. t' t1 F7 U07-阿尔法狗与强化学习算法
" N4 \0 E4 _. V3 C! R0 w! @( ]08-高等数学—两个重要的极限定理
09-高等数学—导数
+ I" M& }0 d$ G$ W5 e10-贝叶斯理论
11-高等数学—泰勒展开
12-高等数学—偏导数
13-高等数学—积分
14-高等数学—正态分布
/ S% x$ u/ k: G0 ]+ H6 L15-朴素贝叶斯和最大似然估计
16-线
, J9 z- _5 Z: ?; y) }" `. e" p17-数据科学和统计学（上）
# ~; _1 m: H0 [. l" V# h18-线代数—矩阵、等价类和行列式
, Z, P& N( P8 ~* f$ @( S, @1 X8 c19-Python基础课程（上）
9 Q3 j" [$ [! s, h5 `20-线代数—特征值与特征向量
21-监督学习框架
. ]2 k# {3 B2 L  o2 g, |! m22-Python基础课程（下）
23-PCA、降维方法引入
24-数据科学和统计学（下）
25-Python操作数据库、 Python爬虫
26-线分类器
, f& t' H" {0 |* ?8 T# F9 Z" l27-Python进阶（上）
7 o: H: `4 C7 H: c- D1 Z* }4 a28-Scikit-Learn
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
7 c5 s/ N& s* r30-Python进阶（下）
3 q6 ~7 o  m2 L, f5 `31-决策树
2 |% ^* e  b! c7 O: g4 \3 N32-数据呈现基础
33-云计算初步
) W5 b& x( a2 [$ Y8 v34-D-Park实战
35-第四范式分享
! o% X0 x5 e& P36-决策树到随机森林
37-数据呈现进阶
( @) ~2 z: x& y9 b$ Y% u* j9 J38-强化学习（上）
39-强化学习（下）
2 f& E* Q6 ~6 B6 M* B5 F40-SVM和网络引入
41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
6 y) j: n; ^, p0 J42-网络
; K7 k! R. Z7 |$ I4 Z6 M+ k: h$ F43-监督学习－回归
" h, R* o4 W5 B- F44-监督学习－分类
/ y5 X- ]* U4 K5 ~: Q9 A45-网络基础与卷积网络
& `' P: `/ ~! i% t- W& `46-时间序列预测
% q: ]! @+ S' ^' I, _47-人工智能金融应用
5 u$ d) b* z; g) @! }& P& M48-计算机视觉深度学习入门目的篇
49-计算机视觉深度学习入门结构篇
: m1 k% j0 A6 W( D5 J. o50-计算机视觉学习入门优化篇
51-计算机视觉深度学习入门数据篇
" [0 h2 J" v" p1 S2 T" W52-计算机视觉深度学习入门工具篇
53-个化推荐算法
8 t$ }) N2 r5 u: ^54-Pig和Spark巩固
; t% o! H( ~3 Y# }( Y- A55-人工智能与设计
8 D* R4 W. h* c0 g* a  e& g: p! w56-网络
0 L( I( p5 ^% J3 g57-线动力学
& X! j) J1 ^, C58-订单流模型
59-区块链一场革命
60-统计物理专题（一）
61-统计物理专题（二）
62-复杂网络简介
+ V# n! r" r  p63-ABM简介及金融市场建模
64-用伊辛模型理解复杂系统
- z$ l8 _. c8 t2 B4 Y65-金融市场的复杂性
66-广泛出现的幂律分布
67-自然启发算法
2 i! @/ s2 v- J2 O$ I" }68-机器学习的方法
0 W6 T. V1 i% r. F: r$ _6 t69-模型可视化工程管理
70-Value Iteration Networks
& r: o& H6 E* K( m70-最新回放
71-线动力学系统（上）
72-线动力学系统（下）
9 I* i+ l; x- [+ W% p, b73-自然语言处理导入
1 }3 r$ A" L6 r  l$ i74-复杂网络上的物理传输过程
75-RNN及LSTM
) _  {  |/ O( J+ B" }76-漫谈人工智能创业
77-学习其他主题
# P* I' a6 L3 _9 M$ w' K78-课程总结
' J3 k4 K7 I1 O" i! r

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