TA的每日心情  | 奋斗 2025-3-18 14:43 | 
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  签到天数: 805 天 [LV.10]以坛为家III 
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         资源名称: | 
         【J265】2018年1月份最新人工智能系统学习视频教程 | 
       
      
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   资源描述及截图:   
 
						  
0-宣传片 
01-复杂系统 
02-大数据与机器学习 
03-人工智能的三个阶段 
04-高等数学—元素和极限 
05-复杂网络经济学应用` 
06-机器学习与监督算法 
07-阿尔法狗与强化学习算法 
08-高等数学—两个重要的极限定理 
09-高等数学—导数 
10-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 
15-朴素贝叶斯和最大似然估计 
16-线性代数—线性空间和线性变换 
17-数据科学和统计学(上) 
18-线性代数—矩阵、等价类和行列式 
19-python基础课程(上) 
20-线性代数—特征值与特征向量 
21-监督学习框架 
22-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-线性分类器 
27-Python进阶(上) 
28-Scikit-Learn 
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入 
30-Python进阶(下) 
31-决策树 
32-数据呈现基础 
33-云计算初步 
34-D-Park实战 
35-第四范式分享 
36-决策树到随机森林 
37-数据呈现进阶 
38-强化学习(上) 
39-强化学习(下) 
40-SVM和神经网络引入 
41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用 
42-神经网络 
43-监督学习-回归 
44-监督学习-分类 
45-神经网络基础与卷积网络 
46-时间序列预测 
47-人工智能金融应用 
48-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 
50-计算机视觉深度学习入门优化篇 
51-计算机视觉深度学习入门数据篇 
52-计算机视觉深度学习入门工具篇 
53-个性化推荐算法: 
54-Pig和Spark巩固 
55-人工智能与设计 
56-神经网络 
57-非线性动力学 
58-高频交易订单流模型 
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 
63-ABM简介及金融市场建模 
64-用伊辛模型理解复杂系统 
65-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 
68-机器学习的方法 
69-模型可视化工程管理) 
70-Value Iteration Networks 
70-最新回放 
71-非线性动力学系统(上) 
72-非线性动力学系统(下) 
73-自然语言处理导入 
74-复杂网络上的物理传输过程 
75-RNN及LSTM 
76-漫谈人工智能创业 
77-深度学习其他主题 
78-课程总结. 
 
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