WY 2019 人工智能数学基础视频教程

├─01.榜首阶段:AI数学柱石
│ ├─01.榜首章:线性代数
│ │ │ ]AI Math_[第1章]_线性代数v2 .pdf
│ │ │
│ │ └─视频
│ │ 01_本章概述.mp4
│ │ 02_界说和比如.mp4
│ │ 03_向量及其运算.mp4
│ │ 04_向量组的线性组合.mp4
│ │ 05_向量组的线性相关性.mp4
│ │ 06_内积的界说.mp4
│ │ 07_范数的界说.mp4
│ │ 08_内积的几许解说.mp4
│ │ 09_矩阵和线性变换.mp4
│ │ 10_线性变换.mp4
│ │ 11_矩阵的运算.mp4
│ │ 12_矩阵的转置.mp4
│ │ 13_矩阵的行列式.mp4
│ │ 14_逆矩阵.mp4
│ │ 15_求解线性方程组.mp4
│ │ 16_特征值和特征向量.mp4
│ │ 17_对阵矩阵和正定矩阵.mp4
│ │ 18_相似矩阵和对角化.mp4
│ │ 19_二次型.mp4
│ │ 20_本章小结.mp4
│ │
│ ├─02.第二章:高等数学
│ │ 01-本章概述.mp4
│ │ 02-函数的界说.mp4
│ │ 03-反函数.mp4
│ │ 04-复合函数.mp4
│ │ 05-引例.mp4
│ │ 06-导数.mp4
│ │ 07-函数的求导规律 .mp4
│ │ 08-高阶导数.mp4
│ │ 09-二元函数.mp4
│ │ 10-二元函数的偏导数.mp4
│ │ 11-方向导数和梯度.mp4
│ │ 12-雅可比矩阵.mp4
│ │ 13-海森矩阵.mp4
│ │ 14-函数的极值.mp4
│ │ 15-极值的定理.mp4
│ │ 16-拉格朗日函数.mp4
│ │ 17-泰勒展开式.mp4
│ │ 18-本章小结.mp4
│ │ [第1门]AI Math_[第2章]_高等数学.pdf
│ │
│ ├─03.第三章:概率论
│ │ 01-本章概述.mp4
│ │ 02-基础概念.mp4
│ │ 03-随机事情的概率.mp4
│ │ 04-条件概率.mp4
│ │ 05-事情的独立性.mp4
│ │ 06-全概率公式和贝叶斯公式.mp4
│ │ 07-随机变量的界说.mp4
│ │ 08-概率散布.mp4
│ │ 09-概率密度函数.mp4
│ │ 10-随机变量的希望.mp4
│ │ 11-随机变量的方差.mp4
│ │ 12-最大似然估量(上) (1).mp4
│ │ 13-最大似然估量(下) .mp4
│ │ 14-本章末节.mp4
│ │ [第1门]AI Math_[第3章]_概率论(密码:aimath2018).pdf
│ │
│ └─04.第四章:最优化
│ 01-本章概述.mp4
│ 02-基本方式.mp4
│ 03-分类.mp4
│ 04-线性规划问题实例.mp4
│ 05-线性规划的规范方式.mp4
│ 06-线性规划问题的求解.mp4
│ 07-空间里的直线.mp4
│ 08-仿射集.mp4
│ 09-凸集.mp4
│ 10-超平面和半空间.mp4
│ 11-凸函数.mp4
│ 12-凸优化问题.mp4
│ 13-本章小结 .mp4
│ [第1门]AI Math_[第4章]_最优化.pdf

├─02.第二阶段:优化论开始
│ ├─01.榜首章 优化迭代一致论
│ │ │ 01-本微专业概述.mp4
│ │ │ 02-线性回归建模.mp4
│ │ │ 03-无约束优化剖析法(上).mp4
│ │ │ 04-无约束优化剖析法(下).mp4
│ │ │ 05-无约束迭代法.mp4
│ │ │ 06-线性回归求解.mp4
│ │ │ 07-事例剖析.mp4
│ │ │ [第2门]AI Math_[第1章]优化迭代办法一致论(1).pdf
│ │ │
│ │ └─作业及答案.zip
│ │
│ └─02.第二章 深度学习反向传达
│ │ 01-回归与分类、神经网络.mp4
│ │ 02-BP算法(上).mp4
│ │ 03-BP算法(下).mp4
│ │ 04-核算图.mp4
│ │ [第2门]AI Math_[第2章]深度学习反向传达.pdf
│ │
│ └─第二章 深度学习反向传达作业_客观题及答案.zip

├─03.第三阶段:优化论进阶
│ ├─01.榜首章 凸优化基础
│ │ 01-一般优化问题.mp4
│ │ 02-凸集和凸函数基础(上).mp4
│ │ 03-凸集和凸函数基础(下).mp4
│ │ 04-凸优化问题.mp4
│ │ 05-事例剖析.mp4
│ │ [第3门]AI Math_[第1章]凸优化基础.pdf
│ │
│ ├─02.第二章 凸优化进阶之对偶理论
│ │ │ 01-凸优化问题.mp4
│ │ │ 02-对偶(上).mp4
│ │ │ 03-对偶(下).mp4
│ │ │ 04-问题事例.mp4
│ │ │ [第3门]AI Math_[第2章]凸优化进阶之对偶理论.pdf
│ │ │
│ │ └─第二章 凸优化进阶之对偶理论作业及答案.zip
│ │
│ ├─03.第二章 主观题答案.zip
│ │
│ └─04.第三章 SVM
│ │ 01-问题事例.mp4
│ │ 02-SVM建模-成片.mp4
│ │ 03-SVM求解-成片.mp4
│ │ 04-SVM扩展-成片.mp4
│ │ [第3门]AI Math_[第3章]SVM.pdf
│ │
│ └─第三章 SVM作业.zip

├─04.第四阶段:数据降维的艺术
│ ├─01.榜首章节:矩阵剖析上
│ │ 01-线性代数基础与精华.mp4
│ │ 02-特征分化.mp4
│ │ 03-PCA.mp4
│ │ [第4门]AI Math_[第1章]矩阵剖析上篇.pdf
│ │ 第四门_数据降维的艺术.rar
│ │
│ └─02.第二章节:矩阵剖析下
│ │ 01-特征分化温习.mp4
│ │ 02-SVD理论.mp4
│ │ 03-矩阵其他重要常识及实践运用.mp4
│ │ [第4门]AI Math_[第2章]矩阵剖析下篇.pdf
│ │
│ └─查核作业及答案.zip

├─05.第五阶段:计算揣度的魅力
│ ├─01.榜首章-概率计算上篇
│ │ │ 01-事情.mp4
│ │ │ 02-随机变量及其数字特征.mp4
│ │ │ 03-人工智能中常见散布和实战事例.mp4
│ │ │ [第5门]AI Math_[第1章]概率计算上篇.pdf
│ │ │
│ │ └─查核作业及答案.zip
│ │
│ ├─02.第二章-概率计算中篇
│ │ │ 01-数理计算.mp4
│ │ │ 02-线性回归与逻辑回归.mp4
│ │ │ 03-贝叶斯的观念和事例实战.mp4
│ │ │ [第5门]AI Math_[第2章]概率计算中篇.pdf
│ │ │
│ │ └─查核作业及答案.zip
│ │ # Q1 S& N1 F5 x4 c8 R2 B
│ └─03.第三章-概率计算下篇
│ │ 01-聚类、gmm模型.mp4
│ │ 02-em算法.mp4
│ │ [第5门]AI Math_[第3章]概率计算下篇.pdf
│ │
│ └─查核作业及答案.zip

└─【直播课】人工智能
├─章节1人工智能微专业系列直播
│ 从数学到AI神作:支撑向量机SVM.mp4

├─章节2机器学习
│ 带你全方位走进AI国际.mp4
│ 报过很多课却学欠好AI?学习办法用对了吗?.mp4
│ 敲开机器学习求职大门.mp4
│ 面试伤心?带你从企业运用方视点透视机器学习工程师.mp4

├─章节3深度学习
│ 春招想换作业?怎么入门深度学习?.mp4
│ 深度学习之抢手招聘方向与求职攻略.mp4
│ 游戏终结者!怎么用深度学习打败国际冠军?.mp4

├─章节4自然语言处理
│ 20行代码带你实践kaggle竞赛.mp4
│ NLP运用场景实战解析――电商用户谈论文本分类.mp4
│ 步入NLP范畴,先树立全方位认知.mp4

└─章节5人工智能数学基础
进步竞争力,AI高效学习计划.mp4
算法原理干货:浅显易懂了解EM算法.mp4

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