2018年1月份最新人工智能系统学习视频教程

0-宣传片
01-杂乱系统
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-杂乱网络经济学使用`
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—泰勒打开
12-高等数学—偏导数
13-高等数学—积分
14-高等数学—正态散布
15-朴素贝叶斯和最大似然估量
16-线性代数—线性空间和线性变换
17-数据科学和计算学(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-监督学习结构
22-Python基础课程(下)
23-PCA、降维办法引进
24-数据科学和计算学(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引进
30-Python进阶(下)
31-决策树
32-数据呈现基础
33-云核算开始
34-D-Park实战
35-第四范式共享
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和神经网络引进
41-集成模型总结和GDBT了解及其衍生使用
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-时间序列猜测
47-人工智能金融使用
48-核算机视觉深度学习入门意图篇
49-核算机视觉深度学习入门结构篇
50-核算机视觉深度学习入门优化篇
51-核算机视觉深度学习入门数据篇
52-核算机视觉深度学习入门东西篇
53-个性化引荐算法:
54-Pig和Spark稳固
55-人工智能与规划
56-神经网络
57-非线性动力学
58-高频买卖订单流模型
59-区块链一场革新
60-计算物理专题(一)
61-计算物理专题(二)
62-杂乱网络简介
63-ABM简介及金融市场建模
64-用伊辛模型了解杂乱系统
65-金融市场的杂乱性
66-广泛呈现的幂律散布
67-天然启示算法
68-机器学习的办法
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-天然语言处理导入
74-杂乱网络上的物理传输进程
75-RNN及LSTM
76-闲谈人工智能创业
77-深度学习其他主题
78-课程总结.

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2018年1月份最新人工智能系统学习视频教程原文链接:https://www.qwzy8.com/35905.html

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