(价值3528元)人工智能、大数据与复杂系统
2018年万M大学 高清视频 
〖课程介绍〗:
涵盖课程：
人工智能数学基础、ipython notebook数据挖掘实战、机器学习VS复杂系统理论、机器学习编程实战、人工智能产业实战
著名AI专家联合授课：
许铁：以色列理工大学计算神经科学博士、混沌巡洋舰创始人
苑明理：彩云天气CTO&联合创始人、WiKipedia 汉化者&管理员、瓦克星计划发起人
主要知识点：
微积分基础、线性空间概念、矩阵运算基础、各类优化理论、概率统计、随机过程、统计学原理、贝叶斯分析、数据与传感器、信息与噪声、数据战略思维。
Python 编程基础、Python科学计算、数据分析、云计算介绍、区块链、人工智能发展简史、master algorithm、监督学习算法、无监督学习算法、决策树、集群模型。
神经网络、自然语言处理、强化学习算法、深度学习与BP算法、复杂性分析、微分方程与动力学派、统计物理与网络学派、计算神经科学与深度学习等
独家课程内容：
1、手把手带你入门，学习来自AI领域专家的课程视频。
2、跟随老师边学边练，亲自实践课程设计的技术项目。
3、人工智能产业结合案例讲解，项目直播辅导。
4、从头到脚机器学习落地：地产估值实战
5、手把手做视觉网络：深度学习tensorflow大战图像识别。
6、深度学习大战nlp ：RNN工程实践。
7、综合使用CNN和RNN实例：CNN+RNN联合实践
〖课程目录〗:
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
〖视频截图〗:
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