人工智能与大数据特训班视频课程 包含基础理论和项目实战

课程介绍
我们有幸站在时代的风口，目睹信息科技掀起的革命风暴，从AlphaGo到无人驾驶，人工智能结合大数据应用场景越来越多，现今每个人的工作都和数据息息相关，无论是大数据分析、机器学习、人工智能还是无人驾驶汽车，它们都将深刻改变我们的生活。

课程内容

• 宣传片
• 复杂系统
• 大数据与机器学习
• 人工智能的三个阶段
• 高等数学—元素和极限
• 复杂网络经济学应用
• 机器学习与监督算法
• 阿尔法狗与强化学习算法
• 高等数学—两个重要的极限定理
• 高等数学—导数
• 贝叶斯理论
• 高等数学—泰勒展开
• 高等数学—偏导数
• 高等数学—积分
• 高等数学—正态分布
• 朴素贝叶斯和最大似然估计
• 线性代数—线性空间和线性变换
• 数据科学和统计学
• 线性代数—矩阵、等价类和行列式
• Python基础课程
• 线性代数—特征值与特征向量
• 监督学习框架
• PCA、降维方法引入
• Python操作数据库、 Python爬虫
• 线性分类器
• Python进阶
• Scikit-Learn
• 熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
• 决策树
• 数据呈现基础
• 云计算初步
• D-Park实战
• 第四范式分享
• 决策树到随机森林
• 数据呈现进阶
• 强化学习
• SVM和神经网络引入
• 集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
• 神经网络
• 监督学习－回归与分类
• 神经网络基础与卷积网络
• 时间序列预测
• 人工智能金融应用
• 计算机视觉深度学习入门
• 个性化推荐算法
• Pig和Spark巩固
• 人工智能与设计
• 神经网络
• 非线性动力学
• 高频交易订单流模型
• 区块链一场革命
• 统计物理专题
• 复杂网络简介
• ABM简介及金融市场建模
• 用伊辛模型理解复杂系统
• 金融市场的复杂性
• 广泛出现的幂律分布
• 自然启发算法
• 机器学习的方法
• 模型可视化工程管理
• Value Iteration Networks
• 最新回放
• 非线性动力学系统
• 自然语言处理导入
• 复杂网络上的物理传输过程
• RNN及LSTM
• 漫谈人工智能创业
• 深度学习其他主题
• 课程总结