人工智能与大数据特训班 基础理论 + 项目实战 课程最详细 最系统 零基础

------------------------课程介绍------------------------
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
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
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