《人工智能、大数据与复杂系统一月特训班》完整视频教程下载 ——不仅是智商的挑战,更是一个重大人生机会(万门大学主推课程)

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人工智能、大数据与复杂系统一月特训班
人工智能、大数据与复杂系统一月特训班

课程介绍

课程名称:人工智能、大数据与复杂系统一月特训班

授课教师:混沌巡洋舰讲师团

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包括了  复杂系统  Python基础   爬虫  数学基础  大数据基础以及 人工智能

有监督学习 无监督学习  强化学习  深度学习  神经网络 卷神经网络 视觉深度学习 推荐算法 等等等等。

课程宣传片

授课老师介绍

混沌巡洋舰讲师团

来自巴黎高师,中科院,北师大等世界著名高校及机构的混沌巡洋舰导师团,为大家在人工智能,大数据与复杂系统的知识海洋里扬帆领航。

资源介绍

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课程目录

第 1 讲复杂系统

1.1物理预测的胜利与失效

1.2预测失效原因

1.3复杂系统引论

1.4生活实例与本章答疑

第 2 讲大数据与机器学习

2.1大数据预测因为噪声失效

2.2大数据与机器学习

第 3 讲人工智能的三个阶段

3.1规则阶段

3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段

3.3课间答疑

3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段

3.5三个阶段总结分析

3.6人工智能的应用(一)

3.7人工智能的应用(二)

3.8课间答疑

3.9课程大纲(一)

3.10课程大纲(二)

第 4 讲高等数学—元素和极限

4.1实数的定义(一)

4.2实数的定义(二)

4.3实数的定义(三)

4.4实数的元素个数(一)

4.5实数的元素个数(二)

4.6自然数个数少于实数个数(一)

4.7自然数个数少于实数个数(二)

4.8无穷大之比较(一)

4.9无穷大之比较(二)

4.10级数的收敛

4.11极限的定义

4.12极限的四则运算

4.13极限的复合

4.14连续性

第 5 讲复杂网络经济学应用

5.1用网络的思维看经济结构

5.2复杂网络认识前后

5.3从网络结构看不同地区(一)

5.4从网络结构看不同地区(二)

第 6 讲机器学习与监督算法

6.1什么是机器学习

6.2机器学习的类型

6.3简单回归实例(一)

6.4简单回归实例(二)

6.5简单回归实例(三)

第 7 讲阿尔法狗与强化学习算法

7.1人工智能的发展

7.2强化学习算法(一)

7.3强化学习算法(二)

7.4强化学习算法(三)

7.5Alphago给我们的启示

7.6无监督学习

第 8 讲高等数学—两个重要的极限定理

8.1元素与极限的知识点回顾

8.2第一个重要极限定理的证明(一)

8.3第一个重要极限定理的证明(二)

8.4夹逼定理

8.5第二个重要极限定理的证明

第 9 讲高等数学—导数

9.1导数的定义

9.2初等函数的导数

9.3反函数的导数(一)

9.4反函数的导数(二)

9.5复合函数的导数

9.6泰勒展开

9.7罗尔定理

9.8微分中值定理和柯西中值定理

9.9洛比塔法则

9.10泰勒展开的证明

第 10 讲贝叶斯理论

10.1梯度优化(一)

10.2梯度优化(二)

10.3概率基础

10.4概率与事件

10.5贝叶斯推理(一)

10.6贝叶斯推理(二)

10.7贝叶斯推理(三)

10.8辛普森案件

10.9贝叶斯推理深入

10.10贝叶斯于机器学习(一)

10.11贝叶斯于机器学习(二)

10.12贝叶斯决策(一)

10.13贝叶斯决策(二)

10.14贝叶斯决策(三)

第 11 讲高等数学—泰勒展开

11.1泰勒展开

11.2展开半径

11.3欧拉公式

11.4泰勒展开求极限(一)

11.5泰勒展开求极限(二)

第 12 讲高等数学—偏导数

12.1偏导数的对称性

12.2链式法则

12.3梯度算符、拉氏算符

第 13 讲高等数学—积分

13.1黎曼积分

13.2微积分基本定理

13.3分部积分(一)

13.4分部积分(二)

第 14 讲高等数学—正态分布

14.1标准正态分布

14.2中心极限定理

14.3误差函数

14.4二维正态分布

14.5多维正态分布

第 15 讲朴素贝叶斯和最大似然估计

15.1蒙特卡洛分析(一)

15.2蒙特卡洛分析(二)

15.3贝叶斯先验

15.4先验到后验的过程

15.5朴素贝叶斯(一)

15.6朴素贝叶斯(二)

15.7算法设计

15.8TF-IDF(一)

15.9TF-IDF(二)

15.10朴素贝叶斯(三)

15.11最大似然估计(一)

15.12最大似然估计(二)

第 16 讲线性代数—线性空间和线性变换

16.1线性代数概述

16.2线性代数应用方法论

16.3线性乘法的可交换性和结合律

16.4线性空间

16.5线性空间八条法则(一)

16.6线性空间八条法则(二)

16.7线性空间八条法则(三)

16.8连续傅立叶变换

16.9离散傅立叶变换

16.10非常规线性空间

16.11线性相关和线性无关

16.12秩

16.13线性变换(一)

16.14线性变换(二)

第 17 讲数据科学和统计学(上)

17.1课程Overview

17.2回顾统计学(一)

17.3回顾统计学(二)

17.4回顾统计学(三)

17.5回顾数据科学(一)

17.6回顾数据科学(二)和教材介绍

17.7R和RStudio等介绍(一)

17.8R和RStudio等介绍(二)

17.9随机变量(一)

17.10随机变量(二)

17.11换门的概率模拟计算(一)

17.12换门的概率模拟计算(二)

17.13换门的概率模拟计算(三)

第 18 讲线性代数—矩阵、等价类和行列式

18.1线性代数知识点回顾

18.2矩阵表示线性变化

18.3可逆矩阵表示坐标变化

18.4相似矩阵

18.5相似矩阵表示相同线性变化

18.6线性代数解微分方程

18.7矩阵的运算—转秩(一)

18.8矩阵的运算—转秩(二)

18.9等价关系

18.10等价类

18.11行列式(一)

18.12行列式(二)

18.13行列式(三)

第 19 讲Python基础课程(上)

19.1Python介绍(一)

19.2Python介绍(二)

19.3变量—命名规范

19.4变量—代码规范

19.5变量类型—数值类型

19.6变量类型—bool类型

19.7变量类型—字符串类型(一)

19.8课间答疑

19.9变量类型—字符串类型(二)

19.10变量类型—字符串类型(三)

19.11变量类型—列表类型(一)

19.12变量类型—列表类型(二)

19.13变量类型—列表类型(三)

19.14变量类型—元组类型、字典类型(一)

19.15变量类型—字典类型(二)

第 20 讲线性代数—特征值与特征向量

20.1线性代数知识点回顾

20.2例题讲解(一)

20.3例题讲解(二)

20.4例题讲解(三)

20.5特征值与特征向量的物理意义

20.6特征值与特征向量的性质(一)

20.7特征值与特征向量的性质(二)

20.8本征值的计算(一)

20.9本征值的计算(二)

20.10线性代数核心定理

20.11对偶空间(一)

20.12对偶空间(二)

20.13欧氏空间与闵氏空间

20.14厄米矩阵

第 21 讲监督学习框架

21.1经验误差和泛化误差

21.2最大后验估计

21.3正则化

21.4lasso回归

21.5超参数(一)

21.6超参数(二)

21.7监督学习框架(一)

21.8监督学习框架(二)

21.9KNN(K最近邻)算法(一)

21.10KNN(K最近邻)算法(二)

21.11KNN(K最近邻)算法(三)

21.12线性分类器

21.13高斯判别模型(一)

21.14高斯判别模型(二)

第 22 讲Python基础课程(下)

22.1条件判断(一)

22.2条件判断(二)

22.3循环(一)

22.4循环(二)

22.5课间答疑

22.6循环(三)

22.7循环(四)

22.8函数(一)

22.9函数(二)

22.10函数(三)

22.11函数(四)

22.12类(一)

22.13类(二)

22.14类(三)

第 23 讲PCA、降维方法引入

23.1无监督学习框架

23.2降维存在的原因

23.3PCA数学分析方法(一)

23.4PCA数学分析方法(二)

23.5PCA数学分析方法(三)

23.6PCA数学分析方法(四)

23.7PCA之外的降维方法—LDA

23.8PCA背后的假设(一)

23.9PCA背后的假设(二)

第 24 讲数据科学和统计学(下)

24.1课程Overview

24.2理解统计思想(一)

24.3理解统计思想(二)

24.4理解统计思想(三)

24.5概率空间

24.6随机变量(一)

24.7随机变量(二)

24.8随机变量(三)

24.9随机变量(四)

24.10参数估计(一)

24.11参数估计(二)

24.12假设检验(一)

24.13假设检验(二)

第 25 讲Python操作数据库、 Python爬虫

25.1课程介绍

25.2认识关系型数据库(一)

25.3认识关系型数据库(二)

25.4MySQL数据库与Excel的不同

25.5命令行操作数据库(一)

25.6命令行操作数据库(二)

25.7命令行操作数据库(三)

25.8命令行操作数据库(四)

25.9Python操作数据库(一)

25.10Python操作数据库(二)

25.11Python操作数据库(三)

25.12Python操作数据库(四)

25.13Python爬虫(一)

25.14Python爬虫(二)

25.15Python爬虫(三)

25.16Python爬虫(四)

25.17Python爬虫(五)

第 26 讲线性分类器

26.1Lasso:alpha参数与准确率(一)

26.2Lasso:alpha参数与准确率(二)

26.3Lasso:alpha参数与准确率(三)

26.4线性分类器

26.5LDA(一)

26.6LDA(二)

26.7LDA(三)

26.8Perceptron(一)

26.9Perceptron(二)

26.10Perceptron(三)

26.11Perceptron(四)

26.12熵与信息(一)

26.13熵与信息(二)

第 27 讲Python进阶(上)

27.1NumPy基本操作(一)

27.2NumPy基本操作(二)

27.3NumPy基本操作(三)

27.4NumPy基本操作(四)

27.5NumPy基本操作(五)

27.6NumPy基本操作(六)

27.7Pandas基本操作(一)

27.8Pandas基本操作(二)

27.9Pandas基本操作(三)

27.10Pandas基本操作(四)

27.11Pandas绘图(一)

27.12Pandas绘图(二)

27.13Pandas绘图(三)

27.14Pandas绘图(四)

第 28 讲Scikit-Learn

28.1课程介绍

28.2Scikit-Learn介绍

28.3数据处理(一)

28.4数据处理(二)

28.5模型实例、模型选择(一)

28.6模型实例、模型选择(二)

28.7模型实例、模型选择(三)

28.8模型实例、模型选择(四)

28.9模型实例、模型选择(五)

第 29 讲熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入

29.1熵(一)

29.2熵(二)

29.3熵(三)

29.4熵(四)

29.5熵(五)

29.6熵(六)

29.7熵(七)

29.8逻辑斯蒂回归(一)

29.9逻辑斯蒂回归(二)

29.10逻辑斯蒂回归(三)

29.11逻辑斯蒂回归(四)

29.12逻辑斯蒂回归(五)

29.13SVM引入

第 30 讲Python进阶(下)

30.1泰坦尼克数据处理与分析(一)

30.2泰坦尼克数据处理与分析(二)

30.3泰坦尼克数据处理与分析(三)

30.4泰坦尼克数据处理与分析(四)

30.5泰坦尼克数据处理与分析(五)

30.6泰坦尼克数据处理与分析(六)

30.7泰坦尼克数据处理与分析(七)

30.8泰坦尼克数据处理与分析(八)

30.9泰坦尼克数据处理与分析(九)

第 31 讲决策树

31.1决策树(一)

31.2决策树(二)

31.3决策树(三)

31.4决策树(四)

第 32 讲数据呈现基础

32.1课程安排

32.2什么是数据可视化

32.3设计原则

32.4数据可视化流程

32.5视觉编码

32.6图形选择(一)

32.7图形选择(二)

32.8图形选择(三)

第 33 讲云计算初步

33.1Hadoop介绍

33.2Hdfs应用(一)

33.3Hdfs应用(二)

33.4MapReduce(一)

33.5MapReduce(二)

33.6Hive应用(一)

33.7Hive应用(二)

33.8Hive应用(三)

33.9Hive应用(四)

第 34 讲D-Park实战

34.1Pig应用(一)

34.2Pig应用(二)

34.3Pig应用(三)

34.4Pig应用(四)

34.5Pig应用(五)

34.6Pig应用(六)

34.7Spark应用(一)

34.8Spark应用(二)

34.9Spark应用(三)

34.10Spark应用(四)

34.11Spark应用(五)

34.12Spark应用(六)

34.13Spark应用(七)

第 35 讲第四范式分享

35.1推荐技术的介绍

35.2人是如何推荐商品的

35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果

35.4求解—从数据到模型

35.5数据拆分与特征工程

35.6推荐系统机器学习模型

35.7评估模型

35.8建模过程的演示与课间答疑

第 36 讲决策树到随机森林

36.1决策树

36.2随机森林

36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测(一)

36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测(二)

36.5模型参数的介绍

36.6集成方法(一)

36.7集成方法(二)

36.8Blending

36.9gt多样化

36.10Bagging与决策树(一)

36.11Bagging与决策树(二)

36.12Boosting方法(一)

36.13Boosting方法(二)

36.14Boosting方法(三)

36.15Boosting方法(四)

第 37 讲数据呈现进阶

37.1静态信息图(一)

37.2静态信息图(二)

37.3静态信息图(三)

37.4静态信息图(四)

37.5静态信息图(五)

37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍

37.7DOM和开发者工具

37.8D3(一)

37.9D3(二)

37.10D3(三)

37.11div.html

37.12svg.html

37.13D3支持的数据类型

37.14Make a map(一)

37.15Make a map(二)

第 38 讲强化学习(上)

38.1你所了解的强化学习是什么

38.2经典条件反射(一)

38.3经典条件反射(二)

38.4操作性条件反射

38.5Evaluation Problem(一)

38.6Evaluation Problem(二)

38.7Evaluation Problem(三)

38.8Evaluation Problem(四)

38.9Policy Learning(一)

38.10Policy Learning(二)

38.11Policy Learning(三)

38.12Policy Learning(四)

38.13Policy Learning(五)

38.14Policy Learning(六)

第 39 讲强化学习(下)

39.1Policy Learning总结

39.2基于模型的RL(一)

39.3基于模型的RL(二)

39.4基于模型的RL(三)

39.5基于模型的RL(四)

39.6基于模型的RL(五)

39.7基于模型的RL(六)

39.8大脑中的强化学习算法(一)

39.9大脑中的强化学习算法(二)

39.10大脑中的强化学习算法(三)

39.11大脑中的强化学习算法(四)

39.12大脑中的强化学习算法(五)

39.13RL in alphaGo(一)

39.14RL in alphaGo(二)

39.15RL in alphaGo(三)

39.16RL in alphaGo(四)

第 40 讲SVM和神经网络引入

40.1VC维

40.2SVM(一)

40.3SVM(二)

40.4SVM(三)

40.5SVM(四)

40.6SVM(五)

40.7SVM(六)

40.8SVM(七)

40.9SVM(八)

40.10SVM(九)

40.11SVM(十)

40.12SVM(十一)

40.13SVM(十二)和神经网络引入

第 41 讲集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用

41.1集成模型总结(一)

41.2集成模型总结(二)

41.3集成模型总结(三)

41.4集成模型总结(四)

41.5集成模型总结(五)

41.6GDBT理解及其衍生应用(一)

41.7GDBT理解及其衍生应用(二)

41.8GDBT理解及其衍生应用(三)

41.9GDBT理解及其衍生应用(四)

41.10GDBT理解及其衍生应用(五)

41.11GDBT理解及其衍生应用(六)

41.12GDBT理解及其衍生应用(七)

41.13GDBT理解及其衍生应用(八)

41.14GDBT理解及其衍生应用(九)

41.15GDBT理解及其衍生应用(十)

第 42 讲神经网络

42.1SVM比较其他分类起代码(一)

42.2SVM比较其他分类起代码(二)

42.3神经网络(一)

42.4神经网络(二)

42.5神经网络(三)

42.6神经网络(四)

第 43 讲监督学习-回归

43.1机器学习的概念和监督学习

43.2机器学习工作流程(一)

43.3机器学习工作流程(二)

43.4机器学习工作流程(三)

43.5机器学习工作流程(四)

43.6案例分析(一)

43.7案例分析(二)

43.8案例分析(三)

43.9案例分析(四)

43.10经验分享(一)

43.11经验分享(二)

43.12经验分享(三)

第 44 讲监督学习-分类

44.1常用的分类算法

44.2模型评估标准和案例分析

44.3数据探索(一)

44.4数据探索(二)

44.5数据探索(三)

44.6数据探索(四)

44.7数据探索(五)

44.8数据探索(六)

44.9模型训练与选择(一)

44.10模型训练与选择(二)

44.11Airbnb数据探索过程(一)

44.12Airbnb数据探索过程(二)

44.13地震数据可视化过程(一)

44.14地震数据可视化过程(二)

第 45 讲神经网络基础与卷积网络

45.1神经网络(一)

45.2神经网络(二)

45.3神经网络(三)

45.4神经网络(四)

45.5神经网络(五)

45.6神经网络(六)

45.7神经网络(七)

45.8神经网络(八)

45.9神经网络(九)

45.10神经网络(十)

45.11图像处理基础

45.12卷积(一)

45.13卷积(二)

第 46 讲时间序列预测

46.1时间序列预测概述(一)

46.2时间序列预测概述(二)

46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA)

46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(一)

46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(二)

46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(三)

46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析(四)

46.8长短期记忆网络(LSTM)(一)

46.9长短期记忆网络(LSTM)(二)

46.10长短期记忆网络(LSTM)案例分析

46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet(一)

46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet(二)

46.13课程答疑

第 47 讲人工智能金融应用

47.1人工智能金融应用(一)

47.2人工智能金融应用(二)

47.3人工智能金融应用(三)

47.4人工智能金融应用(四)

47.5机器学习方法(一)

47.6机器学习方法(二)

47.7机器学习方法(三)

47.8机器学习方法(四)

第 48 讲计算机视觉深度学习入门目的篇

48.1计算机视觉深度学习入门概述

48.2计算机视觉领域正在关心的问题(一)

48.3计算机视觉领域正在关心的问题(二)

48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(一)

48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(二)

48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(三)

48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(四)

第 49 讲计算机视觉深度学习入门结构篇

49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN

49.2特征如何组织(一)

49.3特征如何组织(二)

49.4特征如何组织(三)

49.5特征如何组织(四)

49.6结构之间的优劣评判以及实验结果(一)

49.7结构之间的优劣评判以及实验结果(二)

49.8结构之间的优劣评判以及实验结果(三)

49.9结构之间的优劣评判以及实验结果(四)

49.10结构之间的优劣评判以及实验结果(五)

49.11结构之间的优劣评判以及实验结果(六)

49.12结构之间的优劣评判以及实验结果(七)

49.13结构之间的优劣评判以及实验结果(八)

第 50 讲计算机视觉深度学习入门优化篇

50.1计算机视觉深度学习入门:优化篇概述

50.2CNN模型的一阶优化逻辑

50.3训练稳定性:Annealing和Momentum

50.4抗拟合:从Dropout到Weight Decay

50.5竞争优化器和多机并行

50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去

第 51 讲计算机视觉深度学习入门数据篇

51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集

51.2对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩(一)

51.3对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩(二)

51.4如何使用端到端深度学习的方法

第 52 讲计算机视觉深度学习入门工具篇

52.1计算机视觉深度学习入门工具篇(一)

52.2计算机视觉深度学习入门工具篇(二)

52.3计算机视觉深度学习入门工具篇(三)

第 53 讲个性化推荐算法

53.1个性化推荐的发展

53.2推荐算法的演进(一)

53.3推荐算法的演进(二)

53.4推荐算法的演进(三)

53.5推荐算法的演进(四)

53.6建模step by step(一)

53.7建模step by step(二)

53.8建模step by step(三)

53.9算法评估和迭代

53.10工程化实践、常见的问题与解决方法、前沿进展与展望

第 54 讲Pig和Spark巩固

54.1Pig巩固(一)

54.2Pig巩固(二)

54.3Pig巩固(三)

54.4Pig巩固(四)

54.5Pig巩固(五)

54.6Spark巩固(一)

54.7Spark巩固(二)

54.8Spark巩固(三)

54.9Spark巩固(四)

54.10Spark巩固(五)

第 55 讲人工智能与设计

55.1智能存在的意义是什么?

55.2已有人工智的设计应用

55.3人的智能(一)

55.4人的智能(二)

55.5人的智能的特点(一)

55.6人的智能的特点(二)

55.7人的智能的特点(三)

55.8人工智能(一)

55.9人工智能(二)

55.10使用人工智能的方式

第 56 讲神经网络

56.1卷积的本质

56.2卷积的三大特点

56.3Pooling

56.4数字识别(一)

56.5数字识别(二)

56.6感受野

56.7RNN

第 57 讲非线性动力学

57.1非线性动力学

57.2线性动力系统

57.3线性动力学与非线性动力学系统(一)

57.4线性动力学与非线性动力学系统(二)

57.5定点理论

57.6Poincare引理

第 58 讲高频交易订单流模型

58.1高频交易

58.2点过程基础(一)

58.3点过程基础(二)

58.4点过程基础(三)

58.5订单流数据分析(一)

58.6订单流数据分析(二)

58.7订单流数据分析(三)

58.8订单流数据分析(四)

58.9订单流数据分析(五)

第 59 讲区块链:一场革命

59.1比特币(一)

59.2比特币(二)

59.3比特币(三)

59.4以太坊简介及ICO

第 60 讲统计物理专题(一)

60.1统计物理的开端(一)

60.2统计物理的开端(二)

60.3抛硬币抛出正态分布(一)

60.4抛硬币抛出正态分布(二)

60.5再造整个世界(一)

60.6再造整个世界(二)

60.7温度的本质(一)

60.8温度的本质(二)

60.9压强

60.10证明理想气体方程

60.11化学势

60.12四大热力学势(一)

60.13 四大热力学势(二)

第 61 讲统计物理专题(二)

61.1神奇公式.mp4

61.2信息熵(一)

61.3信息熵(二)

61.4Boltzmann分布

61.5配分函数Z

第 62 讲复杂网络简介

62.1Networks in real worlds

62.2BasicConcepts(一)

62.3BasicConcepts(二)

62.4Models(一)

62.5Models(二)

62.6Algorithms(一)

62.7Algorithms(二)

第 63 讲ABM简介及金融市场建模

63.1课程介绍

63.2系统与系统建模

63.3ABM与复杂系统建模(一)

63.4ABM与复杂系统建模(二)

63.5ABM与复杂系统建模(三)

63.6ABM为经济系统建模

63.7经典经济学如何给市场建模

63.8ABM与复杂系统建模-市场交易

63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散

63.10ABM与复杂系统建模-交通系统(一)

63.11ABM与复杂系统建模-交通系统(二)

63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型(一)

63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型(二)

63.14ABM金融市场-genova市场模型

63.15ABM金融市场-Agent及其行为

63.16学习模型

63.17ABM金融市场-价格形成机制

63.18ABM的特点与缺陷

第 64 讲用伊辛模型理解复杂系统

64.1伊辛模型的背景及格气模型

64.2伊辛模型(一)

64.3伊辛模型(二)

64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟

64.5Ising Model(2D)

64.6相变和临界现象

64.7Critical Exponents

64.8正问题和反问题

64.9(空间中的)投票模型

64.10(网络中的)投票模型

64.11观念动力学

64.12集体运动Vicsek模型

64.13自旋玻璃

64.14Hopfield神经网络

64.15限制Boltzmann机

64.16深度学习与重正化群(一)

64.17深度学习与重正化群(二)

64.18总结

64.19答疑

第 65 讲金融市场的复杂性

65.1导论(一)

65.2导论(二)

65.3导论(三)

65.4导论(四)

65.5导论(五)

65.6Classical Benchmarks(一)

65.7Classical Benchmarks(二)

65.8Classical Benchmarks(三)

65.9Classical Benchmarks(四)

65.10Classical Benchmarks(五)

65.11Endogenous Risk(一)

65.12Endogenous Risk(二)

65.13Endogenous Risk(三)

65.14Endogenous Risk(四)

65.15Endogenous Risk(五)

65.16Endogenous Risk(六)

65.17Heterogeneous Beliefs(一)

65.18Heterogeneous Beliefs(二)

65.19总结

第 66 讲广泛出现的幂律分布

66.1生物界(一)

66.2生物界(二)

66.3生物界(三)

66.4生物界(四)

66.5城市、商业(一)

66.6城市、商业(二)

66.7启示(一)

66.8启示(二)

66.9总结

第 67 讲自然启发算法

67.1课程回顾及答疑

67.2概括(一)

67.3概括(二)

67.4模拟退火算法(一)

67.5模拟退火算法(二)

67.6进化相关的算法(一)

67.7进化相关的算法(二)

67.8进化相关的算法(三)

67.9进化相关的算法(四)

67.10粒子群算法(一)

67.11粒子群算法(二)

67.12粒子群算法(三)

67.13遗传算法和PSO的比较

67.14更多的类似的算法(一)

67.15更多的类似的算法(二)

67.16答疑

第 68 讲机器学习的方法

68.1为什么要讲学习方法

68.2阅读论文

68.3综述式文章举例(一)

68.4综述式文章举例(二)

68.5碎片化时间学习及书籍

68.6视频学习资源及做思维导图

68.7铁哥答疑(一)

68.8铁哥答疑(二)

68.9输出是最好的学习(一)

68.10输出是最好的学习(二)

68.11案例(一)

68.12案例(二)

68.13案例(三)

68.14案例(四)

68.15案例(五)

第 69 讲模型可视化工程管理

69.1课程简介

69.2虚拟换环境—Anaconda&docker(一)

69.3虚拟换环境—Anaconda&docker(二)

69.4虚拟换环境—Anaconda&docker(三)

69.5虚拟换环境—Anaconda&docker(四)

69.6虚拟换环境—Anaconda&docker(五)

69.7虚拟换环境—Anaconda&docker(六)

69.8虚拟换环境—Anaconda&docker(七)

69.9虚拟换环境—Anaconda&docker(八)

69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard(一)

69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard(二)

69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts

69.13日志管理系统—ELK

69.14极速Bi系统—superset

69.15Dashboard补充

69.16ELK补充

69.17Superset补充

69.18Superset补充及总结

第 70 讲Value Iteration Networks

70.1Background&Motivation

70.2Value Iteration

70.3Grid—world Domain

70.4总结及答疑

第 71 讲非线性动力学系统(上)

71.1非线性动力学系统(一)

71.2非线性动力学系统(二)

71.3二维系统动力学综述—Poincare引理

71.4Bifurcation(一)

71.5Bifurcation(二)

71.6Bifurcation(三)

71.7Bifurcation(四)

71.8Bifurcation(五)

71.9Bifurcation(六)

71.10混沌(一)

71.11混沌(二)

71.12混沌(三)

71.13混沌(四)

71.14混沌(五)

71.15混沌(六)

71.16混沌(七)

71.17混沌(八)

71.18混沌(九)

71.19混沌(十)

71.20混沌(十一)

第 72 讲非线性动力学系统(下)

72.1自然语言处理乱弹(一)

72.2自然语言处理乱弹(二)

72.3RNN

72.4RNN及答疑

第 73 讲自然语言处理导入

73.1中文分词

73.2中文分词、依存文法分析

73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算

73.4知识库构建、问答系统

73.5示范战狼2的豆瓣评论词云(一)

73.6示范战狼2的豆瓣评论词云(二)

73.7示范战狼2的豆瓣评论词云(三)

73.8示范战狼2的豆瓣评论词云(四)

73.9示范战狼2的豆瓣评论词云(五)

第 74 讲复杂网络上的物理传输过程

74.1一些基本概念

74.2常用的统计描述物理量

74.3四种网络模型

74.4一些传播动力学模型(一)

74.5一些传播动力学模型(二)

74.6一些传播动力学模型(三)

74.7一些传播动力学模型(四)

74.8一些传播动力学模型(五)

74.9一些传播动力学模型(六)

74.10一些传播动力学模型(七)

74.11一些传播动力学模型(八)

74.12仿真模型的建立过程(一)

74.13仿真模型的建立过程(二)

74.14仿真模型的建立过程(三)

74.15仿真模型的建立过程(四)

74.16Combining complex networks and data mining

第 75 讲RNN及LSTM

75.1RNN—序列处理器(一)

75.2RNN—序列处理器(二)

75.3A simple enough case

75.4A dance between fix points

75.5Fix point、Train Chaos

75.6RNN作为生成模型(动力系统)

75.7RNN训练—BPTT(一)

75.8RNN训练—BPTT(二)

75.9梯度消失与梯度爆炸(一)

75.10梯度消失与梯度爆炸(二)

75.11Reservoir computing—偷懒方法

75.12LSTM

75.13LSTM、Use Examples

75.14词向量、Deep RNN

75.15Encoder Decoder Structure

75.16LSTM Text Generation(一)

75.17LSTM Text Generation(二)

75.18LSTM Text Generation(三)

第 76 讲漫谈人工智能创业

76.1人工智能对我们生活的影响(一)

76.2人工智能对我们生活的影响(二)

76.3人工智能对我们生活的影响(三)

76.4人工智能对我们生活的影响(四)

76.5人工智能对我们生活的影响(五)

76.6人工智能对我们生活的影响(六)

76.7人工智能创业中的商业思维

76.8三个战略管理学商业模型(一)

76.9三个战略管理学商业模型(二)

76.10三个战略管理学商业模型(三)

76.11三个战略管理学商业模型(四)

76.12三个战略管理学商业模型(五)

76.13三个战略管理学商业模型(六)

76.14三个战略管理学商业模型(七)

76.15三个战略管理学商业模型(八)

76.16三个战略管理学商业模型(九)

76.17关于Entrepreneurship

第 77 讲深度学习其他主题

77.1神经网络的无穷潜力

77.2玻尔兹曼机—联想的机器

77.3受限玻尔兹曼机

77.4对抗学习(一)

77.5对抗学习(二)

77.6对抗学习(三)

77.7对抗学习(四)

77.8程序讲解(一)

77.9程序讲解(二)

77.10程序讲解(三)

第 78 讲课程总结

78.1开场

78.2Attention实例—Spatial Transformer

78.3猫狗大战—CNN实战(一)

78.4猫狗大战—CNN实战(二)

78.5RNN诗人

78.6课程复习

78.7课程大纲(一)

78.8课程大纲(二)

78.9课程总结(一)

78.10课程总结(二)

人工智能、大数据与复杂系统一月特训班完整视频教程下载 万门大学主推课程——不仅是智商的挑战,更是一个重大人生机会

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