Python人工智能大數(shù)據(jù)教程售價3528元

包括了  復(fù)雜系統(tǒng)  Python基礎(chǔ)   爬蟲  數(shù)學(xué)基礎(chǔ)  大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)以及 人工智能

 

有監(jiān)督學(xué)習(xí) 無監(jiān)督學(xué)習(xí)  強(qiáng)化學(xué)習(xí)  深度學(xué)習(xí)  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 卷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 視覺深度學(xué)習(xí) 推薦算法 等等

 

你可以根據(jù)你需要的進(jìn)行學(xué)習(xí)，不一定要全部看完

 

例如：你就看看基礎(chǔ)，學(xué)學(xué)爬蟲，抓抓妹子，你也可以，學(xué)學(xué)到底是如何換頭的

 

或是看看人臉識別到底怎么做的。甚至就了解了解，人工智能到底是什么鬼！

 

帶來哪些行業(yè)的危機(jī)，大數(shù)據(jù)到底干啥用的....

課程簡介：

從Alpha—GO到無人駕駛，人工智能AI結(jié)合大數(shù)據(jù)發(fā)揮出驚人功效的場景越來越多。如何從零開始真正入門這個領(lǐng)域？人工智能、大數(shù)據(jù)與復(fù)雜系統(tǒng)一月特訓(xùn)班可以幫到您！

混沌巡洋艦講師團(tuán)

來自巴黎高師，中科院，北師大等世界著名高校及機(jī)構(gòu)的混沌巡洋艦導(dǎo)師團(tuán)，為大家在人工智能，大數(shù)據(jù)與復(fù)雜系統(tǒng)的知識海洋里揚(yáng)帆領(lǐng)航。

第 1 講復(fù)雜系統(tǒng)

第 2 講大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)

第 3 講人工智能的三個階段

第 4 講高等數(shù)學(xué)—元素和極限

第 5 講復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用

第 6 講機(jī)器學(xué)習(xí)與監(jiān)督算法

第 7 講阿爾法狗與強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法

第 8 講高等數(shù)學(xué)—兩個重要的極限定理

第 9 講高等數(shù)學(xué)—導(dǎo)數(shù)

第 10 講貝葉斯理論

第 11 講高等數(shù)學(xué)—泰勒展開

第 13 講高等數(shù)學(xué)—積分

第 14 講高等數(shù)學(xué)—正態(tài)分布

第 15 講樸素貝葉斯和最大似然估計

第 16 講線性代數(shù)—線性空間和線性變換

第 17 講數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計學(xué)（上）

第 18 講線性代數(shù)—矩陣、等價類和行列式

第 19 講Python基礎(chǔ)課程（上）

第 20 講線性代數(shù)—特征值與特征向量

第 21 講監(jiān)督學(xué)習(xí)框架

第 22 講Python基礎(chǔ)課程（下）

第 23 講PCA、降維方法引入

第 24 講數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計學(xué)（下）

第 25 講Python操作數(shù)據(jù)庫、 Python爬蟲

第 26 講線性分類器

第 27 講Python進(jìn)階（上）

第 28 講Scikit-Learn

第 29 講熵、邏輯斯蒂回歸、SVM引入

第 30 講Python進(jìn)階（下）

第 31 講決策樹

第 32 講數(shù)據(jù)呈現(xiàn)基礎(chǔ)

第 33 講云計算初步

第 34 講D-Park實(shí)戰(zhàn)

第 35 講第四范式分享

第 36 講決策樹到隨機(jī)森林

第 37 講數(shù)據(jù)呈現(xiàn)進(jìn)階

第 38 講強(qiáng)化學(xué)習(xí)（上）

第 39 講強(qiáng)化學(xué)習(xí)（下）

第 40 講SVM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入

第 41 講集成模型總結(jié)和GDBT理解及其衍生應(yīng)用

第 42 講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第 43 講監(jiān)督學(xué)習(xí)－回歸

第 44 講監(jiān)督學(xué)習(xí)－分類

第 45 講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)與卷積網(wǎng)絡(luò)

第 46 講時間序列預(yù)測

第 47 講人工智能金融應(yīng)用

第 48 講計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)入門目的篇

第 49 講計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)入門結(jié)構(gòu)篇

第 50 講計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)入門優(yōu)化篇

第 51 講計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)入門數(shù)據(jù)篇

第 52 講計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)入門工具篇

第 53 講個性化推薦算法

第 54 講Pig和Spark鞏固

第 55 講人工智能與設(shè)計

第 56 講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第 57 講非線性動力學(xué)

第 58 講高頻交易訂單流模型

第 59 講區(qū)塊鏈:一場革命

第 60 講統(tǒng)計物理專題（一）

第 61 講統(tǒng)計物理專題（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配分函數(shù)Z

第 62 講復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)簡介

第 63 講ABM簡介及金融市場建模

第 64 講用伊辛模型理解復(fù)雜系統(tǒng)

第 65 講金融市場的復(fù)雜性

第 66 講廣泛出現(xiàn)的冪律分布

第 67 講自然啟發(fā)算法

第 68 講機(jī)器學(xué)習(xí)的方法

第 69 講模型可視化工程管理

第 70 講Value Iteration Networks

第 71 講非線性動力學(xué)系統(tǒng)（上）

第 72 講非線性動力學(xué)系統(tǒng)（下）

第 73 講自然語言處理導(dǎo)入

第 74 講復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的物理傳輸過程

第 75 講RNN及LSTM

第 76 講漫談人工智能創(chuàng)業(yè)

第 77 講深度學(xué)習(xí)其他主題

第 78 講課程總結(jié)