02 万–门 完 人—工–能

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32-数据呈现基础
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
21-监督学习框架
10-贝叶斯理论
63-ABM简介及金融市场建模
14-高等数学—正态分布
70-Value Iteration Networks
74-复杂网络上的物理传输过程
55-人工智能与设计
50-计算机视觉深度学习入门优化篇
52-计算机视觉深度学习入门工具篇
77-深度学习其他主题
23-PCA、降维方法引入
58-高频交易订单流模型
64-用伊辛模型理解复杂系统
48-计算机视觉深度学习入门目的篇
59-区块链一场革命
60-统计物理专题(一)
68-机器学习的方法
17-数据科学和统计学(上)
02-大数据与机器学习
41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
45-神经网络基础与卷积网络
12-高等数学—偏导数
05-复杂网络经济学应用
70-最新回放
25-Python操作数据库、 Python爬虫
28-Scikit-Learn
26-线性分类器
0-宣传片
08-高等数学—两个重要的极限定理
42-神经网络
18-线性代数—矩阵、等价类和行列式
24-数据科学和统计学(下)
39-强化学习(下)
07-阿尔法狗与强化学习算法
61-统计物理专题(二)
49-计算机视觉深度学习入门结构篇
35-第四范式分享
36-决策树到随机森林
37-数据呈现进阶
62-复杂网络简介
01-复杂系统
51-计算机视觉深度学习入门数据篇
16-线性代数—线性空间和线性变换
57-非线性动力学
67-自然启发算法
31-决策树
71-非线性动力学系统(上)
38-强化学习(上)
40-SVM和神经网络引入
53-个性化推荐算法
15-朴素贝叶斯和最大似然估计
30-Python进阶(下)
66-广泛出现的幂律分布
75-RNN及LSTM
72-非线性动力学系统(下)
20-线性代数—特征值与特征向量
11-高等数学—泰勒展开
65-金融市场的复杂性
43-监督学习-回归
44-监督学习-分类
69-模型可视化工程管理
06-机器学习与监督算法
27-Python进阶(上)
19-Python基础课程(上)
73-自然语言处理导入
34-D-Park实战
09-高等数学—导数
56-神经网络
76-漫谈人工智能创业
78-课程总结
22-Python基础课程(下)
13-高等数学—积分
46-时间序列预测
04-高等数学—元素和极限
33-云计算初步
03-人工智能的三个阶段
54-Pig和Spark巩固
47-人工智能金融应用

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