課程簡介：
從Alpha—GO到無人駕駛，人工智能AI結合大數據發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域？人工智能、大數據與復雜系統一月特訓班可以幫到您！
混沌巡洋艦講師團：
來自巴黎高師，中科院，北師大等世界著名高校及機構的混沌巡洋艦導師團，為大家在人工智能，大數據與復雜系統的知識海洋里揚帆領航。
第 1 講復雜系統
第 2 講大數據與機器學習
第 3 講人工智能的三個階段
第 4 講高等數學—元素和極限
第 5 講復雜網絡經濟學應用
第 6 講機器學習與監督算法
第 7 講阿爾法狗與強化學習算法
第 8 講高等數學—兩個重要的極限定理
第 9 講高等數學—導數
第 10 講貝葉斯理論
第 11 講高等數學—泰勒展開
第 13 講高等數學—積分
第 14 講高等數學—正態分布
第 15 講樸素貝葉斯和最大似然估計
第 16 講線性代數—線性空間和線性變換
第 17 講數據科學和統計學（上）
第 18 講線性代數—矩陣、等價類和行列式
第 19 講Python基礎課程（上）
第 20 講線性代數—特征值與特征向量
第 21 講監督學習框架
第 22 講Python基礎課程（下）
第 23 講PCA、降維方法引入
第 24 講數據科學和統計學（下）
第 25 講Python操作數據庫、 Python爬蟲
第 26 講線性分類器
第 27 講Python進階（上）
第 28 講Scikit-Learn
第 29 講熵、邏輯斯蒂回歸、SVM引入
第 30 講Python進階（下）
第 31 講決策樹
第 32 講數據呈現基礎
第 33 講云計算初步
第 34 講D-Park實戰
第 35 講第四范式分享
第 36 講決策樹到隨機森林
第 37 講數據呈現進階
第 38 講強化學習（上）
第 39 講強化學習（下）
第 40 講SVM和神經網絡引入
第 41 講集成模型總結和GDBT理解及其衍生應用
第 42 講神經網絡
第 43 講監督學習－回歸
第 44 講監督學習－分類
第 45 講神經網絡基礎與卷積網絡
第 46 講時間序列預測
第 47 講人工智能金融應用
第 48 講計算機視覺深度學習入門目的篇
第 49 講計算機視覺深度學習入門結構篇
第 50 講計算機視覺深度學習入門優化篇
第 51 講計算機視覺深度學習入門數據篇
第 52 講計算機視覺深度學習入門工具篇
第 53 講個性化推薦算法
第 54 講Pig和Spark鞏固
第 55 講人工智能與設計
第 56 講神經網絡
第 57 講非線性動力學
第 58 講高頻交易訂單流模型
第 59 講區塊鏈:一場革命
第 60 講統計物理專題（一）
第 61 講統計物理專題（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Z
第 62 講復雜網絡簡介
第 63 講ABM簡介及金融市場建模
第 64 講用伊辛模型理解復雜系統
第 65 講金融市場的復雜性
第 66 講廣泛出現的冪律分布
第 67 講自然啟發算法
第 68 講機器學習的方法
第 69 講模型可視化工程管理
第 70 講Value Iteration Networks
第 71 講非線性動力學系統（上）
第 72 講非線性動力學系統（下）
第 73 講自然語言處理導入
第 74 講復雜網絡上的物理傳輸過程
第 75 講RNN及LSTM
第 76 講漫談人工智能創業
第 77 講深度學習其他主題
第 78 講課程總結
資源下載鏈接：https://pan.baidu.com/s/1ZOcoC-ZceebaYIebvAmhUg 密碼：pa37
