課程介紹
我們有幸站在時代的風口，目睹信息科技掀起的革命風暴，從AlphaGo到無人駕駛，人工智能結合大數據應用場景越來越多，現今每個人的工作都和數據息息相關，無論是大數據分析、機器學習、人工智能還是無人駕駛汽車，它們都將深刻改變我們的生活。
課程內容
- 宣傳片
- 復雜系統
- 大數據與機器學習
- 人工智能的三個階段
- 高等數學—元素和極限
- 復雜網絡經濟學應用
- 機器學習與監督算法
- 阿爾法狗與強化學習算法
- 高等數學—兩個重要的極限定理
- 高等數學—導數
- 貝葉斯理論
- 高等數學—泰勒展開
- 高等數學—偏導數
- 高等數學—積分
- 高等數學—正態分布
- 樸素貝葉斯和最大似然估計
- 線性代數—線性空間和線性變換
- 數據科學和統計學
- 線性代數—矩陣、等價類和行列式
- Python基礎課程
- 線性代數—特征值與特征向量
- 監督學習框架
- PCA、降維方法引入
- Python操作數據庫、 Python爬蟲
- 線性分類器
- Python進階
- Scikit-Learn
- 熵、邏輯斯蒂回歸、SVM引入
- 決策樹
- 數據呈現基礎
- 云計算初步
- D-Park實戰
- 第四范式分享
- 決策樹到隨機森林
- 數據呈現進階
- 強化學習
- SVM和神經網絡引入
- 集成模型總結和GDBT理解及其衍生應用
- 神經網絡
- 監督學習－回歸與分類
- 神經網絡基礎與卷積網絡
- 時間序列預測
- 人工智能金融應用
- 計算機視覺深度學習入門
- 個性化推薦算法
- Pig和Spark鞏固
- 人工智能與設計
- 神經網絡
- 非線性動力學
- 高頻交易訂單流模型
- 區塊鏈一場革命
- 統計物理專題
- 復雜網絡簡介
- ABM簡介及金融市場建模
- 用伊辛模型理解復雜系統
- 金融市場的復雜性
- 廣泛出現的冪律分布
- 自然啟發算法
- 機器學習的方法
- 模型可視化工程管理
- Value Iteration Networks
- 最新回放
- 非線性動力學系統
- 自然語言處理導入
- 復雜網絡上的物理傳輸過程
- RNN及LSTM
- 漫談人工智能創業
- 深度學習其他主題
- 課程總結
