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(gè)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(gè)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(gè)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(jì)
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(jì)學(xué)（上）
第 18 講線性代數(shù)—矩陣、等價(jià)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(jì)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(jì)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(shí)間序列預(yù)測
第 47 講人工智能金融應(yīng)用
第 48 講計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)入門目的篇
第 49 講計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)入門結(jié)構(gòu)篇
第 50 講計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)入門優(yōu)化篇
第 51 講計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)入門數(shù)據(jù)篇
第 52 講計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)入門工具篇
第 53 講個(gè)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(jì)
第 56 講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第 57 講非線性動(dòng)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(jì)物理專題（一）
第 61 講統(tǒng)計(jì)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(dòng)力學(xué)系統(tǒng)（上）
第 72 講非線性動(dòng)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)
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