從Alpha—GO到無(wú)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(chǎng)景越來(lái)越多。如何從零開(kāi)始真正入門(mén)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(lái)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(shí)海洋里揚(yáng)帆領(lǐng)航。
課程目錄：
第 1 講復(fù)雜系統(tǒng)
1.1物理預(yù)測(cè)的勝利與失效
1.2預(yù)測(cè)失效原因
1.3復(fù)雜系統(tǒng)引論
1.4生活實(shí)例與本章答疑
第 2 講大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)
2.1大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)因?yàn)樵肼暿?/span>
2.2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
3.1規(guī)則階段
3.2機(jī)器學(xué)習(xí)階段發(fā)展至連接主義階段
3.3課間答疑
3.4連接主義階段發(fā)展至深度學(xué)習(xí)階段
3.5三個(gè)階段總結(jié)分析
3.6人工智能的應(yīng)用（一）
3.7人工智能的應(yīng)用（二）
3.8課間答疑
3.9課程大綱（一）
3.10課程大綱（二）
第 4 講高等數(shù)學(xué)—元素和極限
4.1實(shí)數(shù)的定義（一）
4.2實(shí)數(shù)的定義（二）
4.3實(shí)數(shù)的定義（三）
4.4實(shí)數(shù)的元素個(gè)數(shù)（一）
4.5實(shí)數(shù)的元素個(gè)數(shù)（二）
4.6自然數(shù)個(gè)數(shù)少于實(shí)數(shù)個(gè)數(shù)（一）
4.7自然數(shù)個(gè)數(shù)少于實(shí)數(shù)個(gè)數(shù)（二）
4.8無(wú)窮大之比較（一）
4.9無(wú)窮大之比較（二）
4.10級(jí)數(shù)的收斂
4.11極限的定義
4.12極限的四則運(yùn)算
4.13極限的復(fù)合
4.14連續(xù)性
第 5 講復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用
5.1用網(wǎng)絡(luò)的思維看經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)
5.2復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識(shí)前后
5.3從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)看不同地區(qū)（一）
5.4從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)看不同地區(qū)（二）
第 6 講機(jī)器學(xué)習(xí)與監(jiān)督算法
6.1什么是機(jī)器學(xué)習(xí)
6.2機(jī)器學(xué)習(xí)的類(lèi)型
6.3簡(jiǎn)單回歸實(shí)例（一）
6.4簡(jiǎn)單回歸實(shí)例（二）
6.5簡(jiǎn)單回歸實(shí)例（三）
第 7 講阿爾法狗與強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法
7.1人工智能的發(fā)展
7.2強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（一）
7.3強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（二）
7.4強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（三）
7.5Alphago給我們的啟示
7.6無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
第 8 講高等數(shù)學(xué)—兩個(gè)重要的極限定理
8.1元素與極限的知識(shí)點(diǎn)回顧
8.2第一個(gè)重要極限定理的證明（一）
8.3第一個(gè)重要極限定理的證明（二）
8.4夾逼定理
8.5第二個(gè)重要極限定理的證明
第 9 講高等數(shù)學(xué)—導(dǎo)數(shù)
9.1導(dǎo)數(shù)的定義
9.2初等函數(shù)的導(dǎo)數(shù)
9.3反函數(shù)的導(dǎo)數(shù)（一）
9.4反函數(shù)的導(dǎo)數(shù)（二）
9.5復(fù)合函數(shù)的導(dǎo)數(shù)
9.6泰勒展開(kāi)
9.7羅爾定理
9.8微分中值定理和柯西中值定理
9.9洛比塔法則
9.10泰勒展開(kāi)的證明
第 10 講貝葉斯理論
10.1梯度優(yōu)化（一）
10.2梯度優(yōu)化（二）
10.3概率基礎(chǔ)
10.4概率與事件
10.5貝葉斯推理（一）
10.6貝葉斯推理（二）
10.7貝葉斯推理（三）
10.8辛普森案件
10.9貝葉斯推理深入
10.10貝葉斯于機(jī)器學(xué)習(xí)（一）
10.11貝葉斯于機(jī)器學(xué)習(xí)（二）
10.12貝葉斯決策（一）
10.13貝葉斯決策（二）
10.14貝葉斯決策（三）
第 11 講高等數(shù)學(xué)—泰勒展開(kāi)
11.1泰勒展開(kāi)
11.2展開(kāi)半徑
11.3歐拉公式
11.4泰勒展開(kāi)求極限（一）
11.5泰勒展開(kāi)求極限（二）
第 12 講高等數(shù)學(xué)—偏導(dǎo)數(shù)
12.1偏導(dǎo)數(shù)的對(duì)稱(chēng)性
12.2鏈?zhǔn)椒▌t
12.3梯度算符、拉氏算符
第 13 講高等數(shù)學(xué)—積分
13.1黎曼積分
13.2微積分基本定理
13.3分部積分（一）
13.4分部積分（二）
第 14 講高等數(shù)學(xué)—正態(tài)分布
14.1標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
14.2中心極限定理
14.3誤差函數(shù)
14.4二維正態(tài)分布
14.5多維正態(tài)分布
第 15 講樸素貝葉斯和最大似然估計(jì)
15.1蒙特卡洛分析（一）
15.2蒙特卡洛分析（二）
15.3貝葉斯先驗(yàn)
15.4先驗(yàn)到后驗(yàn)的過(guò)程
15.5樸素貝葉斯（一）
15.6樸素貝葉斯（二）
15.7算法設(shè)計(jì)
15.8TF-IDF（一）
15.9TF-IDF（二）
15.10樸素貝葉斯（三）
15.11最大似然估計(jì)（一）
15.12最大似然估計(jì)（二）
第 16 講線性代數(shù)—線性空間和線性變換
16.1線性代數(shù)概述
16.2線性代數(shù)應(yīng)用方法論
16.3線性乘法的可交換性和結(jié)合律
16.4線性空間
16.5線性空間八條法則（一）
16.6線性空間八條法則（二）
16.7線性空間八條法則（三）
16.8連續(xù)傅立葉變換
16.9離散傅立葉變換
16.10非常規(guī)線性空間
16.11線性相關(guān)和線性無(wú)關(guān)
16.12秩
第 17 講數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)（上）
17.1課程O(píng)verview
17.2回顧統(tǒng)計(jì)學(xué)（一）
17.3回顧統(tǒng)計(jì)學(xué)（二）
17.4回顧統(tǒng)計(jì)學(xué)（三）
17.5回顧數(shù)據(jù)科學(xué)（一）
17.6回顧數(shù)據(jù)科學(xué)（二）和教材介紹
17.7R和RStudio等介紹（一）
17.8R和RStudio等介紹（二）
17.9隨機(jī)變量（一）
17.10隨機(jī)變量（二）
17.11換門(mén)的概率模擬計(jì)算（一）
17.12換門(mén)的概率模擬計(jì)算（二）
17.13換門(mén)的概率模擬計(jì)算（三）
第 18 講線性代數(shù)—矩陣、等價(jià)類(lèi)和行列式
18.1線性代數(shù)知識(shí)點(diǎn)回顧
18.2矩陣表示線性變化
18.3可逆矩陣表示坐標(biāo)變化
18.4相似矩陣
18.5相似矩陣表示相同線性變化
18.6線性代數(shù)解微分方程
18.7矩陣的運(yùn)算—轉(zhuǎn)秩（一）
18.8矩陣的運(yùn)算—轉(zhuǎn)秩（二）
18.9等價(jià)關(guān)系
18.10等價(jià)類(lèi)
18.11行列式（一）
18.12行列式（二）
18.13行列式（三）
第 19 講Python基礎(chǔ)課程（上）
19.1Python介紹（一）
19.2Python介紹（二）
19.3變量—命名規(guī)范
19.4變量—代碼規(guī)范
19.5變量類(lèi)型—數(shù)值類(lèi)型
19.6變量類(lèi)型—bool類(lèi)型
19.7變量類(lèi)型—字符串類(lèi)型（一）
19.8課間答疑
19.9變量類(lèi)型—字符串類(lèi)型（二）
19.10變量類(lèi)型—字符串類(lèi)型（三）
19.11變量類(lèi)型—列表類(lèi)型（一）
19.12變量類(lèi)型—列表類(lèi)型（二）
19.13變量類(lèi)型—列表類(lèi)型（三）
19.14變量類(lèi)型—元組類(lèi)型、字典類(lèi)型（一）
19.15變量類(lèi)型—字典類(lèi)型（二）
第 20 講線性代數(shù)—特征值與特征向量
20.1線性代數(shù)知識(shí)點(diǎn)回顧
20.2例題講解（一）
20.3例題講解（二）
20.4例題講解（三）
20.5特征值與特征向量的物理意義
20.6特征值與特征向量的性質(zhì)（一）
20.7特征值與特征向量的性質(zhì)（二）
20.8本征值的計(jì)算（一）
20.9本征值的計(jì)算（二）
20.10線性代數(shù)核心定理
20.11對(duì)偶空間（一）
20.12對(duì)偶空間（二）
20.13歐氏空間與閔氏空間
20.14厄米矩陣
第 21 講監(jiān)督學(xué)習(xí)框架
21.1經(jīng)驗(yàn)誤差和泛化誤差
21.2最大后驗(yàn)估計(jì)
21.3正則化
21.4lasso回歸
21.5超參數(shù)（一）
21.6超參數(shù)（二）
21.7監(jiān)督學(xué)習(xí)框架（一）
21.8監(jiān)督學(xué)習(xí)框架（二）
21.9KNN(K最近鄰)算法（一）
21.10KNN(K最近鄰)算法（二）
21.11KNN(K最近鄰)算法（三）
21.12線性分類(lèi)器
21.13高斯判別模型（一）
21.14高斯判別模型（二）
第 22 講Python基礎(chǔ)課程（下）
22.1條件判斷（一）
22.2條件判斷（二）
22.3循環(huán)（一）
22.4循環(huán)（二）
22.5課間答疑
22.6循環(huán)（三）
22.7循環(huán)（四）
22.8函數(shù)（一）
22.9函數(shù)（二）
