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【价值3528】 人工智能大数据与复杂系统_一个月特训班全集

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发表于 2019-7-23 14:34:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
【价值3528】 人工智能大数据与复杂系统_一个月特训班全集

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这套资源包括了复杂系统、 Python基础、爬虫、数学基础、大数据基础以及人工智能、有监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、神经网络、卷神经网络、视觉深度学习、推荐算法等等

你可以根据你需要的进行学习,不一定要全部看完

例如:你就看看基础,学学爬虫,

或是看看人脸识别到底怎么做的。甚至就了解了解,人工智能到底是什么!带来哪些行业的危机,大数据到底干啥用的....

资源部分目录
├──人工智能、大数据与复杂系统
│  ├── 01-复杂系统
│  │   ├── 1.1物理预测的胜利与失效.mp4
│  │   ├── 1.2预测失效原因.mp4
│  │   ├── 1.3复杂系统引论.mp4
│  │   └── 1.4生活实例与本章答疑.mp4
│  ├── 02-大数据与机器学习
│  │   ├── 2.1大数据预测因为.mp4
│  │   └── 2.2大数据与机器学习.mp4
│  ├── 03-人工智能的三个阶段
│  │   ├── 3.10课程大纲(二).mp4
│  │   ├── 3.1规则阶段.mp4
│  │   ├── 3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4
│  │   ├── 3.3课间答疑.mp4
│  │   ├── 3.4连接主义阶段发展至学习阶段.mp4
│  │   ├── 3.5三个阶段总结分析.mp4
│  │   ├── 3.6人工智能的应用(一).mp4
│  │   ├── 3.7人工智能的应用(二).mp4
│  │   ├── 3.8课间答疑.mp4
│  │   └── 3.9课程大纲(一).mp4
│  ├── 04-高等数学—元素和极限
│  ├── 05-复杂网络经济学应用
│  │   ├── 5.1用网络的思维看经济结构.mp4
│  │   ├── 5.2复杂网络认识前后.mp4
│  │   ├── 5.3从网络结构看不同地区(一).mp4
│  │   └── 5.4从网络结构看不同地区(二).mp4
│  ├── 06-机器学习与监督算法
│  │   ├── 6.1什么是机器学习.mp4
│  │   ├── 6.2机器学习的类型.mp4
│  │   ├── 6.3简单回归实例(一).mp4
│  │   ├── 6.4简单回归实例(二).mp4
│  │   └── 6.5简单回归实例(三).mp4
│  ├── 07-阿尔法狗与强化学习算法
│  │   ├── 7.1人工智能的发展.mp4
│  │   ├── 7.2强化学习算法(一).mp4
│  │   ├── 7.3强化学习算法(二).mp4
│  │   ├── 7.4强化学习算法(三).mp4
│  │   ├── 7.5Alphago给我们的启示.mp4
│  │   └── 7.6无监督学习.mp4
│  ├── 08-高等数学—两个重要的极限定理
│  ├── 09-高等数学—导数
│  ├── 10-贝叶斯理论
│  ├── 11-高等数学—泰勒展开
│  ├── 12-高等数学—偏导数
│  ├── 13-高等数学—积分
│  ├── 14-高等数学—正态分布
│  ├── 15-朴素贝叶斯和最大似然估计
│  ├── 16-线
│  ├── 17-数据科学和统计学(上)
│  ├── 18-线代数—矩阵、等价类和行列式
│  ├── 19-Python基础课程(上)
│  │   ├── 19.10变量类型—字符串类型(三).mp4
│  │   ├── 19.11变量类型—列表类型(一).mp4
│  │   ├── 19.12变量类型—列表类型(二).mp4
│  │   ├── 19.13变量类型—列表类型(三).mp4
│  │   ├── 19.14变量类型—语言组类型、字典类型(一).mp4
│  │   ├── 19.15变量类型—字典类型(二).mp4
│  │   ├── 19.1Python介绍(一).mp4
│  │   ├── 19.2Python介绍(二).mp4
│  │   ├── 19.3变量—命名规范.mp4
│  │   ├── 19.4变量—代码规范.mp4
│  │   ├── 19.5变量类型—数值类型.mp4
│  │   ├── 19.6变量类型—bool类型.mp4
│  │   ├── 19.7变量类型—字符串类型(一).mp4
│  │   ├── 19.8课间答疑.mp4
│  │   └── 19.9变量类型—字符串类型(二).mp4
│  ├── 20-线代数—特征值与特征向量
│  │   ├── 20.10线代数核心定理.mp4
│  │   ├── 20.11对偶空间(一).mp4
│  │   ├── 20.12对偶空间(二).mp4
│  │   ├── 20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4
│  │   ├── 20.14厄米矩阵.mp4
│  │   ├── 20.1线代数知识点回顾.mp4
│  │   ├── 20.2例题讲解(一).mp4
│  │   ├── 20.3例题讲解(二).mp4
│  │   ├── 20.4例题讲解(三).mp4
│  │   ├── 20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4
│  │   ├── 20.6特征值与特征向量的性质(一).mp4
│  │   ├── 20.7特征值与特征向量的性质(二).mp4
│  │   ├── 20.8本征值的计算(一).mp4
│  │   └── 20.9本征值的计算(二).mp4
│  ├── 21-监督学习框架
│  │   ├── 21.10KNN(K最近邻)算法(二).mp4
│  │   ├── 21.11KNN(K最近邻)算法(三).mp4
│  │   ├── 21.12线性分类器.mp4
│  │   ├── 21.13高斯判别模型(一).mp4
│  │   ├── 21.14高斯判别模型(二).mp4
│  │   ├── 21.1经验误差和泛化误差.mp4
│  │   ├── 21.2最大后验估计.mp4
│  │   ├── 21.3正则化.mp4
│  │   ├── 21.4lasso回归.mp4
│  │   ├── 21.5超参数(一).mp4
│  │   ├── 21.6超参数(二).mp4
│  │   ├── 21.7监督学习框架(一).mp4
│  │   ├── 21.8监督学习框架(二).mp4
│  │   └── 21.9KNN(K最近邻)算法(一).mp4
│  ├── 22-Python基础课程(下)
│  │   ├── 22.10函数(三).mp4
│  │   ├── 22.11函数(四).mp4
│  │   ├── 22.12类(一).mp4
│  │   ├── 22.13类(二).mp4
│  │   ├── 22.14类(三).mp4
│  │   ├── 22.1条件判断(一).mp4
│   │  ├── 22.2条件判断(二).mp4
│  │   ├── 22.3循环(一).mp4
│  │   ├── 22.4循环(二).mp4
│  │   ├── 22.5课间答疑.mp4
│  │   ├── 22.6循环(三).mp4
│  │   ├── 22.7循环(四).mp4
│  │   ├── 22.8函数(一).mp4
│  │   └── 22.9函数(二).mp4
│  ├── 23-PCA、降维方法引入
│  │   ├── 23.1无监督学习框架.mp4
│   │   ├──23.2降维存在的原因.mp4
│  │   ├── 23.3PCA数学分析方法(一).mp4
│  │   ├── 23.4PCA数学分析方法(二).mp4
│  │   ├── 23.5PCA数学分析方法(三).mp4
│  │   ├── 23.6PCA数学分析方法(四).mp4
│  │   ├── 23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4
│  │   ├── 23.8PCA背后的假设(一).mp4
│  │   └── 23.9PCA背后的假设(二).mp4
│  ├── 24-数据科学和统计学(下)
│  │   ├── 24.10参数估计(一).mp4
│  │   ├── 24.11参数估计(二).mp4
│  │   ├── 24.12假设检验(一).mp4
│  │   ├── 24.13假设检验(二).mp4
│  │   ├── 24.1课程Overview.mp4
│  │   ├── 24.2理解统计思想(一).mp4
│  │   ├── 24.3理解统计思想(二).mp4
│  │   ├── 24.4理解统计思想(三).mp4
│  │   ├── 24.5概率空间.mp4
│  │   ├── 24.6随机变量(一).mp4
│  │   ├── 24.7随机变量(二).mp4
│  │   ├── 24.8随机变量(三).mp4
│  │   └── 24.9随机变量(四).mp4
│  ├── 25-Python操作数据库、 Python爬虫
│  │   ├── 25.10Python操作数据库(二).mp4
│  │   ├── 25.11Python操作数据库(三).mp4
│  │   ├── 25.12Python操作数据库(四).mp4
│  │   ├── 25.13Python爬虫(一).mp4
│  │   ├── 25.14Python爬虫(二).mp4
│  │   ├── 25.15Python爬虫(三).mp4
│  │   ├── 25.16Python爬虫(四).mp4
│  │   ├── 25.17Python爬虫(五).mp4
│  │   ├── 25.1课程介绍.mp4
│  │   ├── 25.2认识关系型数据库(一).mp4
│  │   ├── 25.3认识关系型数据库(二).mp4
│  │   ├── 25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4
│  │   ├── 25.5命令行操作数据库(一).mp4
│  │   ├── 25.6命令行操作数据库(二).mp4
│  │   ├── 25.7命令行操作数据库(三).mp4
│  │   ├── 25.8命令行操作数据库(四).mp4
│  │   ├── 25.9Python操作数据库(一).mp4
│  ├── 26-线分类器
│  ├── 27-Python进阶(上)
│  ├── 28-Scikit-Learn
│  │   ├── 28.1课程介绍.mp4
│  │   ├── 28.2Scikit-Learn介绍.mp4
│  │   ├── 28.3数据处理(一).mp4
│  │   ├── 28.4数据处理(二).mp4
│  │   ├── 28.5模型实例、模型选择(一).mp4
│  │   ├── 28.6模型实例、模型选择(二).mp4
│  │   ├── 28.7模型实例、模型选择(三).mp4
│  │   ├── 28.8模型实例、模型选择(四).mp4
│  │   └── 28.9模型实例、模型选择(五).mp4
│  ├── 29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
│  │   ├── 29.10逻辑斯蒂回归(三).mp4
│  │   ├── 29.11逻辑斯蒂回归(四).mp4
│  │   ├── 29.12逻辑斯蒂回归(五).mp4
│  │   ├── 29.13SVM引入.mp4
│  │   ├── 29.7熵(七).mp4
│  │   ├── 29.8逻辑斯蒂回归(一).mp4
│  │   └── 29.9逻辑斯蒂回归(二).mp4
│  ├── 30-Python进阶(下)
│  │   ├── 30.1泰坦尼克数据处理与分析(一).mp4
│  ├── 31-决策树
│  ├── 32-数据呈现基础
│  │   ├── 32.1课程安排.mp4
│  │   ├── 32.2什么是数据可视化.mp4
│  │   ├── 32.3设计原则.mp4
│  │   ├── 32.4数据可视化流程.mp4
│  │   ├── 32.5视觉编码.mp4
│  │   ├── 32.6图形选择(一).mp4
│  ├── 33-云计算初步
│  ├── 34-D-Park实战
│  ├── 35-第四范式分享
│  │   ├── 35.1推荐技术的介绍.mp4
│  │   ├── 35.2人是如何推荐商品的.mp4
│  │   ├── 35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4
│  │   ├── 35.4求解—从数据到模型.mp4
│  │   ├── 35.5数据拆分与特征工程.mp4
│  │   ├── 35.6推荐系统机器学习模型.mp4
│  │   ├── 35.7评估模型.mp4
│  │   └── 35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4
│  ├── 36-决策树到随机森林
│  ├── 37-数据呈现进阶
│  ├── 38-强化学习(上)
│  ├── 39-强化学习(下)
│  ├── 40-SVM和网络引入
│  ├── 41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
│  ├── 42-网络
│  ├── 43-监督学习-回归
│  ├── 44-监督学习-分类
│  ├── 45-网络基础与卷积网络
│  ├── 46-时间序列预测
│  ├── 47-人工智能金融应用
│  │   ├── 47.1人工智能金融应用(一).mp4
│  │   ├── 47.2人工智能金融应用(二).mp4
│  │   ├── 47.3人工智能金融应用(三).mp4
│  │   ├── 47.4人工智能金融应用(四).mp4
│  │   ├── 47.5机器学习方法(一).mp4
│  │   ├── 47.6机器学习方法(二).mp4
│  │   ├── 47.7机器学习方法(三).mp4
│  │   └── 47.8机器学习方法(四).mp4
│  ├── 48-计算机视觉深度学习入门目的篇
│  │   ├── 48.1计算机视觉深度学习入门概述.mp4
│  │   ├── 48.2计算机视觉领域正在关心的问题(一).mp4
│  │   ├── 48.3计算机视觉领域正在关心的问题(二).mp4
│  │   ├── 48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(一).mp4
│  │   ├── 48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(二).mp4
│  │   ├── 48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(三).mp4
│  │   └── 48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决(四).mp4
│  ├── 49-计算机视觉深度学习入门结构篇
│  │   ├── 49.10结构之间的优劣评判以及实验结果(五).mp4
│  │   ├── 49.11结构之间的优劣评判以及实验结果(六).mp4
│  │   ├── 49.12结构之间的以及实验结果(七).mp4
│  │   ├── 49.13结构之间的优劣评判以及实验结果(八).mp4
│  │   ├── 49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN.mp4
│  │   ├── 49.2特征如何组织(一).mp4
│  │   ├── 49.6结构之间的优劣评判以及实验结果(一).mp4
│  ├── 50-计算机视觉学习入门优化篇
│  │   ├── 50.1计算机视觉学习入门:优化篇概述.mp4
│  │   ├── 50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4
│  │   ├── 50.3稳定性:Annealing和Momentum.mp4
│  │   ├── 50.4拟合:从Dropout到Weight Decay.mp4
│  │   ├── 50.5优化器和多机并行.mp4
│  │   └── 50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4
│  ├── 51-计算机视觉深度学习入门数据篇
│  ├── 52-计算机视觉深度学习入门工具篇
│  ├── 53-个化推荐算法
│  │   ├── 53.10工程望.mp4
│  │   ├── 53.1个化推荐的发展.mp4
│  │   ├── 53.2推荐算法的演进(一).mp4
│  │   ├── 53.6建模step by step(一).mp4
│  │   └── 53.9算法评估和迭代.mp4
│  ├── 54-Pig和Spark巩固
│  ├── 55-人工智能与设计
│  │   ├── 55.10使用人工智能的方式.mp4
│  │   ├── 55.1智能存在的意义是什么.mp4
│  │   ├── 55.2已有人工智的设计应用.mp4
│  │   ├── 55.3人的智能(一).mp4
│  │   ├── 55.4人的智能(二).mp4
│  │   ├── 55.5人的智能的特点(一).mp4
│  │   ├── 55.6人的智能的特点(二).mp4
│  │   ├── 55.7人的智能的特点(三).mp4
│  │   ├── 55.8人工智能(一).mp4
│  │   └── 55.9人工智能(二).mp4
│  ├── 56-网络
│   │  ├── 56.1卷积的本质.mp4
│  │   ├── 56.2卷积的三大特点.mp4
│  │   ├── 56.3Pooling.mp4
│  │   ├── 56.4数字识别(一).mp4
│  │   ├── 56.5数字识别(二).mp4
│  │   ├── 56.6感受野.mp4
│  │   └── 56.7RNN.mp4
│  ├── 57-线动力学
│  │   ├── 57.1非线动力学.mp4
│  │   ├── 57.2线动力系统.mp4
│  │   ├── 57.3线动力学与非线动力学系统(一).mp4
│  │   ├── 57.4线动力学与非线动力学系统(二).mp4
│  │   └── 57.6Poincare引理.mp4
│  ├── 58-订单流模型
│  │   ├── 58.1交易.mp4
│  │   ├── 58.2点过程基础(一).mp4
│  │   ├── 58.3点过程基础(二).mp4
│  │   ├── 58.4点过程基础(三).mp4
│  │   ├── 58.5订单流数据分析(一).mp4
│  │   ├── 58.6订单流数据分析(二).mp4
│  │   ├── 58.7订单流数据分析(三).mp4
│  │   ├── 58.8订单流数据分析(四).mp4
│  │   └── 58.9订单流数据分析(五).mp4
│  ├── 59-区块链一场革命
│  │   ├── 59.1比特币(一).mp4
│  │   ├── 59.2比特币(二).mp4
│  │   ├── 59.3比特币(三).mp4
│  │   └── 59.4以太坊简介及ICO.mp4
│  ├── 60-统计物理专题(一)
│  │   ├── 60.10证明理想气体方程.mp4
│  │   ├── 60.11化学势.mp4
│  │   ├── 60.12四大热力学势(一).mp4
│  │   ├── 60.13 四大热力学势(二).mp4
│  │   ├── 60.1统计物理的开端(一).mp4
│  │   ├── 60.2统计物理的开端(二).mp4
│  │   ├── 60.3抛硬币抛出正态分布(一).mp4
│  │   ├── 60.4抛硬币抛出正态分布(二).mp4
│  │   ├── 60.5再造整个世界(一).mp4
│  │   ├── 60.6再造整个世界(二).mp4
│  │   ├── 60.7温度的本质(一).mp4
│  │   ├── 60.8温度的本质(二).mp4
│  │   └── 60.9.mp4
│  ├── 61-统计物理专题(二)
│  │   ├── 61.1神奇公式.mp4.mp4
│  │   ├── 61.2信息熵(一).mp4
│  │   ├── 61.3信息熵(二).mp4
│  │   ├── 61.4Boltzmann分布.mp4
│  │   └── 61.5配分函数Z.mp4
│  ├── 62-复杂网络简介
│  │   ├── 62.1Networks in realworlds.mp4
│  │   ├── 62.2BasicConcepts(一).mp4
│  │   ├── 62.3BasicConcepts(二).mp4
│  │   ├── 62.4Models(一).mp4
│  │   ├── 62.5Models(二).mp4
│  │   ├── 62.6Algorithms(一).mp4
│  │   └── 62.7Algorithms(二).mp4
│  ├── 63-ABM简介及金融市场建模
│  │   ├── 63.10ABM与复杂系统建模-交通系统(一).mp4
│  │   ├── 63.11ABM与复杂系统建模-交通系统(二).mp4
│  │   ├── 63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型(一).mp4
│  │   ├── 63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型(二).mp4
│  │   ├── 63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp4
│  │   ├── 63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4
│  │   ├── 63.16学习模型.mp4
│  │   ├── 63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp4
│  │   ├── 63.18ABM的特点.mp4
│  │   ├── 63.1课程介绍.mp4
│  │   ├── 63.2系统与系统建模.mp4
│  │   ├── 63.3ABM与复杂系统建模(一).mp4
│  │   ├── 63.4ABM与复杂系统建模(二).mp4
│  │   ├── 63.5ABM与复杂系统建模(三).mp4
│  │   ├── 63.6ABM为经济系统建模.mp4
│  │   ├── 63.7经典经济学如何给市场建模.mp4
│  │   ├── 63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4
│  │   └── 63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4
│  ├── 64-用伊辛模型理解复杂系统
│  │   ├── 64.10(网络中的)投票模型.mp4
│  │   ├── 64.11观念动力学.mp4
│  │   ├── 64.12集体运动Vicsek模型.mp4
│  │   ├── 64.13自旋玻璃.mp4
│  │   ├── 64.14Hopfield神经网络.mp4
│  │   ├── 64.15限制Boltzmann机.mp4
│  │   ├── 64.16深度学习与重正化群(一).mp4
│  │   ├── 64.17深度学习与重正化群(二).mp4
│  │   ├── 64.18总结.mp4
│  │   ├── 64.19答疑.mp4
│  │   ├── 64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4
│  │   ├── 64.2伊辛模型(一).mp4
│  │   ├── 64.3伊辛模型(二).mp4
│  │   ├── 64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4
│  │   ├── 64.5Ising Model(2D).mp4
│  │   ├── 64.6相变和临界现象.mp4
│  │   ├── 64.7Critical Exponents.mp4
│  │   ├── 64.8正问题和反问题.mp4
│  │   └── 64.9(空间中的)投票模型.mp4
│  ├── 65-金融市场的复杂性
│  ├── 66-广泛出现的幂律分布
│  ├── 67-自然启发算法
│  ├── 68-机器学习的方法
│  ├── 69-模型可视化工程管理
│   │   ├──69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard(一).mp4
│  │   ├── 69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard(二).mp4
│  │   ├── 69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4
│  │   ├── 69.13日志管理系统—ELK.mp4
│  │   ├── 69.14极速Bi系统—superset.mp4
│  │   ├── 69.15Dashboard补充.mp4
│  │   ├── 69.16ELK补充.mp4
│  │   ├── 69.17Superset补充.mp4
│  │   ├── 69.18Superset补充及总结.mp4
│  │   ├── 69.1课程简介.mp4
│  │   ├── 69.2虚拟换环境—Anaconda&docker(一).mp4
│  │   ├── 69.3虚拟换环境—Anaconda&docker(二).mp4
│  │   ├── 69.4虚拟换环境—Anaconda&docker(三).mp4
│  │   ├── 69.5虚拟换环境—Anaconda&docker(四).mp4
│  │   ├── 69.6虚拟换环境—Anaconda&docker(五).mp4
│  │   ├── 69.7虚拟换环境—Anaconda&docker(六).mp4
│  │   ├── 69.8虚拟换环境—Anaconda&docker(七).mp4
│  │   └── 69.9虚拟换环境—Anaconda&docker(八).mp4
│  ├── 70-Value Iteration Networks
│  │   ├──70.1Background&Motivation.mp4
│  │   ├── 70.2Value Iteration.mp4
│  │   ├── 70.3Grid—world Domain.mp4
│  │   └── 70.4总结及答疑.mp4
│  ├── 70-最新回放
│  │   ├── 0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入.mp4
│  │   └── 0822 高频订单流模型、区块链介绍.mp4
│  ├── 71-线动力学系统(上)
│  │   ├── 71.10混沌(一).mp4
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