W门大学人工智能、大数据与复杂系统完结价值3528元拿好不谢 
 
 
 
 
 
人工智能、大数据与复杂系统,该课程是万门大学主推课程。 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,抓抓妹子,你也可以,学学到底是如何换头的,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鬼!! 带来哪些行业的危机,大数据到底干啥用的…. 强烈推荐! 
这是我目前看过原创,而且比较全的一个课程,也是我目前发的最有价值教程,没有之一! 课程简介: 
从Alpha—GO到无人驾驶,人工智能AI结合大数据发挥出惊人功效的场景越来越多。如何从零开始真正入门这个领域?人工智能、大数据与复杂系统一月特训班可以帮到您! 
混沌巡洋舰讲师团 
来自巴黎高师,中科院,北师大等世界著名高校及机构的混沌巡洋舰导师团,为大家在人工智能,大数据与复杂系统的知识海洋里扬帆领航。 
第 1 讲复杂系统 
第 2 讲大数据与机器学习 
第 3 讲人工智能的三个阶段 
第 4 讲高等数学—元素和极限 
第 5 讲复杂网络经济学应用 
第 6 讲机器学习与监督算法 
第 7 讲阿尔法狗与强化学习算法 
第 8 讲高等数学—两个重要的极限定理 
第 9 讲高等数学—导数 
第 10 讲贝叶斯理论 
第 11 讲高等数学—泰勒展开 
第 13 讲高等数学—积分 
第 14 讲高等数学—正态分布 
第 15 讲朴素贝叶斯和最大似然估计 
第 16 讲线性代数—线性空间和线性变换 
第 17 讲数据科学和统计学(上) 
第 18 讲线性代数—矩阵、等价类和行列式 
第 19 讲Python基础课程(上) 
第 20 讲线性代数—特征值与特征向量 
第 21 讲监督学习框架 
第 22 讲Python基础课程(下) 
第 23 讲PCA、降维方法引入 
第 24 讲数据科学和统计学(下) 
第 25 讲Python操作数据库、 Python爬虫 
第 26 讲线性分类器 
第 27 讲Python进阶(上) 
第 28 讲Scikit-Learn 
第 29 讲熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入 
第 30 讲Python进阶(下) 
第 31 讲决策树 
第 32 讲数据呈现基础 
第 33 讲云计算初步 
第 34 讲D-Park实战 
第 35 讲第四范式分享 
第 36 讲决策树到随机森林 
第 37 讲数据呈现进阶 
第 38 讲强化学习(上) 
第 39 讲强化学习(下) 
第 40 讲SVM和神经网络引入 
第 41 讲集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用 
第 42 讲神经网络 
第 43 讲监督学习-回归 
第 44 讲监督学习-分类 
第 45 讲神经网络基础与卷积网络 
第 46 讲时间序列预测 
第 47 讲人工智能金融应用 
第 48 讲计算机视觉深度学习入门目的篇 
第 49 讲计算机视觉深度学习入门结构篇 
第 50 讲计算机视觉深度学习入门优化篇 
第 51 讲计算机视觉深度学习入门数据篇 
第 52 讲计算机视觉深度学习入门工具篇 
第 53 讲个性化推荐算法 
第 54 讲Pig和Spark巩固 
第 55 讲人工智能与设计 
第 56 讲神经网络 
第 57 讲非线性动力学 
第 58 讲高频交易订单流模型 
第 59 讲区块链:一场革命 
第 60 讲统计物理专题(一) 
第 61 讲统计物理专题(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配分函数Z 
第 62 讲复杂网络简介 
第 63 讲ABM简介及金融市场建模 
第 64 讲用伊辛模型理解复杂系统 
第 65 讲金融市场的复杂性 
第 66 讲广泛出现的幂律分布 
第 67 讲自然启发算法 
第 68 讲机器学习的方法 
第 69 讲模型可视化工程管理 
第 70 讲Value Iteration Networks 
第 71 讲非线性动力学系统(上) 
第 72 讲非线性动力学系统(下) 
第 73 讲自然语言处理导入 
第 74 讲复杂网络上的物理传输过程 
第 75 讲RNN及LSTM 
第 76 讲漫谈人工智能创业 
第 77 讲深度学习其他主题 
第 78 讲课程总结  
 
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