人工智能、大数据与复杂系统一月特训班（价值3528元）

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课程名称:  人工智能、大数据与复杂系统一月特训班（价值3528元） 课程简介:     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！ 讲师介绍： 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。 ----------------------课程目录------------------------------ 第 1 讲宣传片 1 .1宣传片 第 2 讲复杂系统 2 .1物理预测的胜利与失效 2 .2预测失效原因 2 .3复杂系统引论 2 .4生活实例与本章答疑 第 3 讲大数据与机器学习 3 .1大数据预测因为噪声失效 3 .2大数据与机器学习 第 4 讲人工智能的三个阶段 4 .1规则阶段 4 .2机器学习阶段发展至连接主义阶段 4 .3课间答疑 4 .4连接主义阶段发展至深度学习阶段 4 .5三个阶段总结分析 4 .6人工智能的应用（一） 4 .7人工智能的应用（二） 4 .8课间答疑 4 .9课程大纲（一） 4 .10课程大纲（二） 第 5 讲高等数学—元素和极限 5 .1实数的定义（一） 5 .2实数的定义（二） 5 .3实数的定义（三） 5 .4实数的元素个数（一） 5 .5实数的元素个数（二） 5 .6自然数个数少于实数个数（一） 5 .7自然数个数少于实数个数（二） 5 .8无穷大之比较（一） 5 .9无穷大之比较（二） 5 .10级数的收敛 5 .11极限的定义 5 .12极限的四则运算 5 .13极限的复合 5 .14连续性 第 6 讲复杂网络经济学应用 6 .1用网络的思维看经济结构 6 .2复杂网络认识前后 6 .3从网络结构看不同地区（一） 6 .4从网络结构看不同地区（二） 第 7 讲机器学习与监督算法 7 .1什么是机器学习 7 .2机器学习的类型 7 .3简单回归实例（一） 7 .4简单回归实例（二） 7 .5简单回归实例（三） 第 8 讲阿尔法狗与强化学习算法 8 .1人工智能的发展 8 .2强化学习算法（一） 8 .3强化学习算法（二） 8 .4强化学习算法（三） 8 .5Alphago给我们的启示 8 .6无监督学习 第 9 讲高等数学—两个重要的极限定理 9 .1元素与极限的知识点回顾 9 .2第一个重要极限定理的证明（一） 9 .3第一个重要极限定理的证明（二） 9 .4夹逼定理 9 .5第二个重要极限定理的证明 第 10 讲高等数学—导数 10 .1导数的定义 10 .2初等函数的导数 10 .3反函数的导数（一） 10 .4反函数的导数（二） 10 .5复合函数的导数 10 .6泰勒展开 10 .7罗尔定理 10 .8微分中值定理和柯西中值定理 10 .9洛比塔法则 10 .10泰勒展开的证明 第 11 讲贝叶斯理论 11 .1梯度优化（一） 11 .2梯度优化（二） 11 .3概率基础 11 .4概率与事件 11 .5贝叶斯推理（一） 11 .6贝叶斯推理（二） 11 .7贝叶斯推理（三） 11 .8辛普森案件 11 .9贝叶斯推理深入 11 .10贝叶斯于机器学习（一） 11 .11贝叶斯于机器学习（二） 11 .12贝叶斯决策（一） 11 .13贝叶斯决策（二） 11 .14贝叶斯决策（三） 第 12 讲高等数学—泰勒展开 12 .1泰勒展开 12 .2展开半径 12 .3欧拉公式 12 .4泰勒展开求极限（一） 12 .5泰勒展开求极限（二） 第 13 讲高等数学—偏导数 13 .1偏导数的对称性 13 .2链式法则 13 .3梯度算符、拉氏算符 第 14 讲高等数学—积分 14 .1黎曼积分 14 .2微积分基本定理 14 .3分部积分（一） 14 .4分部积分（二） 第 15 讲高等数学—正态分布 15 .1标准正态分布 15 .2中心极限定理 15 .3误差函数 15 .4二维正态分布 15 .5多维正态分布 第 16 讲朴素贝叶斯和最大似然估计 16 .1蒙特卡洛分析（一） 16 .2蒙特卡洛分析（二） 16 .3贝叶斯先验 16 .4先验到后验的过程 16 .5朴素贝叶斯（一） 16 .6朴素贝叶斯（二） 16 .7算法设计 16 .8TF-IDF（一） 16 .9TF-IDF（二） 16 .10朴素贝叶斯（三） 16 .11最大似然估计（一） 16 .12最大似然估计（二） 第 17 讲线性代数—线性空间和线性变换 17 .1线性代数概述 17 .2线性代数应用方法论 17 .3线性乘法的可交换性和结合律 17 .4线性空间 17 .5线性空间八条法则（一） 17 .6线性空间八条法则（二） 17 .7线性空间八条法则（三） 17 .8连续傅立叶变换 17 .9离散傅立叶变换 17 .10非常规线性空间 17 .11线性相关和线性无关 17 .12秩 第 18 讲数据科学和统计学（上） 18 .1课程Overview 18 .2回顾统计学（一） 18 .3回顾统计学（二） 18 .4回顾统计学（三） 18 .5回顾数据科学（一） 18 .6回顾数据科学（二）和教材介绍 18 .7R和RStudio等介绍（一） 18 .8R和RStudio等介绍（二） 18 .9随机变量（一） 18 .10随机变量（二） 18 .11换门的概率模拟计算（一） 18 .12换门的概率模拟计算（二） 18 .13换门的概率模拟计算（三） 第 19 讲线性代数—矩阵、等价类和行列式 19 .1线性代数知识点回顾 19 .2矩阵表示线性变化 19 .3可逆矩阵表示坐标变化 19 .4相似矩阵 19 .5相似矩阵表示相同线性变化 19 .6线性代数解微分方程 19 .7矩阵的运算—转秩（一） 19 .8矩阵的运算—转秩（二） 19 .9等价关系 19 .10等价类 19 .11行列式（一） 19 .12行列式（二） 19 .13行列式（三） 第 20 讲Python基础课程（上） 20 .1Python介绍（一） 20 .2Python介绍（二） 20 .3变量—命名规范 20 .4变量—代码规范 20 .5变量类型—数值类型 20 .6变量类型—bool类型 20 .7变量类型—字符串类型（一） 20 .8课间答疑 20 .9变量类型—字符串类型（二） 20 .10变量类型—字符串类型（三） 20 .11变量类型—列表类型（一） 20 .12变量类型—列表类型（二） 20 .13变量类型—列表类型（三） 20 .14变量类型—元组类型、字典类型（一） 20 .15变量类型—字典类型（二） 第 21 讲线性代数—特征值与特征向量 21 .1线性代数知识点回顾 21 .2例题讲解（一） 21 .3例题讲解（二） 21 .4例题讲解（三） 21 .5特征值与特征向量的物理意义 21 .6特征值与特征向量的性质（一） 21 .7特征值与特征向量的性质（二） 21 .8本征值的计算（一） 21 .9本征值的计算（二） 21 .10线性代数核心定理 21 .11对偶空间（一） 21 .12对偶空间（二） 21 .13欧氏空间与闵氏空间 21 .14厄米矩阵 第 22 讲监督学习框架 22 .1经验误差和泛化误差 22 .2最大后验估计 22 .3正则化 22 .4lasso回归 22 .5超参数（一） 22 .6超参数（二） 22 .7监督学习框架（一） 22 .8监督学习框架（二） 22 .9KNN(K最近邻)算法（一） 22 .10KNN(K最近邻)算法（二） 22 .11KNN(K最近邻)算法（三） 22 .12线性分类器 22 .13高斯判别模型（一） 22 .14高斯判别模型（二） 第 23 讲Python基础课程（下） 23 .1条件判断（一） 23 .2条件判断（二） 23 .3循环（一） 23 .4循环（二） 23 .5课间答疑 23 .6循环（三） 23 .7循环（四） 23 .8函数（一） 23 .9函数（二） 23 .10函数（三） 23 .11函数（四） 23 .12类（一） 23 .13类（二） 23 .14类（三） 第 24 讲PCA、降维方法引入 24 .1无监督学习框架 24 .2降维存在的原因 24 .3PCA数学分析方法（一） 24 .4PCA数学分析方法（二） 24 .5PCA数学分析方法（三） 24 .6PCA数学分析方法（四） 24 .7PCA之外的降维方法—LDA 24 .8PCA背后的假设（一） 24 .9PCA背后的假设（二） 第 25 讲数据科学和统计学（下） 25 .1课程Overview 25 .2理解统计思想（一） 25 .3理解统计思想（二） 25 .4理解统计思想（三） 25 .5概率空间 25 .6随机变量（一） 25 .7随机变量（二） 25 .8随机变量（三） 25 .9随机变量（四） 25 .10参数估计（一） 25 .11参数估计（二） 25 .12假设检验（一） 25 .13假设检验（二） 第 26 讲Python操作数据库、 Python爬虫 26 .1课程介绍 26 .2认识关系型数据库（一） 26 .3认识关系型数据库（二） 26 .4MySQL数据库与Excel的不同 26 .5命令行操作数据库（一） 26 .6命令行操作数据库（二） 26 .7命令行操作数据库（三） 26 .8命令行操作数据库（四） 26 .9Python操作数据库（一） 26 .10Python操作数据库（二） 26 .11Python操作数据库（三） 26 .12Python操作数据库（四） 26 .13Python爬虫（一） 26 .14Python爬虫（二） 26 .15Python爬虫（三） 26 .16Python爬虫（四） 26 .17Python爬虫（五） 第 27 讲线性分类器 27 .1Lasso：alpha参数与准确率（一） 27 .2Lasso：alpha参数与准确率（二） 27 .3Lasso：alpha参数与准确率（三） 27 .4线性分类器 27 .5LDA（一） 27 .6LDA（二） 27 .7LDA（三） 27 .8Perceptron（一） 27 .9Perceptron（二） 27 .10Perceptron（三） 27 .11Perceptron（四） 27 .12熵与信息（一） 27 .13熵与信息（二） 第 28 讲Python进阶（上） 28 .1NumPy基本操作（一） 28 .2NumPy基本操作（二） 28 .3NumPy基本操作（三） 28 .4NumPy基本操作（四） 28 .5NumPy基本操作（五） 28 .6NumPy基本操作（六） 28 .7Pandas基本操作（一） 28 .8Pandas基本操作（二） 28 .9Pandas基本操作（三） 28 .10Pandas基本操作（四） 28 .11Pandas绘图（一） 28 .12Pandas绘图（二） 28 .13Pandas绘图（三） 28 .14Pandas绘图（四） 第 29 讲Scikit-Learn 29 .1课程介绍 29 .2Scikit-Learn介绍 29 .3数据处理（一） 29 .4数据处理（二） 29 .5模型实例、模型选择（一） 29 .6模型实例、模型选择（二） 29 .7模型实例、模型选择（三） 29 .8模型实例、模型选择（四） 29 .9模型实例、模型选择（五） 第 30 讲熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入 30 .1熵（一） 30 .2熵（二） 30 .3熵（三） 30 .4熵（四） 30 .5熵（五） 30 .6熵（六） 30 .7熵（七） 30 .8逻辑斯蒂回归（一） 30 .9逻辑斯蒂回归（二） 30 .10逻辑斯蒂回归（三） 30 .11逻辑斯蒂回归（四） 30 .12逻辑斯蒂回归（五） 30 .13SVM引入 第 31 讲Python进阶（下） 31 .1泰坦尼克数据处理与分析（一） 31 .2泰坦尼克数据处理与分析（二） 31 .3泰坦尼克数据处理与分析（三） 31 .4泰坦尼克数据处理与分析（四） 31 .5泰坦尼克数据处理与分析（五） 31 .6泰坦尼克数据处理与分析（六） 31 .7泰坦尼克数据处理与分析（七） 31 .8泰坦尼克数据处理与分析（八） 31 .9泰坦尼克数据处理与分析（九） 第 32 讲决策树 32 .1决策树（一） 32 .2决策树（二） 32 .3决策树（三） 32 .4决策树（四） 第 33 讲数据呈现基础 33 .1课程安排 33 .2什么是数据可视化 33 .3设计原则 33 .4数据可视化流程 33 .5视觉编码 33 .6图形选择（一） 33 .7图形选择（二） 33 .8图形选择（三） 第 34 讲云计算初步 34 .1Hadoop介绍 34 .2Hdfs应用（一） 34 .3Hdfs应用（二） 34 .4MapReduce（一） 34 .5MapReduce（二） 34 .6Hive应用（一） 34 .7Hive应用（二） 34 .8Hive应用（三） 34 .9Hive应用（四） 第 35 讲D-Park实战 35 .1Pig应用（一） 35 .2Pig应用（二） 35 .3Pig应用（三） 35 .4Pig应用（四） 35 .5Pig应用（五） 35 .6Pig应用（六） 35 .7Spark应用（一） 35 .8Spark应用（二） 35 .9Spark应用（三） 35 .10Spark应用（四） 35 .11Spark应用（五） 35 .12Spark应用（六） 35 .13Spark应用（七） 第 36 讲第四范式分享 36 .1推荐技术的介绍 36 .2人是如何推荐商品的 36 .3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果 36 .4求解—从数据到模型 36 .5数据拆分与特征工程 36 .6推荐系统机器学习模型 36 .7评估模型 36 .8建模过程的演示与课间答疑 第 37 讲决策树到随机森林 37 .1决策树 37 .2随机森林 37 .3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一） 37 .4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二） 37 .5模型参数的介绍 37 .6集成方法（一） 37 .7集成方法（二） 37 .8Blending 37 .9gt多样化 37 .10Bagging与决策树（一） 37 .11Bagging与决策树（二） 37 .12Boosting方法（一） 37 .13Boosting方法（二） 37 .14Boosting方法（三） 37 .15Boosting方法（四） 第 38 讲数据呈现进阶 38 .1静态信息图（一） 38 .2静态信息图（二） 38 .3静态信息图（三） 38 .4静态信息图（四） 38 .5静态信息图（五） 38 .6HTML、CSS和JAVAScript基础介绍 38 .7DOM和开发者工具 38 .8D3（一） 38 .9D3（二） 38 .10D3（三） 38 .11div.html 38 .12svg.html 38 .13D3支持的数据类型 38 .14Make a map（一） 38 .15Make a map（二） 第 39 讲强化学习（上） 39 .1你所了解的强化学习是什么 39 .2经典条件反射（一） 39 .3经典条件反射（二） 39 .4操作性条件反射 39 .5Evaluation Problem（一） 39 .6Evaluation Problem（二） 39 .7Evaluation Problem（三） 39 .8Evaluation Problem（四） 39 .9Policy Learning（一） 39 .10Policy Learning（二） 39 .11Policy Learning（三） 39 .12Policy Learning（四） 39 .13Policy Learning（五） 39 .14Policy Learning（六） 第 40 讲强化学习（下） 40 .1Policy Learning总结 40 .2基于模型的RL（一） 40 .3基于模型的RL（二） 40 .4基于模型的RL（三） 40 .5基于模型的RL（四） 40 .6基于模型的RL（五） 40 .7基于模型的RL（六） 40 .8大脑中的强化学习算法（一） 40 .9大脑中的强化学习算法（二） 40 .10大脑中的强化学习算法（三） 40 .11大脑中的强化学习算法（四） 40 .12大脑中的强化学习算法（五） 40 .13RL in alphaGo（一） 40 .14RL in alphaGo（二） 40 .15RL in alphaGo（三） 40 .16RL in alphaGo（四） 第 41 讲SVM和神经网络引入 41 .1VC维 41 .2SVM（一） 41 .3SVM（二） 41 .4SVM（三） 41 .5SVM（四） 41 .6SVM（五） 41 .7SVM（六） 41 .8SVM（七） 41 .9SVM（八） 41 .10SVM（九） 41 .11SVM（十） 41 .12SVM（十一） 41 .13SVM（十二）和神经网络引入 第 42 讲集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用 42 .1集成模型总结（一） 42 .2集成模型总结（二） 42 .3集成模型总结（三） 42 .4集成模型总结（四） 42 .5集成模型总结（五） 42 .6GDBT理解及其衍生应用（一） 42 .7GDBT理解及其衍生应用（二） 42 .8GDBT理解及其衍生应用（三） 42 .9GDBT理解及其衍生应用（四） 42 .10GDBT理解及其衍生应用（五） 42 .11GDBT理解及其衍生应用（六） 42 .12GDBT理解及其衍生应用（七） 42 .13GDBT理解及其衍生应用（八） 42 .14GDBT理解及其衍生应用（九） 42 .15GDBT理解及其衍生应用（十） 第 43 讲神经网络 43 .1SVM比较其他分类起代码（一） 43 .2SVM比较其他分类起代码（二） 43 .3神经网络（一） 43 .4神经网络（二） 43 .5神经网络（三） 43 .6神经网络（四） 第 44 讲监督学习－回归 44 .1机器学习的概念和监督学习 44 .2机器学习工作流程（一） 44 .3机器学习工作流程（二） 44 .4机器学习工作流程（三） 44 .5机器学习工作流程（四） 44 .6案例分析（一） 44 .7案例分析（二） 44 .8案例分析（三） 44 .9案例分析（四） 44 .10经验分享（一） 44 .11经验分享（二） 44 .12经验分享（三） 第 45 讲监督学习－分类 45 .1常用的分类算法 45 .2模型评估标准和案例分析 45 .3数据探索（一） 45 .4数据探索（二） 45 .5数据探索（三） 45 .6数据探索（四） 45 .7数据探索（五） 45 .8数据探索（六） 45 .9模型训练与选择（一） 45 .10模型训练与选择（二） 45 .11Airbnb数据探索过程（一） 45 .12Airbnb数据探索过程（二） 45 .13地震数据可视化过程（一） 45 .14地震数据可视化过程（二） 第 46 讲神经网络基础与卷积网络 46 .1神经网络（一） 46 .2神经网络（二） 46 .3神经网络（三） 46 .4神经网络（四） 46 .5神经网络（五） 46 .6神经网络（六） 46 .7神经网络（七） 46 .8神经网络（八） 46 .9神经网络（九） 46 .10神经网络（十） 46 .11图像处理基础 46 .12卷积（一） 46 .13卷积（二） 第 47 讲时间序列预测 47 .1时间序列预测概述（一） 47 .2时间序列预测概述（二） 47 .3差分自回归移动平均模型(ARIMA) 47 .4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一） 47 .5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二） 47 .6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三） 47 .7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四） 47 .8长短期记忆网络（LSTM）（一） 47 .9长短期记忆网络（LSTM）（二） 47 .10长短期记忆网络（LSTM）案例分析 47 .11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一） 47 .12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二） 47 .13课程答疑 第 48 讲人工智能金融应用 48 .1人工智能金融应用（一） 48 .2人工智能金融应用（二） 48 .3人工智能金融应用（三） 48 .4人工智能金融应用（四） 48 .5机器学习方法（一） 48 .6机器学习方法（二） 48 .7机器学习方法（三） 48 .8机器学习方法（四） 第 49 讲计算机视觉深度学习入门目的篇 49 .1计算机视觉深度学习入门概述 49 .2计算机视觉领域正在关心的问题（一） 49 .3计算机视觉领域正在关心的问题（二） 49 .4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一） 49 .5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二） 49 .6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三） 49 .7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（四） 第 50 讲计算机视觉深度学习入门结构篇 50 .1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN 50 .2特征如何组织（一） 50 .3特征如何组织（二） 50 .4特征如何组织（三） 50 .5特征如何组织（四） 50 .6结构之间的优劣评判以及实验结果（一） 50 .7结构之间的优劣评判以及实验结果（二） 50 .8结构之间的优劣评判以及实验结果（三） 50 .9结构之间的优劣评判以及实验结果（四） 50 .10结构之间的优劣评判以及实验结果（五） 50 .11结构之间的优劣评判以及实验结果（六） 50 .12结构之间的优劣评判以及实验结果（七） 50 .13结构之间的优劣评判以及实验结果（八） 第 51 讲计算机视觉深度学习入门优化篇 51 .1计算机视觉深度学习入门：优化篇概述 51 .2CNN模型的一阶优化逻辑 51 .3训练稳定性：Annealing和Momentum 51 .4抗拟合：从Dropout到Weight Decay 51 .5竞争优化器和多机并行 51 .6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去 第 52 讲计算机视觉深度学习入门数据篇 52 .1计算机视觉领域的常用竞赛数据集 52 .2对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（一） 52 .3对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（二） 52 .4如何使用端到端深度学习的方法 第 53 讲计算机视觉深度学习入门工具篇 53 .1计算机视觉深度学习入门工具篇（一） 53 .2计算机视觉深度学习入门工具篇（二） 53 .3计算机视觉深度学习入门工具篇（三） 第 54 讲个性化推荐算法 54 .1个性化推荐的发展 54 .2推荐算法的演进（一） 54 .3推荐算法的演进（二） 54 .4推荐算法的演进（三） 54 .5推荐算法的演进（四） 54 .6建模step by step（一） 54 .7建模step by step（二） 54 .8建模step by step（三） 54 .9算法评估和迭代 54 .10工程化实践、常见的问题与解决方法、前沿进展与展望 第 55 讲Pig和Spark巩固 55 .1Pig巩固（一） 55 .2Pig巩固（二） 55 .3Pig巩固（三） 55 .4Pig巩固（四） 55 .5Pig巩固（五） 55 .6Spark巩固（一） 55 .7Spark巩固（二） 55 .8Spark巩固（三） 55 .9Spark巩固（四） 55 .10Spark巩固（五） 第 56 讲人工智能与设计 56 .1智能存在的意义是什么? 56 .2已有人工智的设计应用 56 .3人的智能（一） 56 .4人的智能（二） 56 .5人的智能的特点（一） 56 .6人的智能的特点（二） 56 .7人的智能的特点（三） 56 .8人工智能（一） 56 .9人工智能（二） 56 .10使用人工智能的方式 第 57 讲神经网络 57 .1卷积的本质 57 .2卷积的三大特点 57 .3Pooling 57 .4数字识别（一） 57 .5数字识别（二） 57 .6感受野 57 .7RNN 第 58 讲非线性动力学 58 .1非线性动力学 58 .2线性动力系统 58 .3线性动力学与非线性动力学系统（一） 58 .4线性动力学与非线性动力学系统（二） 58 .5定点理论 58 .6Poincare引理 第 59 讲高频交易订单流模型 59 .1高频交易 59 .2点过程基础（一） 59 .3点过程基础（二） 59 .4点过程基础（三） 59 .5订单流数据分析（一） 59 .6订单流数据分析（二） 59 .7订单流数据分析（三） 59 .8订单流数据分析（四） 59 .9订单流数据分析（五） 第 60 讲区块链:一场革命 60 .1比特币（一） 60 .2比特币（二） 60 .3比特币（三） 60 .4以太坊简介及ICO 第 61 讲统计物理专题（一） 61 .1统计物理的开端(一) 61 .2统计物理的开端（二） 61 .3抛硬币抛出正态分布（一） 61 .4抛硬币抛出正态分布（二） 61 .5再造整个世界（一） 61 .6再造整个世界（二） 61 .7温度的本质（一） 61 .8温度的本质（二） 61 .9压强 61 .10证明理想气体方程 61 .11化学势 61 .12四大热力学势（一） 61 .13 四大热力学势（二） 第 62 讲统计物理专题（二） 62 .1神奇公式.mp4 62 .2信息熵（一） 62 .3信息熵（二） 62 .4Boltzmann分布 62 .5配分函数Z 第 63 讲复杂网络简介 63 .1Networks in real worlds 63 .2BasicConcepts（一） 63 .3BasicConcepts（二） 63 .4Models（一） 63 .5Models（二） 63 .6Algorithms（一） 63 .7Algorithms（二） 第 64 讲ABM简介及金融市场建模 64 .1课程介绍 64 .2系统与系统建模 64 .3ABM与复杂系统建模（一） 64 .4ABM与复杂系统建模（二） 64 .5ABM与复杂系统建模（三） 64 .6ABM为经济系统建模 64 .7经典经济学如何给市场建模 64 .8ABM与复杂系统建模-市场交易 64 .9ABM与复杂系统建模-技术扩散 64 .10ABM与复杂系统建模-交通系统（一） 64 .11ABM与复杂系统建模-交通系统（二） 64 .12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一） 64 .13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二） 64 .14ABM金融市场-genova市场模型 64 .15ABM金融市场-Agent及其行为 64 .16学习模型 64 .17ABM金融市场-价格形成机制 64 .18ABM的特点与缺陷 第 65 讲用伊辛模型理解复杂系统 65 .1伊辛模型的背景及格气模型 65 .2伊辛模型（一） 65 .3伊辛模型（二） 65 .4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟 65 .5Ising Model(2D) 65 .6相变和临界现象 65 .7Critical Exponents 65 .8正问题和反问题 65 .9（空间中的）投票模型 65 .10（网络中的）投票模型 65 .11观念动力学 65 .12集体运动Vicsek模型 65 .13自旋玻璃 65 .14Hopfield神经网络 65 .15限制Boltzmann机 65 .16深度学习与重正化群（一） 65 .17深度学习与重正化群（二） 65 .18总结 65 .19答疑 第 66 讲金融市场的复杂性 66 .1导论（一） 66 .2导论（二） 66 .3导论（三） 66 .4导论（四） 66 .5导论（五） 66 .6Classical Benchmarks（一） 66 .7Classical Benchmarks（二） 66 .8Classical Benchmarks（三） 66 .9Classical Benchmarks（四） 66 .10Classical Benchmarks（五） 66 .11Endogenous Risk（一） 66 .12Endogenous Risk（二） 66 .13Endogenous Risk（三） 66 .14Endogenous Risk（四） 66 .15Endogenous Risk（五） 66 .16Endogenous Risk（六） 66 .17Heterogeneous Beliefs（一） 66 .18Heterogeneous Beliefs（二） 66 .19总结 第 67 讲广泛出现的幂律分布 67 .1生物界（一） 67 .2生物界（二） 67 .3生物界（三） 67 .4生物界（四） 67 .5城市、商业（一） 67 .6城市、商业（二） 67 .7启示（一） 67 .8启示（二） 67 .9总结 第 68 讲自然启发算法 68 .1课程回顾及答疑 68 .2概括（一） 68 .3概括（二） 68 .4模拟退火算法（一） 68 .5模拟退火算法（二） 68 .6进化相关的算法（一） 68 .7进化相关的算法（二） 68 .8进化相关的算法（三） 68 .9进化相关的算法（四） 68 .10粒子群算法（一） 68 .11粒子群算法（二） 68 .12粒子群算法（三） 68 .13遗传算法和PSO的比较 68 .14更多的类似的算法（一） 68 .15更多的类似的算法（二） 68 .16答疑 第 69 讲机器学习的方法 69 .1为什么要讲学习方法 69 .2阅读论文 69 .3综述式文章举例（一） 69 .4综述式文章举例（二） 69 .5碎片化时间学习及书籍 69 .6视频学习资源及做思维导图 69 .7铁哥答疑（一） 69 .8铁哥答疑（二） 69 .9输出是最好的学习（一） 69 .10输出是最好的学习（二） 69 .11案例（一） 69 .12案例（二） 69 .13案例（三） 69 .14案例（四） 69 .15案例（五） 第 70 讲模型可视化工程管理 70 .1课程简介 70 .2虚拟换环境—Anaconda&docker（一） 70 .3虚拟换环境—Anaconda&docker（二） 70 .4虚拟换环境—Anaconda&docker（三） 70 .5虚拟换环境—Anaconda&docker（四） 70 .6虚拟换环境—Anaconda&docker（五） 70 .7虚拟换环境—Anaconda&docker（六） 70 .8虚拟换环境—Anaconda&docker（七） 70 .9虚拟换环境—Anaconda&docker（八） 70 .10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一） 70 .11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二） 70 .12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts 70 .13日志管理系统—ELK 70 .14极速Bi系统—superset 70 .15Dashboard补充 70 .16ELK补充 70 .17Superset补充 70 .18Superset补充及总结 第 71 讲Value Iteration Networks 71 .1Background&Motivation 71 .2Value Iteration 71 .3Grid—world Domain 71 .4总结及答疑 第 72 讲非线性动力学系统（上） 72 .1非线性动力学系统（一） 72 .2非线性动力学系统（二） 72 .3二维系统动力学综述—Poincare引理 72 .4Bifurcation（一） 72 .5Bifurcation（二） 72 .6Bifurcation（三） 72 .7Bifurcation（四） 72 .8Bifurcation（五） 72 .9Bifurcation（六） 72 .10混沌（一） 72 .11混沌（二） 72 .12混沌（三） 72 .13混沌（四） 72 .14混沌（五） 72 .15混沌（六） 72 .16混沌（七） 72 .17混沌（八） 72 .18混沌（九） 72 .19混沌（十） 72 .20混沌（十一） 第 73 讲非线性动力学系统（下） 73 .1自然语言处理乱弹（一） 73 .2自然语言处理乱弹（二） 73 .3RNN 73 .4RNN及答疑 第 74 讲自然语言处理导入 74 .1中文分词 74 .2中文分词、依存文法分析 74 .3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算 74 .4知识库构建、问答系统 74 .5示范战狼2的豆瓣评论词云（一） 74 .6示范战狼2的豆瓣评论词云（二） 74 .7示范战狼2的豆瓣评论词云（三） 74 .8示范战狼2的豆瓣评论词云（四） 74 .9示范战狼2的豆瓣评论词云（五） 第 75 讲复杂网络上的物理传输过程 75 .1一些基本概念 75 .2常用的统计描述物理量 75 .3四种网络模型 75 .4一些传播动力学模型（一） 75 .5一些传播动力学模型（二） 75 .6一些传播动力学模型（三） 75 .7一些传播动力学模型（四） 75 .8一些传播动力学模型（五） 75 .9一些传播动力学模型（六） 75 .10一些传播动力学模型（七） 75 .11一些传播动力学模型（八） 75 .12仿真模型的建立过程（一） 75 .13仿真模型的建立过程（二） 75 .14仿真模型的建立过程（三） 75 .15仿真模型的建立过程（四） 75 .16Combining complex networks and data mining 第 76 讲RNN及LSTM 76 .1RNN—序列处理器（一） 76 .2RNN—序列处理器（二） 76 .3A simple enough case 76 .4A dance between fix points 76 .5Fix point、Train Chaos 76 .6RNN作为生成模型（动力系统） 76 .7RNN训练—BPTT（一） 76 .8RNN训练—BPTT（二） 76 .9梯度消失与梯度爆炸（一） 76 .10梯度消失与梯度爆炸（二） 76 .11Reservoir computing—偷懒方法 76 .12LSTM 76 .13LSTM、Use Examples 76 .14词向量、Deep RNN 76 .15Encoder Decoder Structure 76 .16LSTM Text Generation（一） 76 .17LSTM Text Generation（二） 76 .18LSTM Text Generation（三） 第 77 讲漫谈人工智能创业 77 .1人工智能对我们生活的影响（一） 77 .2人工智能对我们生活的影响（二） 77 .3人工智能对我们生活的影响（三） 77 .4人工智能对我们生活的影响（四） 77 .5人工智能对我们生活的影响（五） 77 .6人工智能对我们生活的影响（六） 77 .7人工智能创业中的商业思维 77 .8三个战略管理学商业模型（一） 77 .9三个战略管理学商业模型（二） 77 .10三个战略管理学商业模型（三） 77 .11三个战略管理学商业模型（四） 77 .12三个战略管理学商业模型（五） 77 .13三个战略管理学商业模型（六） 77 .14三个战略管理学商业模型（七） 77 .15三个战略管理学商业模型（八） 77 .16三个战略管理学商业模型（九） 77 .17关于Entrepreneurship 第 78 讲深度学习其他主题 78 .1神经网络的无穷潜力 78 .2玻尔兹曼机—联想的机器 78 .3受限玻尔兹曼机 78 .4对抗学习（一） 78 .5对抗学习（二） 78 .6对抗学习（三） 78 .7对抗学习（四） 78 .8程序讲解（一） 78 .9程序讲解（二） 78 .10程序讲解（三） 第 79 讲课程总结 79 .1开场 79 .2Attention实例—Spatial Transformer 79 .3猫狗大战—CNN实战（一） 79 .4猫狗大战—CNN实战（二） 79 .5RNN诗人 79 .6课程复习 79 .7课程大纲（一） 79 .8课程大纲（二） 79 .9课程总结（一） 79 .10课程总结（二） 下载地址：[h3] 本资源来源于 网络 付费网站 付费收集而来, 随时收集更新资源 本站专注搜集和分享各种付费网站资源,感谢您的信任 资源下载地址: [/h3]链接: https://pan.baidu.com/s/1XKmfunCq0IBmckaZfenE9Q 密码: 9bpj