资料

1 - 课件（一）.zip

2 - 课件（二）.zip

3 - 课件（三）.zip

4 - 课件（四）.zip

5 - 课件（五）.zip

6 - 课件（七）.zip

7 - 2 代码cats_vs_dogs（CNN）.zip

8 - 课件（六）.zip

9 - 第1-18讲AI概述和数学基础.zip

10 - 第19讲：Python基础课程（上）.zip

11 - 第20讲：线性代数—特征值与特征向量.pdf

12 - 第21讲：监督学习框架.zip

13 - 第22讲：Python基础课程（下）.zip

14 - 第23讲：PCA、降维方法引入.pdf.zip

15 - 第24讲：数据科学和统计学（下）.zip

16 - 第25讲：Python操作数据库、 Python爬虫.zip

17 - 第26讲：线性分类器.pdf

18 - 第27讲：Python进阶（上）.zip

19 - 第28讲：Scikit-Learn.zip

20 - 第29讲：熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入.pdf

21 - 第30讲：Python进阶（下）.zip

22 - 第31讲：决策树.zip

23 - 第32讲：数据呈现基础.pdf

24 - 第33讲：云计算初步.zip

25 - 第34讲：D-Park实战.zip

26 - 第35讲：第四范式分享.zip

27 - 第36讲：决策树到随机森林.pdf

28 - 第37讲：数据呈现进阶.pdf

29 - 第38-39讲：强化学习.zip

30 - 第40讲：SVM和神经网络引入.zip

31 - 第41讲：集成模型总结和GDBT理解及其衍生.zip

32 - 第42讲：神经网络.zip

33 - 第43讲：监督学习－回归.zip

34 - 第44讲：监督学习－分类.zip

35 - 第45讲：神经网络基础与卷积网络.zip

36 - 第46讲：时间序列预测.zip

37 - 第47讲：人工智能金融应用.zip

38 - 第48-52讲：计算机视觉深度学习入门.zip

39 - 第53讲：个性化推荐算法.pdf

40 - 第54讲：Pig和Spark巩固.pdf

41 - 第55讲：人工智能与设计.zip

42 - 第58讲：高频交易订单流模型.zip

43 - 第59讲：区块链一场革命.zip

44 - 第60-61讲：统计物理专题.pdf

45 - 第62讲：复杂网络介绍.pdf

46 - 第63讲：ABM简介及金融市场建模.zip

47 - 第65讲：金融市场的复杂性.pdf

48 - 第66讲：广泛出现的幂律分布.pdf

49 - 第67讲：自然启发算法.pdf

50 - 第69讲：模型可视化工程管理.pdf

51 - 第71-72讲：非线性动力学系统.zip

52 - 第74讲：复杂网络上的物理传输过程.zip

53 - 第75讲：RNN及LSTM.pdf

54 - 第78讲：课程总结.zip

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