Python人工智能大数据教程售价3528元
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，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.... 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
