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• 人工智能实战与应用课程/
• 1.高等数学—元素和极限/
• 2.高等数学—两个重要的极限定理/
• 3.高等数学—导数/
• 4.高等数学—泰勒展开/
• 5.高等数学—偏导数/
• 6.高等数学—积分/
• 7.高等数学—正态分布/
• 8.线性代数—线性空间和线性变换/
• 9.线性代数—矩阵,等价类和行列式/
• 10.线性代数—特征值与特征向量/
• 11.Python基础课程(上)/
• 12.Python基础课程(下)/
• 13.Python操作数据库, Python爬虫/
• 14.Python进阶(上)/
• 15.Python进阶(下)/
• 16.人工智能如何改变我们的未来生活/
• 17.人工智能简史/
• 18.让神经网络看懂图象/
• 19.模拟人类大脑:神经网络的故事/
• 20.预测简史/
• 21.模拟人类思维的机器学习工具/
• 22.让神经网络听懂故事/
• 23让机器来思考之强化学习简介/
• 24.贝叶斯理论/
• 25.朴素贝叶斯和最大似然估计/
• 26.机器学习引入/
• 27.分类问题/
• 28.KNN算法/
• 29.机器学习背后的数学(上)/
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• 31.加入概率更健康之逻辑斯蒂回归/
• 32.模拟人类理性的决策树/
• 33.集群模型/
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• 35.升维大法之神经网络/
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• 37.多层感知机DNN/
• 38.梯度下降法/
• 39.BP算法/
• 40.卷积神经网络/
• 41.PyTorch(上)/
• 42.PyTorch(下)/
• 44.BatchNormalization/
• 45.Resnet残差网络/
• 46.图像识别综述/
• 47.迁移学习/
• 48.对抗网络/
• 49.时间序列分析/
• 50.RNN/
• 51.RNN实战/
• 52.RNN时间序列预测/
• 53.RNN深度理解/
• 54.课程总结/
• 55.强化学习(上)/
• 56.强化学习(下)/
• 57.Value Iteration Networks/
• 58.计算机视觉深度学习入门目的篇/
• 59.计算机视觉深度学习入门结构篇/
• 60.计算机视觉深度学习入门优化篇/
• 61.计算机视觉深度学习入门数据篇/
• 62.计算机视觉深度学习入门工具篇/
• 63.Scikit-Learn/
• 64.数据呈现基础/
• 65.数据呈现进阶/
• 66.监督学习-回归/
• 67.监督学习-分类/
• 68.自然语言处理导入/
• 69.人工智能金融应用/
• 70.人工智能与设计/
• 71.第四范式分享/
• 72.个性化推荐算法/