万门大学 – 人工智能、大数据与复杂系统特训班
课程介绍：
本课程价值6498，从人工智能、大数据与复杂系统的共同主线-数学开始讲解，再深入其发展历程，具体介绍它们的发展历史，列举其在生活中的应用，告诉你学习人工智能、大数据与复杂系统的重要性。课程内容具体包含阿尔法狗与强化学习算法、Python、PCA、降维方法引入、SVM和神经网络等重要知识体系，并采用真实项目案例，让你在案例中理解技术概念，并学会使用这些技术。
共829节(已完结)时长164.9h
课程大纲：
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第 1 讲复杂系统
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第 2 讲大数据与机器学习
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第 3 讲人工智能的三个阶段
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第 4 讲高等数学—元素和极限
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第 5 讲复杂网络经济学应用
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第 6 讲机器学习与监督算法
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第 7 讲阿尔法狗与强化学习算法
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第 8 讲高等数学—两个重要的极限定理
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第 9 讲高等数学—导数
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第 10 讲贝叶斯理论
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第 11 讲高等数学—泰勒展开
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第 12 讲高等数学—偏导数
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第 13 讲高等数学—积分
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第 14 讲高等数学—正态分布
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第 15 讲朴素贝叶斯和最大似然估计
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第 16 讲线性代数—线性空间和线性变换
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第 17 讲数据科学和统计学（上）
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第 18 讲线性代数—矩阵、等价类和行列式
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第 19 讲Python基础课程（上）
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第 20 讲线性代数—特征值与特征向量
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第 21 讲监督学习框架
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第 22 讲Python基础课程（下）
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第 23 讲PCA、降维方法引入
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第 24 讲数据科学和统计学（下）
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第 25 讲Python操作数据库、 Python爬虫
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第 26 讲线性分类器
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第 27 讲Python进阶（上）
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第 28 讲Scikit-Learn
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第 29 讲熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
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第 30 讲Python进阶（下）
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第 31 讲决策树
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第 32 讲数据呈现基础
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第 33 讲云计算初步
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第 34 讲D-Park实战
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第 35 讲第四范式分享
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第 36 讲决策树到随机森林
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第 37 讲数据呈现进阶
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第 38 讲强化学习（上）
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第 39 讲强化学习（下）
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第 40 讲SVM和神经网络引入
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第 41 讲集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
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第 42 讲神经网络
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第 43 讲监督学习－回归
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第 44 讲监督学习－分类
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第 45 讲神经网络基础与卷积网络
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第 46 讲时间序列预测
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第 47 讲人工智能金融应用
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第 48 讲计算机视觉深度学习入门目的篇
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第 49 讲计算机视觉深度学习入门结构篇
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第 50 讲计算机视觉深度学习入门优化篇
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第 51 讲计算机视觉深度学习入门数据篇
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第 52 讲计算机视觉深度学习入门工具篇
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第 53 讲个性化推荐算法
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第 54 讲Pig和Spark巩固
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第 55 讲人工智能与设计
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第 56 讲神经网络
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第 57 讲非线性动力学
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第 58 讲高频交易订单流模型
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第 59 讲区块链:一场革命
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第 60 讲统计物理专题（一）
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第 61 讲统计物理专题（二）
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第 62 讲复杂网络简介
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第 63 讲ABM简介及金融市场建模
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第 64 讲用伊辛模型理解复杂系统
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第 65 讲金融市场的复杂性
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第 66 讲广泛出现的幂律分布
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第 67 讲自然启发算法
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第 68 讲机器学习的方法
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第 69 讲模型可视化工程管理
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第 70 讲Value Iteration Networks
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第 71 讲非线性动力学系统（上）
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第 72 讲非线性动力学系统（下）
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第 73 讲自然语言处理导入
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第 74 讲复杂网络上的物理传输过程
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第 75 讲RNN及LSTM
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第 76 讲漫谈人工智能创业
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第 77 讲深度学习其他主题
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第 78 讲课程总结
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