Hello，嗨，大家好！！！
这里是17分享资源网
今天，我想和大家分享-,人工智能、大数据与复杂系统一月特训班 价值3528元的文章，感谢您宝贵的时间阅读，让这一刻属于我们吧！
17分享资源网 www.17fenxiang.cn
全网拥有最丰富的资源 免费下载最多 价格最便宜的来源网站。
资源介绍
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。
课程目录：
第 1 讲复杂系统
1.1物理预测的胜利与失效
1.2预测失效原因
1.3复杂系统引论
1.4生活实例与本章答疑
第 2 讲大数据与机器学习
2.1大数据预测因为噪声失效
2.2大数据与机器学习
第 3 讲人工智能的三个阶段
3.1规则阶段
3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段
3.3课间答疑
3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段
3.5三个阶段总结分析
3.6人工智能的应用（一）
3.7人工智能的应用（二）
3.8课间答疑
3.9课程大纲（一）
3.10课程大纲（二）
第 4 讲高等数学—元素和极限
4.1实数的定义（一）
4.2实数的定义（二）
4.3实数的定义（三）
4.4实数的元素个数（一）
4.5实数的元素个数（二）
4.6自然数个数少于实数个数（一）
4.7自然数个数少于实数个数（二）
4.8无穷大之比较（一）
4.9无穷大之比较（二）
4.10级数的收敛
4.11极限的定义
4.12极限的四则运算
4.13极限的复合
4.14连续性
第 5 讲复杂网络经济学应用
5.1用网络的思维看经济结构
5.2复杂网络认识前后
5.3从网络结构看不同地区（一）
5.4从网络结构看不同地区（二）
第 6 讲机器学习与监督算法
6.1什么是机器学习
6.2机器学习的类型
6.3简单回归实例（一）
6.4简单回归实例（二）
6.5简单回归实例（三）
第 7 讲阿尔法狗与强化学习算法
7.1人工智能的发展
7.2强化学习算法（一）
7.3强化学习算法（二）
7.4强化学习算法（三）
7.5Alphago给我们的启示
7.6无监督学习
第 8 讲高等数学—两个重要的极限定理
8.1元素与极限的知识点回顾
8.2第一个重要极限定理的证明（一）
8.3第一个重要极限定理的证明（二）
8.4夹逼定理
8.5第二个重要极限定理的证明
第 9 讲高等数学—导数
9.1导数的定义
9.2初等函数的导数
9.3反函数的导数（一）
9.4反函数的导数（二）
9.5复合函数的导数
9.6泰勒展开
9.7罗尔定理
9.8微分中值定理和柯西中值定理
9.9洛比塔法则
9.10泰勒展开的证明
第 10 讲贝叶斯理论
10.1梯度优化（一）
10.2梯度优化（二）
10.3概率基础
10.4概率与事件
10.5贝叶斯推理（一）
10.6贝叶斯推理（二）
10.7贝叶斯推理（三）
10.8辛普森案件
10.9贝叶斯推理深入
10.10贝叶斯于机器学习（一）
10.11贝叶斯于机器学习（二）
10.12贝叶斯决策（一）
10.13贝叶斯决策（二）
10.14贝叶斯决策（三）
第 11 讲高等数学—泰勒展开
11.1泰勒展开
11.2展开半径
11.3欧拉公式
11.4泰勒展开求极限（一）
11.5泰勒展开求极限（二）
第 12 讲高等数学—偏导数
12.1偏导数的对称性
12.2链式法则
12.3梯度算符、拉氏算符
第 13 讲高等数学—积分
13.1黎曼积分
13.2微积分基本定理
13.3分部积分（一）
13.4分部积分（二）
第 14 讲高等数学—正态分布
14.1标准正态分布
14.2中心极限定理
14.3误差函数
14.4二维正态分布
14.5多维正态分布
第 15 讲朴素贝叶斯和最大似然估计
15.1蒙特卡洛分析（一）
15.2蒙特卡洛分析（二）
15.3贝叶斯先验
15.4先验到后验的过程
15.5朴素贝叶斯（一）
15.6朴素贝叶斯（二）
15.7算法设计
15.8TF-IDF（一）
15.9TF-IDF（二）
15.10朴素贝叶斯（三）
15.11最大似然估计（一）
15.12最大似然估计（二）
第 16 讲线性代数—线性空间和线性变换
16.1线性代数概述
16.2线性代数应用方法论
16.3线性乘法的可交换性和结合律
16.4线性空间
16.5线性空间八条法则（一）
16.6线性空间八条法则（二）
16.7线性空间八条法则（三）
16.8连续傅立叶变换
16.9离散傅立叶变换
16.10非常规线性空间
16.11线性相关和线性无关
16.12秩
第 17 讲数据科学和统计学（上）
17.1课程Overview
17.2回顾统计学（一）
17.3回顾统计学（二）
17.4回顾统计学（三）
17.5回顾数据科学（一）
17.6回顾数据科学（二）和教材介绍
17.7R和RStudio等介绍（一）
17.8R和RStudio等介绍（二）
17.9随机变量（一）
17.10随机变量（二）
17.11换门的概率模拟计算（一）
17.12换门的概率模拟计算（二）
17.13换门的概率模拟计算（三）
第 18 讲线性代数—矩阵、等价类和行列式
18.1线性代数知识点回顾
18.2矩阵表示线性变化
18.3可逆矩阵表示坐标变化
18.4相似矩阵
18.5相似矩阵表示相同线性变化
18.6线性代数解微分方程
18.7矩阵的运算—转秩（一）
18.8矩阵的运算—转秩（二）
18.9等价关系
18.10等价类
18.11行列式（一）
18.12行列式（二）
18.13行列式（三）
第 19 讲Python基础课程（上）
19.1Python介绍（一）
19.2Python介绍（二）
19.3变量—命名规范
19.4变量—代码规范
19.5变量类型—数值类型
19.6变量类型—bool类型
19.7变量类型—字符串类型（一）
19.8课间答疑
19.9变量类型—字符串类型（二）
19.10变量类型—字符串类型（三）
19.11变量类型—列表类型（一）
19.12变量类型—列表类型（二）
19.13变量类型—列表类型（三）
19.14变量类型—元组类型、字典类型（一）
19.15变量类型—字典类型（二）
第 20 讲线性代数—特征值与特征向量
20.1线性代数知识点回顾
20.2例题讲解（一）
20.3例题讲解（二）
20.4例题讲解（三）
20.5特征值与特征向量的物理意义
20.6特征值与特征向量的性质（一）
20.7特征值与特征向量的性质（二）
20.8本征值的计算（一）
20.9本征值的计算（二）
20.10线性代数核心定理
20.11对偶空间（一）
20.12对偶空间（二）
20.13欧氏空间与闵氏空间
20.14厄米矩阵
第 21 讲监督学习框架
21.1经验误差和泛化误差
21.2最大后验估计
21.3正则化
21.4lasso回归
21.5超参数（一）
21.6超参数（二）
21.7监督学习框架（一）
21.8监督学习框架（二）
21.9KNN(K最近邻)算法（一）
21.10KNN(K最近邻)算法（二）
21.11KNN(K最近邻)算法（三）
21.12线性分类器
21.13高斯判别模型（一）
21.14高斯判别模型（二）
第 22 讲Python基础课程（下）
22.1条件判断（一）
22.2条件判断（二）
22.3循环（一）
22.4循环（二）
22.5课间答疑
22.6循环（三）
![[Web开发合集] 基于Node.js平台的下一代Web开发框架– Koa2框架 Koa2搭建网站的完美实战课程](https://www.17fenxiang.cn/lxm/bfbbd918a56bc6a7081bb53ce1a82347.jpg)
