万门大学-人工智能大数据与复杂系统

课程清单

0-宣传片

宣传片.mp4

01-复杂系统

1.1物理预测的胜利与失效.mp4

1.2预测失效原因.mp4

1.3复杂系统引论.mp4

1.4生活实例与本章答疑.mp4

02-大数据与机器学习

2.1大数据预测因为噪声失效.mp4

2.2大数据与机器学习.mp4

03-人工智能的三个阶段

3.10课程大纲（二）.mp4

3.1规则阶段.mp4

3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4

3.3课间答疑.mp4

3.4连接主义阶段发展至深度学习阶段.mp4

3.5三个阶段总结分析.mp4

3.6人工智能的应用（一）.mp4

3.7人工智能的应用（二）.mp4

3.8课间答疑.mp4

3.9课程大纲（一）.mp4

04-高等数学—元素和极限

4.10级数的收敛.mp4

4.11极限的定义.mp4

4.12极限的四则运算.mp4

4.13极限的复合.mp4

4.14连续性.mp4

4.1实数的定义（一）.mp4

4.2实数的定义（二）.mp4

4.3实数的定义（三）.mp4

4.4实数的元素个数（一）.mp4

4.5实数的元素个数（二）.mp4

4.6自然数个数少于实数个数（一）.mp4

4.7自然数个数少于实数个数（二）.mp4

4.8无穷大之比较（一）.mp4

4.9无穷大之比较（二）.mp4

05-复杂网络经济学应用

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5.1用网络的思维看经济结构.mp4

5.2复杂网络认识前后.mp4

5.3从网络结构看不同地区（一）.mp4

5.4从网络结构看不同地区（二）.mp4

06-机器学习与监督算法

6.1什么是机器学习.mp4

6.2机器学习的类型.mp4

6.3简单回归实例（一）.mp4

6.4简单回归实例（二）.mp4

6.5简单回归实例（三）.mp4

07-阿尔法狗与强化学习算法

7.1人工智能的发展.mp4

7.2强化学习算法（一）.mp4

7.3强化学习算法（二）.mp4

7.4强化学习算法（三）.mp4

7.5Alphago给我们的启示.mp4

7.6无监督学习.mp4

08-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.mp4

8.2第一个重要极限定理的证明（一）.mp4

8.3第一个重要极限定理的证明（二）.mp4

8.4夹逼定理.mp4

8.5第二个重要极限定理的证明.mp4

09-高等数学—导数

9.10泰勒展开的证明.mp4

9.1导数的定义.mp4

9.2初等函数的导数.mp4

9.3反函数的导数（一）.mp4

9.4反函数的导数（二）.mp4

9.5复合函数的导数.mp4

9.6泰勒展开.mp4

9.7罗尔定理.mp4

9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4

9.9洛比塔法则.mp4

10-贝叶斯理论

10.10贝叶斯于机器学习（一）.mp4

10.11贝叶斯于机器学习（二）.mp4

10.12贝叶斯决策（一）.mp4

10.13贝叶斯决策（二）.mp4

10.14贝叶斯决策（三）.mp4

10.1梯度优化（一）.mp4

10.2梯度优化（二）.mp4

10.3概率基础.mp4

10.4概率与事件.mp4

10.5贝叶斯推理（一）.mp4

10.6贝叶斯推理（二）.mp4

10.7贝叶斯推理（三）.mp4

10.8辛普森案件.mp4

10.9贝叶斯推理深入.mp4

11-高等数学—泰勒展开

11.1泰勒展开.mp4

11.2展开半径.mp4

11.3欧拉公式.mp4

11.4泰勒展开求极限（一）.mp4

11.5泰勒展开求极限（二）.mp4

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12-高等数学—偏导数

12.1偏导数的对称性.mp4

12.2链式法则.mp4

12.3梯度算符、拉氏算符.mp4

13-高等数学—积分

13.1黎曼积分.mp4

13.2微积分基本定理.mp4

13.3分部积分（一）.mp4

13.4分部积分（二）.mp4

14-高等数学—正态分布

14.1标准正态分布.mp4

14.2中心极限定理.mp4

14.3误差函数.mp4

14.4二维正态分布.mp4

14.5多维正态分布.mp4

15-朴素贝叶斯和最大似然估计

15.10朴素贝叶斯（三）.mp4

15.11最大似然估计（一）.mp4

15.12最大似然估计（二）.mp4

15.1蒙特卡洛分析（一）.mp4

15.2蒙特卡洛分析（二）.mp4

15.3贝叶斯先验.mp4

15.4先验到后验的过程.mp4

15.5朴素贝叶斯（一）.mp4

15.6朴素贝叶斯（二）.mp4

15.7算法设计.mp4

15.8TF-IDF（一）.mp4

15.9TF-IDF（二）.mp4

16-线性代数—线性空间和线性变换

16.10非常规线性空间.mp4

16.11线性相关和线性无关.mp4

16.12秩.mp4

16.1线性代数概述.mp4

16.2线性代数应用方法论.mp4

16.3线性乘法的可交换性和结合律.mp4

16.4线性空间.mp4

16.5线性空间八条法则（一）.mp4

16.6线性空间八条法则（二）.mp4

16.7线性空间八条法则（三）.mp4

16.8连续傅立叶变换.mp4

16.9离散傅立叶变换.mp4

17-数据科学和统计学（上）

17.10随机变量（二）.mp4

17.11换门的概率模拟计算（一）.mp4

17.12换门的概率模拟计算（二）.mp4

17.13换门的概率模拟计算（三）.mp4

17.1课程Overview.mp4

17.2回顾统计学（一）.mp4

17.3回顾统计学（二）.mp4

17.4回顾统计学（三）.mp4

17.5回顾数据科学（一）.mp4

17.6回顾数据科学（二）和教材介绍.mp4

17.7R和RStudio等介绍（一）.mp4

17.8R和RStudio等介绍（二）.mp4

17.9随机变量（一）.mp4

18-线性代数—矩阵、等价类和行列式

18.10等价类.mp4

18.11行列式（一）.mp4

18.12行列式（二）.mp4

18.13行列式（三）.mp4

18.1线性代数知识点回顾.mp4

18.2矩阵表示线性变化.mp4

18.3可逆矩阵表示坐标变化.mp4

18.4相似矩阵.mp4

18.5相似矩阵表示相同线性变化.mp4

18.6线性代数解微分方程.mp4

18.7矩阵的运算—转秩（一）.mp4

18.8矩阵的运算—转秩（二）.mp4

18.9等价关系.mp4

19-Python基础课程（上）

19.10变量类型—字符串类型（三）.mp4

19.11变量类型—列表类型（一）.mp4

19.12变量类型—列表类型（二）.mp4

19.13变量类型—列表类型（三）.mp4

19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）.mp4

19.15变量类型—字典类型（二）.mp4

19.1Python介绍（一）.mp4

19.2Python介绍（二）.mp4

19.3变量—命名规范.mp4

19.4变量—代码规范.mp4

19.5变量类型—数值类型.mp4

19.6变量类型—bool类型.mp4

19.7变量类型—字符串类型（一）.mp4

19.8课间答疑.mp4

19.9变量类型—字符串类型（二）.mp4

20-线性代数—特征值与特征向量

20.10线性代数核心定理.mp4

20.11对偶空间（一）.mp4

20.12对偶空间（二）.mp4

20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4

20.14厄米矩阵.mp4

20.1线性代数知识点回顾.mp4

20.2例题讲解（一）.mp4

20.3例题讲解（二）.mp4

20.4例题讲解（三）.mp4

20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4

20.6特征值与特征向量的性质（一）.mp4

20.7特征值与特征向量的性质（二）.mp4

20.8本征值的计算（一）.mp4

20.9本征值的计算（二）.mp4

21-监督学习框架

21.10KNN(K最近邻)算法（二）.mp4

21.11KNN(K最近邻)算法（三）.mp4

21.12线性分类器.mp4

21.13高斯判别模型（一）.mp4

21.14高斯判别模型（二）.mp4

21.1经验误差和泛化误差.mp4

21.2最大后验估计.mp4

21.3正则化.mp4

21.4lasso回归.mp4

21.5超参数（一）.mp4

21.6超参数（二）.mp4

21.7监督学习框架（一）.mp4

21.8监督学习框架（二）.mp4

21.9KNN(K最近邻)算法（一）.mp4

22-Python基础课程（下）

22.10函数（三）.mp4

22.11函数（四）.mp4

22.12类（一）.mp4

22.13类（二）.mp4

22.14类（三）.mp4

22.1条件判断（一）.mp4

22.2条件判断（二）.mp4

22.3循环（一）.mp4

22.4循环（二）.mp4

22.5课间答疑.mp4

22.6循环（三）.mp4

22.7循环（四）.mp4

22.8函数（一）.mp4

22.9函数（二）.mp4

23-PCA、降维方法引入

23.1无监督学习框架.mp4

23.2降维存在的原因.mp4

23.3PCA数学分析方法（一）.mp4

23.4PCA数学分析方法（二）.mp4

23.5PCA数学分析方法（三）.mp4

23.6PCA数学分析方法（四）.mp4

23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4

23.8PCA背后的假设（一）.mp4

23.9PCA背后的假设（二）.mp4

24-数据科学和统计学（下）

24.10参数估计（一）.mp4

24.11参数估计（二）.mp4

24.12假设检验（一）.mp4

24.13假设检验（二）.mp4

24.1课程Overview.mp4

24.2理解统计思想（一）.mp4

24.3理解统计思想（二）.mp4

24.4理解统计思想（三）.mp4

24.5概率空间.mp4

24.6随机变量（一）.mp4

24.7随机变量（二）.mp4

24.8随机变量（三）.mp4

24.9随机变量（四）.mp4

25-Python操作数据库、 Python爬虫

25.10Python操作数据库（二）.mp4

25.11Python操作数据库（三）.mp4

25.12Python操作数据库（四）.mp4

25.13Python爬虫（一）.mp4

25.14Python爬虫（二）.mp4

25.15Python爬虫（三）.mp4

25.16Python爬虫（四）.mp4

25.17Python爬虫（五）.mp4

25.1课程介绍.mp4

25.2认识关系型数据库（一）.mp4

25.3认识关系型数据库（二）.mp4

25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4

25.5命令行操作数据库（一）.mp4

25.6命令行操作数据库（二）.mp4

25.7命令行操作数据库（三）.mp4

25.8命令行操作数据库（四）.mp4

25.9Python操作数据库（一）.mp4

26-线性分类器

26.10Perceptron（三）.mp4

26.11Perceptron（四）.mp4

26.12熵与信息（一）.mp4

26.13熵与信息（二）.mp4

26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）.mp4

26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）.mp4

26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）.mp4

26.4线性分类器.mp4

26.5LDA（一）.mp4

26.6LDA（二）.mp4

26.7LDA（三）.mp4

26.8Perceptron（一）.mp4

26.9Perceptron（二）.mp4

27-Python进阶（上）

27.10Pandas基本操作（四）.mp4

27.11Pandas绘图（一）.mp4

27.12Pandas绘图（二）.mp4

27.13Pandas绘图（三）.mp4

27.14Pandas绘图（四）.mp4

27.1NumPy基本操作（一）.mp4

27.2NumPy基本操作（二）.mp4

27.3NumPy基本操作（三）.mp4

27.4NumPy基本操作（四）.mp4

27.5NumPy基本操作（五）.mp4

27.6NumPy基本操作（六）.mp4

27.7Pandas基本操作（一）.mp4

27.8Pandas基本操作（二）.mp4

27.9Pandas基本操作（三）.mp4

28-Scikit-Learn

28.1课程介绍.mp4

28.2Scikit-Learn介绍.mp4

28.3数据处理（一）.mp4

28.4数据处理（二）.mp4

28.5模型实例、模型选择（一）.mp4

28.6模型实例、模型选择（二）.mp4

28.7模型实例、模型选择（三）.mp4

28.8模型实例、模型选择（四）.mp4

28.9模型实例、模型选择（五）.mp4

29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入

29.10逻辑斯蒂回归（三）.mp4

29.11逻辑斯蒂回归（四）.mp4

29.12逻辑斯蒂回归（五）.mp4

29.13SVM引入.mp4

29.1熵（一）.mp4

29.2熵（二）.mp4

29.3熵（三）.mp4

29.4熵（四）.mp4

29.5熵（五）.mp4

29.6熵（六）.mp4

29.7熵（七）.mp4

29.8逻辑斯蒂回归（一）.mp4

29.9逻辑斯蒂回归（二）.mp4

30-Python进阶（下）

30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）.mp4

30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）.mp4

30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）.mp4

30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）.mp4

30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）.mp4

30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）.mp4

30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）.mp4

30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）.mp4

30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）.mp4

31-决策树

31.1决策树（一）.mp4

31.2决策树（二）.mp4

31.3决策树（三）.mp4

31.4决策树（四）.mp4

32-数据呈现基础

32.1课程安排.mp4

32.2什么是数据可视化.mp4

32.3设计原则.mp4

32.4数据可视化流程.mp4

32.5视觉编码.mp4

32.6图形选择（一）.mp4

32.7图形选择（二）.mp4

32.8图形选择（三）.mp4

33-云计算初步

33.1Hadoop介绍.mp4

33.2Hdfs应用（一）.mp4

33.3Hdfs应用（二）.mp4

33.4MapReduce（一）.mp4

33.5MapReduce（二）.mp4

33.6Hive应用（一）.mp4

33.7Hive应用（二）.mp4

33.8Hive应用（三）.mp4

33.9Hive应用（四）.mp4

34-D-Park实战

34.10Spark应用（四）.mp4

34.11Spark应用（五）.mp4

34.12Spark应用（六）.mp4

34.13Spark应用（七）.mp4

34.1Pig应用（一）.mp4

34.2Pig应用（二）.mp4

34.3Pig应用（三）.mp4

34.4Pig应用（四）.mp4

34.5Pig应用（五）.mp4

34.6Pig应用（六）.mp4

34.7Spark应用（一）.mp4

34.8Spark应用（二）.mp4

34.9Spark应用（三）.mp4

35-第四范式分享

35.1推荐技术的介绍.mp4

35.2人是如何推荐商品的.mp4

35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4

35.4求解—从数据到模型.mp4

35.5数据拆分与特征工程.mp4

35.6推荐系统机器学习模型.mp4

35.7评估模型.mp4

35.8建模过程的演示与课间答疑.mp4

36-决策树到随机森林

36.10Bagging与决策树（一）.mp4

36.11Bagging与决策树（二）.mp4

36.12Boosting方法（一）.mp4

36.13Boosting方法（二）.mp4

36.14Boosting方法（三）.mp4

36.15Boosting方法（四）.mp4

36.1决策树.mp4

36.2随机森林.mp4

36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）.mp4

36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）.mp4

36.5模型参数的介绍.mp4

36.6集成方法（一）.mp4

36.7集成方法（二）.mp4

36.8Blending.mp4

36.9gt多样化.mp4

37-数据呈现进阶

37.10D3（三）.mp4

37.11div.html.mp4

37.12svg.html.mp4

37.13D3支持的数据类型.mp4

37.14Make a map（一）.mp4

37.15Make a map（二）.mp4

37.1静态信息图（一）.mp4

37.2静态信息图（二）.mp4

37.3静态信息图（三）.mp4

37.4静态信息图（四）.mp4

37.5静态信息图（五）.mp4

37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp4

37.7DOM和开发者工具.mp4

37.8D3（一）.mp4

37.9D3（二）.mp4

38-强化学习（上）

38.10Popcy Learning（二）.mp4

38.11Popcy Learning（三）.mp4

38.12Popcy Learning（四）.mp4

38.13Popcy Learning（五）.mp4

38.14Popcy Learning（六）.mp4

38.1你所了解的强化学习是什么.mp4

38.2经典条件反射（一）.mp4

38.3经典条件反射（二）.mp4

38.4操作性条件反射.mp4

38.5Evaluation Problem（一）.mp4

38.6Evaluation Problem（二）.mp4

38.7Evaluation Problem（三）.mp4

38.8Evaluation Problem（四）.mp4

38.9Popcy Learning（一）.mp4

39-强化学习（下）

39.10大脑中的强化学习算法（三）.mp4

39.11大脑中的强化学习算法（四）.mp4

39.12大脑中的强化学习算法（五）.mp4

39.13RL in alphaGo（一）.mp4

39.14RL in alphaGo（二）.mp4

39.15RL in alphaGo（三）.mp4

39.16RL in alphaGo（四）.mp4

39.1Popcy Learning总结.mp4

39.2基于模型的RL（一）.mp4

39.3基于模型的RL（二）.mp4

39.4基于模型的RL（三）.mp4

39.5基于模型的RL（四）.mp4

39.6基于模型的RL（五）.mp4

39.7基于模型的RL（六）.mp4

39.8大脑中的强化学习算法（一）.mp4

39.9大脑中的强化学习算法（二）.mp4

40-SVM和神经网络引入

40.10SVM（九）.mp4

40.11SVM（十）.mp4

40.12SVM（十一）.mp4

40.13SVM（十二）和神经网络引入.mp4

40.1VC维.mp4

40.2SVM（一）.mp4

40.3SVM（二）.mp4

40.4SVM（三）.mp4

40.5SVM（四）.mp4

40.6SVM（五）.mp4

40.7SVM（六）.mp4

40.8SVM（七）.mp4

40.9SVM（八）.mp4

41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用

41.10GDBT理解及其衍生应用（五）.mp4

41.11GDBT理解及其衍生应用（六）.mp4

41.12GDBT理解及其衍生应用（七）.mp4

41.13GDBT理解及其衍生应用（八）.mp4

41.14GDBT理解及其衍生应用（九）.mp4

41.15GDBT理解及其衍生应用（十）.mp4

41.1集成模型总结（一）.mp4

41.2集成模型总结（二）.mp4

41.3集成模型总结（三）.mp4

41.4集成模型总结（四）.mp4

41.5集成模型总结（五）.mp4

41.6GDBT理解及其衍生应用（一）.mp4

41.7GDBT理解及其衍生应用（二）.mp4

41.8GDBT理解及其衍生应用（三）.mp4

41.9GDBT理解及其衍生应用（四）.mp4

42-神经网络

42.1SVM比较其他分类起代码（一）.mp4

42.2SVM比较其他分类起代码（二）.mp4

42.3神经网络（一）.mp4

42.4神经网络（二）.mp4

42.5神经网络（三）.mp4

42.6神经网络（四）.mp4

43-监督学习－回归

43.10经验分享（一）.mp4

43.11经验分享（二）.mp4

43.12经验分享（三）.mp4

43.1机器学习的概念和监督学习.mp4

43.2机器学习工作流程（一）.mp4

43.3机器学习工作流程（二）.mp4

43.4机器学习工作流程（三）.mp4

43.5机器学习工作流程（四）.mp4

43.6案例分析（一）.mp4

43.7案例分析（二）.mp4

43.8案例分析（三）.mp4

43.9案例分析（四）.mp4

44-监督学习－分类

44.10模型训练与选择（二）.mp4

44.11Airbnb数据探索过程（一）.mp4

44.12Airbnb数据探索过程（二）.mp4

44.13地震数据可视化过程（一）.mp4

44.14地震数据可视化过程（二）.mp4

44.1常用的分类算法.mp4

44.2模型评估标准和案例分析.mp4

44.3数据探索（一）.mp4

44.4数据探索（二）.mp4

44.5数据探索（三）.mp4

44.6数据探索（四）.mp4

44.7数据探索（五）.mp4

44.8数据探索（六）.mp4

44.9模型训练与选择（一）.mp4

45-神经网络基础与卷积网络

45.10神经网络（十）.mp4

45.11图像处理基础.mp4

45.12卷积（一）.mp4

45.13卷积（二）.mp4

45.1神经网络（一）.mp4

45.2神经网络（二）.mp4

45.3神经网络（三）.mp4

45.4神经网络（四）.mp4

45.5神经网络（五）.mp4

45.6神经网络（六）.mp4

45.7神经网络（七）.mp4

45.8神经网络（八）.mp4

45.9神经网络（九）.mp4

46-时间序列预测

46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析.mp4

46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）.mp4

46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）.mp4

46.13课程答疑.mp4

46.1时间序列预测概述（一）.mp4

46.2时间序列预测概述（二）.mp4

46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA).mp4

46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）.mp4

46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）.mp4

46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）.mp4

46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）.mp4

46.8长短期记忆网络（LSTM）（一）.mp4

46.9长短期记忆网络（LSTM）（二）.mp4

47-人工智能金融应用

47.1人工智能金融应用（一）.mp4

47.2人工智能金融应用（二）.mp4

47.3人工智能金融应用（三）.mp4

47.4人工智能金融应用（四）.mp4

47.5机器学习方法（一）.mp4

47.6机器学习方法（二）.mp4

47.7机器学习方法（三）.mp4

47.8机器学习方法（四）.mp4

48-计算机视觉深度学习入门目的篇

48.1计算机视觉深度学习入门概述.mp4

48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）.mp4

48.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）.mp4

48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）.mp4

48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二）.mp4

48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）.mp4

48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（四）.mp4

49-计算机视觉深度学习入门结构篇

49.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）.mp4

49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）.mp4

49.12结构之间的优劣评判以及实验结果（七）.mp4

49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）.mp4

49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN.mp4

49.2特征如何组织（一）.mp4

49.3特征如何组织（二）.mp4

49.4特征如何组织（三）.mp4

49.5特征如何组织（四）.mp4

49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）.mp4

49.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）.mp4

49.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）.mp4

49.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）.mp4

50-计算机视觉深度学习入门优化篇

50.1计算机视觉深度学习入门：优化篇概述.mp4

50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4

50.3训练稳定性：Anneapng和Momentum.mp4

50.4抗拟合：从Dropout到Weight Decay.mp4

50.5竞争优化器和多机并行.mp4

50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4

51-计算机视觉深度学习入门数据篇

51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集.mp4

51.2对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（一）.mp4

51.3对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（二）.mp4

51.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4

52-计算机视觉深度学习入门工具篇

52.1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）.mp4

52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）.mp4

52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）.mp4

53-个性化推荐算法

53.10工程化实践、常见的问题与解决方法、前沿进展与展望.mp4

53.1个性化推荐的发展.mp4

53.2推荐算法的演进（一）.mp4

53.3推荐算法的演进（二）.mp4

53.4推荐算法的演进（三）.mp4

53.5推荐算法的演进（四）.mp4

53.6建模step by step（一）.mp4

53.7建模step by step（二）.mp4

53.8建模step by step（三）.mp4

53.9算法评估和迭代.mp4

54-Pig和Spark巩固

54.10Spark巩固（五）.mp4

54.1Pig巩固（一）.mp4

54.2Pig巩固（二）.mp4

54.3Pig巩固（三）.mp4

54.4Pig巩固（四）.mp4

54.5Pig巩固（五）.mp4

54.6Spark巩固（一）.mp4

54.7Spark巩固（二）.mp4

54.8Spark巩固（三）.mp4

54.9Spark巩固（四）.mp4

55-人工智能与设计

55.10使用人工智能的方式.mp4

55.1智能存在的意义是什么.mp4

55.2已有人工智的设计应用.mp4

55.3人的智能（一）.mp4

55.4人的智能（二）.mp4

55.5人的智能的特点（一）.mp4

55.6人的智能的特点（二）.mp4

55.7人的智能的特点（三）.mp4

55.8人工智能（一）.mp4

55.9人工智能（二）.mp4

56-神经网络

56.1卷积的本质.mp4

56.2卷积的三大特点.mp4

56.3Poopng.mp4

56.4数字识别（一）.mp4

56.5数字识别（二）.mp4

56.6感受野.mp4

56.7RNN.mp4

57-非线性动力学

57.1非线性动力学.mp4

57.2线性动力系统.mp4

57.3线性动力学与非线性动力学系统（一）.mp4

57.4线性动力学与非线性动力学系统（二）.mp4

57.5定点理论.mp4

57.6Poincare引理.mp4

58-高频交易订单流模型

58.1高频交易.mp4

58.2点过程基础（一）.mp4

58.3点过程基础（二）.mp4

58.4点过程基础（三）.mp4

58.5订单流数据分析（一）.mp4

58.6订单流数据分析（二）.mp4

58.7订单流数据分析（三）.mp4

58.8订单流数据分析（四）.mp4

58.9订单流数据分析（五）.mp4

59-区块链一场革命

59.1比特币（一）.mp4

59.2比特币（二）.mp4

59.3比特币（三）.mp4

59.4以太坊简介及ICO.mp4

60-统计物理专题（一）

60.10证明理想气体方程.mp4

60.11化学势.mp4

60.12四大热力学势（一）.mp4

60.13 四大热力学势（二）.mp4

60.1统计物理的开端(一).mp4

60.2统计物理的开端（二）.mp4

60.3抛硬币抛出正态分布（一）.mp4

60.4抛硬币抛出正态分布（二）.mp4

60.5再造整个世界（一）.mp4

60.6再造整个世界（二）.mp4

60.7温度的本质（一）.mp4

60.8温度的本质（二）.mp4

60.9压强.mp4

61-统计物理专题（二）

61.1神奇公式.mp4.mp4

61.2信息熵（一）.mp4

61.3信息熵（二）.mp4

61.4Boltzmann分布.mp4

61.5配分函数Z.mp4

62-复杂网络简介

62.1Networks in real worlds.mp4

62.2BasicConcepts（一）.mp4

62.3BasicConcepts（二）.mp4

62.4Models（一）.mp4

62.5Models（二）.mp4

62.6Algorithms（一）.mp4

62.7Algorithms（二）.mp4

63-ABM简介及金融市场建模

63.10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）.mp4

63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）.mp4

63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）.mp4

63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）.mp4

63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp4

63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4

63.16学习模型.mp4

63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp4

63.18ABM的特点与缺陷.mp4

63.1课程介绍.mp4

63.2系统与系统建模.mp4

63.3ABM与复杂系统建模（一）.mp4

63.4ABM与复杂系统建模（二）.mp4

63.5ABM与复杂系统建模（三）.mp4

63.6ABM为经济系统建模.mp4

63.7经典经济学如何给市场建模.mp4

63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4

63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4

64-用伊辛模型理解复杂系统

64.10（网络中的）投票模型.mp4

64.11观念动力学.mp4

64.12集体运动Vicsek模型.mp4

64.13自旋玻璃.mp4

64.14Hopfield神经网络.mp4

64.15限制Boltzmann机.mp4

64.16深度学习与重正化群（一）.mp4

64.17深度学习与重正化群（二）.mp4

64.18总结.mp4

64.19答疑.mp4

64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4

64.2伊辛模型（一）.mp4

64.3伊辛模型（二）.mp4

64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4

64.5Ising Model(2D).mp4

64.6相变和临界现象.mp4

64.7Critical Exponents.mp4

64.8正问题和反问题.mp4

64.9（空间中的）投票模型.mp4

65-金融市场的复杂性

65.10Classical Benchmarks（五）.mp4

65.11Endogenous Risk（一）.mp4

65.12Endogenous Risk（二）.mp4

65.13Endogenous Risk（三）.mp4

65.14Endogenous Risk（四）.mp4

65.15Endogenous Risk（五）.mp4

65.16Endogenous Risk（六）.mp4

65.17Heterogeneous Bepefs（一）.mp4

65.18Heterogeneous Bepefs（二）.mp4

65.19总结.mp4

65.1导论（一）.mp4

65.2导论（二）.mp4

65.3导论（三）.mp4

65.4导论（四）.mp4

65.5导论（五）.mp4

65.6Classical Benchmarks（一）.mp4

65.7Classical Benchmarks（二）.mp4

65.8Classical Benchmarks（三）.mp4

65.9Classical Benchmarks（四）.mp4

66-广泛出现的幂律分布

66.1生物界（一）.mp4

66.2生物界（二）.mp4

66.3生物界（三）.mp4

66.4生物界（四）.mp4

66.5城市、商业（一）.mp4

66.6城市、商业（二）.mp4

66.7启示（一）.mp4

66.8启示（二）.mp4

66.9总结.mp4

67-自然启发算法

67.10粒子群算法（一）.mp4

67.11粒子群算法（二）.mp4

67.12粒子群算法（三）.mp4

67.13遗传算法和PSO的比较.mp4

67.14更多的类似的算法（一）.mp4

67.15更多的类似的算法（二）.mp4

67.16答疑.mp4

67.1课程回顾及答疑.mp4

67.2概括（一）.mp4

67.3概括（二）.mp4

67.4模拟退火算法（一）.mp4

67.5模拟退火算法（二）.mp4

67.6进化相关的算法（一）.mp4

67.7进化相关的算法（二）.mp4

67.8进化相关的算法（三）.mp4

67.9进化相关的算法（四）.mp4

68-机器学习的方法

68.10输出是最好的学习（二）.mp4

68.11案例（一）.mp4

68.12案例（二）.mp4

68.13案例（三）.mp4

68.14案例（四）.mp4

68.15案例（五）.mp4

68.1为什么要讲学习方法.mp4

68.2阅读论文.mp4

68.3综述式文章举例（一）.mp4

68.4综述式文章举例（二）.mp4

68.5碎片化时间学习及书籍.mp4

68.6视频学习资源及做思维导图.mp4

68.7铁哥答疑（一）.mp4

68.8铁哥答疑（二）.mp4

68.9输出是最好的学习（一）.mp4

69-模型可视化工程管理

69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）.mp4

69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）.mp4

69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4

69.13日志管理系统—ELK.mp4

69.14极速Bi系统—superset.mp4

69.15Dashboard补充.mp4

69.16ELK补充.mp4

69.17Superset补充.mp4

69.18Superset补充及总结.mp4

69.1课程简介.mp4

69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）.mp4

69.3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）.mp4

69.4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）.mp4

69.5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）.mp4

69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）.mp4

69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）.mp4

69.8虚拟换环境—Anaconda&docker（七）.mp4

69.9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）.mp4

70-Value Iteration Networks

70.1Background&Motivation.mp4

70.2Value Iteration.mp4

70.3Grid—world Domain.mp4

70.4总结及答疑.mp4

70-最新回放

0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入.mp4

0822 高频订单流模型、区块链介绍.mp4

71-非线性动力学系统（上）

71.10混沌（一）.mp4

71.11混沌（二）.mp4

71.12混沌（三）.mp4

71.13混沌（四）.mp4

71.14混沌（五）.mp4

71.15混沌（六）.mp4

71.16混沌（七）.mp4

71.17混沌（八）.mp4

71.18混沌（九）.mp4

71.19混沌（十）.mp4

71.1非线性动力学系统（一）.mp4

71.20混沌（十一）.mp4

71.2非线性动力学系统（二）.mp4

71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4

71.4Bifurcation（一）.mp4

71.5Bifurcation（二）.mp4

71.6Bifurcation（三）.mp4

71.7Bifurcation（四）.mp4

71.8Bifurcation（五）.mp4

71.9Bifurcation（六）.mp4

72-非线性动力学系统（下）

72.1自然语言处理乱弹（一）.mp4

72.2自然语言处理乱弹（二）.mp4

72.3RNN.mp4

72.4RNN及答疑.mp4

73-自然语言处理导入

73.1中文分词.mp4

73.2中文分词、依存文法分析.mp4

73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4

73.4知识库构建、问答系统.mp4

73.5示范战狼2的豆瓣评论词云（一）.mp4

73.6示范战狼2的豆瓣评论词云（二）.mp4

73.7示范战狼2的豆瓣评论词云（三）.mp4

73.8示范战狼2的豆瓣评论词云（四）.mp4

73.9示范战狼2的豆瓣评论词云（五）.mp4

74-复杂网络上的物理传输过程

74.10一些传播动力学模型（七）.mp4

74.11一些传播动力学模型（八）.mp4

74.12仿真模型的建立过程（一）.mp4

74.13仿真模型的建立过程（二）.mp4

74.14仿真模型的建立过程（三）.mp4

74.15仿真模型的建立过程（四）.mp4

74.16Combining complex networks and data mining.mp4

74.1一些基本概念.mp4

74.2常用的统计描述物理量.mp4

74.3四种网络模型.mp4

74.4一些传播动力学模型（一）.mp4

74.5一些传播动力学模型（二）.mp4

74.6一些传播动力学模型（三）.mp4

74.7一些传播动力学模型（四）.mp4

74.8一些传播动力学模型（五）.mp4

74.9一些传播动力学模型（六）.mp4

75-RNN及LSTM

75.10梯度消失与梯度爆炸（二）.mp4

75.11Reservoir computing—偷懒方法.mp4

75.12LSTM.mp4

75.13LSTM、Use Examples.mp4

75.14词向量、Deep RNN.mp4

75.15Encoder Decoder Structure.mp4

75.16LSTM Text Generation（一）.mp4

75.17LSTM Text Generation（二）.mp4

75.18LSTM Text Generation（三）.mp4

75.1RNN—序列处理器（一）.mp4

75.2RNN—序列处理器（二）.mp4

75.3A simple enough case.mp4

75.4A dance between fix points.mp4

75.5Fix point、Train Chaos.mp4

75.6RNN作为生成模型（动力系统）.mp4

75.7RNN训练—BPTT（一）.mp4

75.8RNN训练—BPTT（二）.mp4

75.9梯度消失与梯度爆炸（一）.mp4

76-漫谈人工智能创业

76.10三个战略管理学商业模型（三）.mp4

76.11三个战略管理学商业模型（四）.mp4

76.12三个战略管理学商业模型（五）.mp4

76.13三个战略管理学商业模型（六）.mp4

76.14三个战略管理学商业模型（七）.mp4

76.15三个战略管理学商业模型（八）.mp4

76.16三个战略管理学商业模型（九）.mp4

76.17关于Entrepreneurship.mp4

76.1人工智能对我们生活的影响（一）.mp4

76.2人工智能对我们生活的影响（二）.mp4

76.3人工智能对我们生活的影响（三）.mp4

76.4人工智能对我们生活的影响（四）.mp4

76.5人工智能对我们生活的影响（五）.mp4

76.6人工智能对我们生活的影响（六）.mp4

76.7人工智能创业中的商业思维.mp4

76.8三个战略管理学商业模型（一）.mp4

76.9三个战略管理学商业模型（二）.mp4

77-深度学习其他主题

77.10程序讲解（三）.mp4

77.1神经网络的无穷潜力.mp4

77.2玻尔兹曼机—联想的机器.mp4

77.3受限玻尔兹曼机.mp4

77.4对抗学习（一）.mp4

77.5对抗学习（二）.mp4

77.6对抗学习（三）.mp4

77.7对抗学习（四）.mp4

77.8程序讲解（一）.mp4

77.9程序讲解（二）.mp4

78-课程总结

78.10课程总结（二）.mp4

78.1开场.mp4

78.2Attention实例—Spatial Transformer.mp4

78.3猫狗大战—CNN实战（一）.mp4

78.4猫狗大战—CNN实战（二）.mp4

78.5RNN诗人.mp4

78.6课程复习.mp4

78.7课程大纲（一）.mp4

78.8课程大纲（二）.mp4

78.9课程总结（一）.mp4