人工智能实战与应用 万门大学
链接: https://pan.baidu.com/s/1NTrJ9xNu0nkRlQcrn5aN5g 提取码: a94x
| ├──1.高等数学—元素和极限
| ├──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
| ├──2.高等数学—两个重要的极限定理
| ├──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）
| ├──3.高等数学—导数
| ├──30.机器学习背后的数学（下）
| ├──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
| ├──34.PCA
| ├──35.升维大法之神经网络
| ├──36.升维大法之SVM
| ├──37.多层感知机DNN
| ├──38.梯度下降法
| ├──39.BP算法
| ├──4.高等数学—泰勒展开
| ├──40.卷积神经网络
| ├──41.PyTorch（上）
| ├──42.PyTorch（下）
| ├──43.CNN进化
| ├──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
| ├──5.高等数学—偏导数
| ├──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
| ├──6.高等数学—积分
| ├──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
| ├──7.高等数学—正态分布
| ├──70.人工智能与设计
| ├──71.第四范式分享
| ├──72.个性化推荐算法
| ├──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
| └──人工智能实战与应用课件与代码.zip 575.96M
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| ├──1.高等数学—元素和极限
| ├──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）
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| ├──17.人工智能简史
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| ├──19.模拟人类大脑：神经网络的故事
| ├──2.高等数学—两个重要的极限定理
| ├──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）
| ├──3.高等数学—导数
| ├──30.机器学习背后的数学（下）
| ├──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
| ├──34.PCA
| ├──35.升维大法之神经网络
| ├──36.升维大法之SVM
| ├──37.多层感知机DNN
| ├──38.梯度下降法
| ├──39.BP算法
| ├──4.高等数学—泰勒展开
| ├──40.卷积神经网络
| ├──41.PyTorch（上）
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| ├──43.CNN进化
| ├──44.BatchNormalization
| ├──45.Resnet残差网络
| ├──46.图像识别综述
| ├──47.迁移学习
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| ├──49.时间序列分析
| ├──5.高等数学—偏导数
| ├──50.RNN
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| ├──53.RNN深度理解
| ├──54.课程总结
| ├──55.强化学习（上）
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| ├──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
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