人工智能核心能力培养计划的课程是为了希望自己 在4-6个月内找到算法研究职位,如人工智能、机器学习、深度学习、数据科学家和算法工程师,或继续从事 AI 希望在美国和欧洲相关大学申请人工智能学位的学生。

课程目录

├──01-核心能力提升班商业智能方向第四阶段  

|   ├──1.1 商业智能与推荐系统  

|   ├──10.1 PageRank、图论与推荐系统  

|   ├──11.1 Graph Embedding  

|   ├──12.1 Graph Convolution Networks  

|   ├──13.1 机器学习和启发算法  

|   ├──14.1 Project路径规划 Lesson-14  

|   ├──2.1 挖掘数据中的相关规则  

|   ├──3.1 常用的机器学习模型  

|   ├──4.1 ALS算法与推荐系统  

|   ├──5.1 因子分解机, libfm与基于邻域的协同过滤  

|   ├──6.1 预测家庭桶和机器学习神器  

|   ├──7.1 神经网络基础和移动推荐系统  

|   ├──8.1 时间序列分析  

|   └──9.1 循环神经网络和预测  

├──02-导师名企实训班商业智能方向第四阶段  

|   ├──1.1 数据采集与实战  

|   ├──10.1 智能供应链  

|   ├──11.1 智能供应链(2)  

|   ├──12.1 主题模型和文本表征  

|   ├──13.1 常见规划问题2  

|   ├──14.1 Learning to 个性化推荐Rank和Airbnb  

|   ├──15.1 逻辑回归和采购决策  

|   ├──16.1 Prediction is all you Need  

|   ├──17.1 时间序列分析  

|   ├──18.1 实战时间序列  

|   ├──19.1 资金流入流出预测  

|   ├──2.1 数据可视化和实战  

|   ├──20.1 个性化推荐和金融数据分析  

|   ├──21.1 淘宝定向广告演变,天猫用户回购预测  

|   ├──22.1  加强学习和推荐体系  

|   ├──23.1 AlphaGo Zero实战  

|   ├──3.1 严眼推荐系统的你-用户肖像  

|   ├──4.1 基于内容的SVD矩阵分解和推荐  

|   ├──5.1 基于流行程度的CTR估计算法和推荐  

|   ├──6.1 近似最近邻近搜索YouTube推荐系统  

|   ├──7.1 深度卷积网络与实战  

|   ├──8.1 实战和分布式推荐系统的时间序列  

|   └──9.1 模型集成和智能预测  

├──05-Python程序设计基础数据分析  

|   ├──1.1 Python 智能数据编程基础  

|   ├──2.1 Python 格式化数据处理 - Pandas  

|   ├──3.1 数据可视化  

|   ├──4.1 网络信息分析  

|   ├──5.1 自动化处理文本信息  

|   ├──6.1 Python 办公自动化  

|   ├──7.1 服务器、数据库和分布式系统  

|   ├──1.1 Python数据智能编程基础.mp4  338.46M

|   ├──2.1 Python格式化数据处理-Pandas.mp4  367.38M

|   ├──3.1 数据可视化.mp4  416.35M

|   ├──4.1 网络信息分析.mp4  453.19M

|   ├──5.1 自动化处理文本信息.mp4  462.10M

|   ├──6Python办公自动化.mp4  493.62M

|   └──7Python办公自动化.mp4  569.04M

├──06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程  

|   ├──1.1 搜索树、图算法、深度优化和广度优化、算法的时间复杂性  

|   ├──1.2 第一周作业讲解  

|   ├──2.1 神经网络基础,tensorflow和pytorch框架  

|   ├──3.1 深度卷积网络和计算机图像  

|   ├──3.2 深度卷积网络和计算机图像2  

|   ├──4.1 循环神经网络、文本表征、词向量初步、文本自动分类  

|   ├──5.1 Seq2Sequence,机器自动翻译, Image Caption, Attention机制  

|   ├──6.1 贝叶斯,决策树,随机森林,SVM模型  

|   ├──7.1 加课:seq2seq代码及作业说明  

|   ├──Git和版本控制,代码风格.mp4  391.63M

|   ├──Seq2Sequence,机器自动翻译,ImageCaption,Attention机制.mp4  416.28M

|   ├──贝叶斯,决策树,随机森林,SVM模型.mp4  552.22M

|   ├──第一周作业讲解.mp4  342.70M

|   ├──加课:seq2seq代码及作业说明.mp4  505.84M

|   ├──深卷积网络和计算机图像.mp4  320.09M

|   ├──深度卷积网络和计算机图像2.mp4  424.85M

|   ├──神经网络基础,tensorflow和pytorch框架.mp4  380.20M

|   ├──搜索树、图算法、深度优化和广度优化、算法的时间复杂性.mp4  514.82M

|   └──循环神经网络、文本表征、词向量初步、文本自动分类.mp4  560.99M

├──07-0基础 Python 入门  

|   ├──1.1 Python 基础入门  

|   ├──2.1 Python 编程入门  

|   ├──3.1 常用模块-numpy  

|   ├──4.1 常用模块-pandas  

|   ├──5.1 数据可视化  

|   ├──6.1 Python 办公自动化  

|   ├──python-1-Python基础入门.mp4  390.37M

|   ├──python-2-Python编程入门.mp4  577.79M

|   ├──python-3-常用模块-numpy.mp4  670.98M

|   ├──python-4-常用模块-pandas.mp4  405.88M

|   ├──python-5-数据可视化.mp4  374.88M

|   └──python-6-Python办公自动化.mp4  493.62M

├──08-深度学习框架选修课  

|   ├──1.1 tensorflow基础知识 keras  

|   ├──2.1 构建模型和高级操作  

|   ├──3.1 “大杂烩”tensorflow实践项目  

|   ├──4.1 pytorch基础知识  

|   ├──5.1 构建pytorch神经网络  

|   ├──pytorch基础知识.mp4  356.77M

|   ├──构建pytorch神经网络.mp4  420.56M

|   ├──tensorflow基础知识,高级apikerass.mp4  415.90M

|   ├──tensorflow实践项目“大杂烩”.mp4  560.89M

|   └──构建模型和高级操作.mp4  533.56M

├──09-人工智能基础能力提升课程能力  

|   └──09-人工智能基础能力提升课程能力  

├──10-公开课  

|   └──人工智能算法工程师被解雇的原因是什么?-20210127.mp4  556.05M

└──试看  

|   └──1-商业智能与推荐系统.mp4  658.42M

 

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