開課吧《人工智能核心能力培養(yǎng)計劃》 課程目錄

├──01-核心能力提升班商業(yè)智能方向第四期  

|   ├──1.1 商業(yè)智能與推薦系統(tǒng)  

|   ├──10.1 PageRank、圖論與推薦系統(tǒng)  

|   ├──11.1 Graph Embedding  

|   ├──12.1 Graph Convolution Networks  

|   ├──13.1 機器學習與啟發(fā)式算法  

|   ├──14.1 路徑規(guī)劃Project Lesson-14  

|   ├──2.1 挖掘數(shù)據(jù)中的關聯(lián)規(guī)則  

|   ├──3.1 常用機器學習模型  

|   ├──4.1 ALS算法與推薦系統(tǒng)  

|   ├──5.1 因子分解機, libFM與基于鄰域的協(xié)同過濾  

|   ├──6.1 預測全家桶與機器學習神器  

|   ├──7.1 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎與移動推薦系統(tǒng)  

|   ├──8.1 時間序列分析  

|   └──9.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡與預測  

├──02-導師制名企實訓班商業(yè)智能方向第四期  

|   ├──1.1 數(shù)據(jù)采集與實戰(zhàn)  

|   ├──10.1 智能供應鏈  

|   ├──11.1 智能供應鏈(二)  

|   ├──12.1 主題模型與文本表征  

|   ├──13.1 常見規(guī)劃問題2  

|   ├──14.1 Learning to Rank與Airbnb個性化推薦  

|   ├──15.1 邏輯回歸與采購決策  

|   ├──16.1 Prediction is all you Need  

|   ├──17.1 時間序列分析  

|   ├──18.1 時間序列實戰(zhàn)  

|   ├──19.1 資金流入流出預測  

|   ├──2.1 數(shù)據(jù)可視化及實戰(zhàn)  

|   ├──20.1 個性化推薦與金融數(shù)據(jù)分析  

|   ├──21.1 淘寶定向廣告演化與天貓用戶復購預測  

|   ├──22.1  強化學習與推薦系統(tǒng)  

|   ├──23.1 AlphaGo Zero實戰(zhàn)  

|   ├──3.1 推薦系統(tǒng)嚴眼中的你-用戶畫像  

|   ├──4.1 SVD矩陣分解與基于內容的推薦  

|   ├──5.1 CTR預估算法與基于流行度的推薦  

|   ├──6.1 近似最近鄰查找與YouTube推薦系統(tǒng)  

|   ├──7.1 深度卷積網(wǎng)絡與實戰(zhàn)  

|   ├──8.1 時間序列實戰(zhàn)與分布式推薦系統(tǒng)  

|   └──9.1 模型融合與智能預測  

├──05-數(shù)據(jù)分析與Python程序設計基礎  

|   ├──1.1 Python 數(shù)據(jù)智能編程基礎  

|   ├──2.1 Python 格式化數(shù)據(jù)處理 - Pandas  

|   ├──3.1 數(shù)據(jù)可視化  

|   ├──4.1 網(wǎng)絡信息分析  

|   ├──5.1 文本信息自動化處理  

|   ├──6.1 Python 辦公自動化  

|   ├──7.1 服務器、數(shù)據(jù)庫與分布式系統(tǒng)  

|   ├──1.1 Python數(shù)據(jù)智能編程基礎.mp4  338.46M

|   ├──2.1 Python格式化數(shù)據(jù)處理-Pandas.mp4  367.38M

|   ├──3.1 數(shù)據(jù)可視化.mp4  416.35M

|   ├──4.1 網(wǎng)絡信息分析.mp4  453.19M

|   ├──5.1 文本信息自動化處理.mp4  462.10M

|   ├──6Python辦公自動化.mp4  493.62M

|   └──7Python辦公自動化.mp4  569.04M

├──06-微軟九步AI學習法-人工智能核心知識強化課程  

|   ├──1.1 搜索樹，圖算法，深度優(yōu)化與廣度優(yōu)化，算法的時間復雜度  

|   ├──1.2 第一周作業(yè)講解  

|   ├──2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎，tensorflow和pytorch框架  

|   ├──3.1 深度卷積網(wǎng)絡與計算機圖像  

|   ├──3.2 深度卷積網(wǎng)絡與計算機圖像2  

|   ├──4.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，文本表征，詞向量初步，文本自動分類  

|   ├──5.1 Seq2Sequence，機器自動翻譯， Image Caption, Attention機制  

|   ├──6.1 貝葉斯，決策樹，隨機森林，SVM模型  

|   ├──7.1 加課：seq2seq的代碼及作業(yè)的講解  

|   ├──Git與版本控制、代碼風格.mp4  391.63M

|   ├──Seq2Sequence，機器自動翻譯，ImageCaption,Attention機制.mp4  416.28M

|   ├──貝葉斯，決策樹，隨機森林，SVM模型.mp4  552.22M

|   ├──第一周作業(yè)講解.mp4  342.70M

|   ├──加課：seq2seq的代碼及作業(yè)的講解.mp4  505.84M

|   ├──深度卷積網(wǎng)絡與計算機圖像.mp4  320.09M

|   ├──深度卷積網(wǎng)絡與計算機圖像2.mp4  424.85M

|   ├──神經(jīng)網(wǎng)絡基礎，tensorflow和pytorch框架.mp4  380.20M

|   ├──搜索樹，圖算法，深度優(yōu)化與廣度優(yōu)化，算法的時間復雜度.mp4  514.82M

|   └──循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，文本表征，詞向量初步，文本自動分類.mp4  560.99M

├──07-0基礎 Python 入門  

|   ├──1.1 Python 基礎入門  

|   ├──2.1 Python 編程入門  

|   ├──3.1 常用模塊-numpy  

|   ├──4.1 常用模塊-pandas  

|   ├──5.1 數(shù)據(jù)可視化  

|   ├──6.1 Python 辦公自動化  

|   ├──python-1-Python基礎入門.mp4  390.37M

|   ├──python-2-Python編程入門.mp4  577.79M

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

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

|   ├──python-5-數(shù)據(jù)可視化.mp4  374.88M

|   └──python-6-Python辦公自動化.mp4  493.62M

├──08-深度學習框架選修課  

|   ├──1.1 tensorflow基礎知識以及高級api keras  

|   ├──2.1 搭建模型和進階操作  

|   ├──3.1 tensorflow實踐項目“大雜燴”  

|   ├──4.1 pytorch基礎知識  

|   ├──5.1 pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡搭建  

|   ├──pytorch基礎知識.mp4  356.77M

|   ├──pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡搭建.mp4  420.56M

|   ├──tensorflow基礎知識以及高級apikeras.mp4  415.90M

|   ├──tensorflow實踐項目“大雜燴”.mp4  560.89M

|   └──搭建模型和進階操作.mp4  533.56M

├──09-人工智能基礎能力提升課  

|   └──09-人工智能基礎能力提升課  

├──10-公開課  

|   └──公開課-AI算法工程師被裁的原因是什么？-20210127.mp4  556.05M

└──試看  

|   └──1-商業(yè)智能與推薦系統(tǒng).mp4  658.42M