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01-核心能力提升班商业智能方向第四期

1.1商业智能与推荐系统

2.1挖掘数据中的关联规则

3.1常用机器学习模型

4.1ALS算法与推荐系统

5.1因子分解机，libFM与基于邻域的协同过退

6.1预则全家桶与机器学习神器

7.1神经网络基础与移动推荐系统

8.1时间序列分析

9.1循环神经网络与预则

10.1PageRank、图论与推荐系统

11.1Graph Embedding

12.1Graph Convolution Networks

13.1机器学习与启发式算法

14.1路径规划Project Lesson-14

02-导师制名企实训班商业智能方向第四期

1.1数据采集与实战

2.1数据可视化及实战

3.1推荐系统严眼中的你用户画像

4.1SVD矩阵分解与基于内容的推荐

5.1CTR预估算法与基于流行度的推荐

6.1近似最近邻查找与YouTube推荐系统

7.1深度卷积网络与实战

8.1时间序列实战与分布式推荐系统

9.1模型独合与智能预测

10.1智能供应链

11.1智能供应链（二）

12.1主题模型与文本表征

13.1常见规划问题2

14.1Learning to Rank与Airbnb个性化推荐

15.1逻辑回归与采购决策

16.1Prediction is all you Need

17.1时间序列分析

18.1时间序列实战

19.1资金流入流出预则

20.1个性化推荐与金融数据分析

21.1淘宝定向广告演化与天猫用户复购预则

22.1强化学习与推荐系统

23.1AlphaGo Zero实战

03-数据分析与Python程序设计基础

1.1Python 数据智能编程基础

2.1Python 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文本信息自动化处理

6.1Python办公自动化

7.1服务器、数据库与分布式系统

1.1Python数据智能编程基础.mp4

2.1Python格式化数据处理-Pandas.mp4

3.1数据可视化.mp4

4.1网络信息分析.mp4

5.1文本信息自动化处理.mp4

6Python办公自动化.mp4

7Python办公自动化.mp4

04-微软九步Al学习法-人工智能核心知识强化课程

1.1搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间夏杂度

1.2第一周作业讲解

2.1神经网络基础，tensorflow和pytorch框架

3.1深度卷积网络与计算机图像

3.2深度卷积网络与计算机图像2

4.1循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类

5.1Seq2Sequence，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的代码及作业的讲解

Git与版本控制、代码风格.mp4

Seq2Sequence，机器自动翻译，ImageCaption，Attention机制.mp4

贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型.mp4

第一周作业讲解.mp4

加课：seq2seq的代码及作业的讲解.mp4

深度卷积网络与计算机图像.mp4

深度卷积网络与计算机图像2.mp4

神经网络基础，tensorflow和pytorch框架.mp4

搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度.mp4

循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类.mp4

05-0基础Python入门

1.1Python 基础入门

2.1Python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

6.1Python办公自动化

python-1-Python基础入门.mp4

python-2-Python编程入门.mp4

python-3-常用模块-numpy.mp4

python-4-常用模块-pandas.mp4

python-5数据可视化.mp4

python-6-Python办公自动化.mp4

06-深度学习框架选修课

1.1tensorflow基础知识以及高级api keras

2.1搭建模型和进阶操作

3.1 tensorflow实践项目”大杂烩"

4.1pytorch基础知识

5.1pytorch神经网络搭建

pytorch基础知识.mp4

pytorch神经网络搭建.mp4

tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4

tensorflow实践项目”大杂烩".mp4

搭建模型和进阶操作.mp4

07-人工智能基础能力提升课

1.1编程基础

2.1数据分析基础

3.1机器学习的基本方法

4.1机器学习的基本方法（二）

5.1神经网络的基本原理与方法（一）

6.1神经网络的基本原理与方法（二）

7.1卷积神经网络（一）

8.1卷积神经网络（二）

9.1图像目标检测

week1编程基础.mp4

week2-数据分析基础.mp4

week3机器学习的基本方法.mp4

week4机器学习的基本方法（二）.mp4

week5神经网络的基本原理与方法（一）.mp4

week6神经网络的基本原理与方法（二）.mp4

week7卷积神经网络（一）.mp4

week8卷积神经网络（二）.mp4

week9图像目标检测.mp4

08-公开课


 

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