万门大学人工智能、大数据与复杂系统一月特训班视频课程78讲（超清视频）百度网盘

万门大学人工智能、大数据与复杂系统一月特训班视频课程78讲，百度网盘超清视频。

资源目录

01-复杂系统1.1物理预测的胜利与失效.mp4

01-复杂系统1.2预测失效原因.mp4

01-复杂系统1.3复杂系统引论.mp4

01-复杂系统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.mp4

02-大数据与机器学习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

03-人工智能的三个阶段3.1规则阶段.mp4

03-人工智能的三个阶段3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4

03-人工智能的三个阶段3.3课间答疑.mp4

03-人工智能的三个阶段3.4连接主义阶段发展至学习阶段.mp4

03-人工智能的三个阶段3.5三个阶段总结分析.mp4

03-人工智能的三个阶段3.6人工智能的应用（一）.mp4

03-人工智能的三个阶段3.7人工智能的应用（二）.mp4

03-人工智能的三个阶段3.8课间答疑.mp4

03-人工智能的三个阶段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

04-高等数学—元素和极限4.11极限的定义.mp4

04-高等数学—元素和极限4.12极限的四则运算.mp4

04-高等数学—元素和极限4.13极限的复合.mp4

04-高等数学—元素和极限4.14连续性.mp4

04-高等数学—元素和极限4.1实数的定义（一）.mp4

04-高等数学—元素和极限4.2实数的定义（二）.mp4

04-高等数学—元素和极限4.3实数的定义（三）.mp4

04-高等数学—元素和极限4.4实数的元素个数（一）.mp4

04-高等数学—元素和极限4.5实数的元素个数（二）.mp4

04-高等数学—元素和极限4.6自然数个数少于实数个数（一）.mp4

04-高等数学—元素和极限4.7自然数个数少于实数个数（二）.mp4

04-高等数学—元素和极限4.8无穷大之比较（一）.mp4

04-高等数学—元素和极限4.9无穷大之比较（二）.mp4

05-复杂网络经济学应用5.1用网络的思维看经济结构.mp4

05-复杂网络经济学应用5.2复杂网络认识前后.mp4

05-复杂网络经济学应用5.3从网络结构看不同地区（一）.mp4

05-复杂网络经济学应用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

06-机器学习与监督算法6.2机器学习的类型.mp4

06-机器学习与监督算法6.3简单回归实例（一）.mp4

06-机器学习与监督算法6.4简单回归实例（二）.mp4

06-机器学习与监督算法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

07-阿尔法狗与强化学习算法7.2强化学习算法（一）.mp4

07-阿尔法狗与强化学习算法7.3强化学习算法（二）.mp4

07-阿尔法狗与强化学习算法7.4强化学习算法（三）.mp4

07-阿尔法狗与强化学习算法7.5Alphago给我们的启示.mp4

07-阿尔法狗与强化学习算法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

08-高等数学—两个重要的极限定理8.2第一个重要极限定理的证明（一）.mp4

08-高等数学—两个重要的极限定理8.3第一个重要极限定理的证明（二）.mp4

08-高等数学—两个重要的极限定理8.4夹逼定理.mp4

08-高等数学—两个重要的极限定理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

09-高等数学—导数9.1导数的定义.mp4

09-高等数学—导数9.2初等函数的导数.mp4

09-高等数学—导数9.3反函数的导数（一）.mp4

09-高等数学—导数9.4反函数的导数（二）.mp4

09-高等数学—导数9.5复合函数的导数.mp4

09-高等数学—导数9.6泰勒展开.mp4

09-高等数学—导数9.7罗尔定理.mp4

09-高等数学—导数9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4

09-高等数学—导数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-贝叶斯理论10.11贝叶斯于机器学习（二）.mp4

10-贝叶斯理论10.12贝叶斯决策（一）.mp4

10-贝叶斯理论10.13贝叶斯决策（二）.mp4

10-贝叶斯理论10.14贝叶斯决策（三）.mp4

10-贝叶斯理论10.1梯度优化（一）.mp4

10-贝叶斯理论10.2梯度优化（二）.mp4

10-贝叶斯理论10.3概率基础【微信：17358309816】.mp4

10-贝叶斯理论10.4概率与事件.mp4

10-贝叶斯理论10.5贝叶斯推理（一）.mp4

10-贝叶斯理论10.6贝叶斯推理（二）.mp4

10-贝叶斯理论10.7贝叶斯推理（三）.mp4

10-贝叶斯理论10.8辛普森案件【微信：17358309816】.mp4

10-贝叶斯理论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-高等数学—泰勒展开11.2展开半径.mp4

11-高等数学—泰勒展开11.3欧拉公式.mp4

11-高等数学—泰勒展开11.4泰勒展开求极限（一）.mp4

11-高等数学—泰勒展开11.5泰勒展开求极限（二）.mp4

12-高等数学—偏导数12.1偏导数的对称性.mp4

12-高等数学—偏导数12.2链式法则.mp4

12-高等数学—偏导数12.3梯度算符、拉氏算符.mp4

13-高等数学—积分13.1黎曼积.mp4

13-高等数学—积分13.2微积分基本定理.mp4

13-高等数学—积分13.3分部积分（一）.mp4

13-高等数学—积分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-高等数学—正态分布14.2中心极限定理.mp4

14-高等数学—正态分布14.3误差函数.mp4

14-高等数学—正态分布14.4二维正态分布.mp4

14-高等数学—正态分布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-朴素贝叶斯和最大似然估计15.11最大似然估计（一）.mp4

15-朴素贝叶斯和最大似然估计15.12最大似然估计（二）.mp4

15-朴素贝叶斯和最大似然估计15.1蒙特卡洛分析（一）.mp4

15-朴素贝叶斯和最大似然估计15.2蒙特卡洛分析（二）.mp4

15-朴素贝叶斯和最大似然估计15.3贝叶斯先验.mp4

15-朴素贝叶斯和最大似然估计15.4先验到后验的过程.mp4

15-朴素贝叶斯和最大似然估计15.5朴素贝叶斯（一）.mp4

15-朴素贝叶斯和最大似然估计15.6朴素贝叶斯（二）.mp4

15-朴素贝叶斯和最大似然估计15.7算法设计.mp4

15-朴素贝叶斯和最大似然估计15.8TF-IDF（一）.mp4

15-朴素贝叶斯和最大似然估计15.9TF-IDF（二）.mp4

16-线16.10常规线空间.mp4

16-线16.11线关.mp4

16-线16.12秩.mp4

16-线16.1线代数概述.mp4

16-线16.2线代数应用方**.mp4

16-线16.3线律.mp4

16-线16.4线空间.mp4

16-线16.5线空间八条法则（一）.mp4

16-线16.6线空间八条法则（二）.mp4

16-线16.7线空间八条法则（三）.mp4

16-线16.8连续傅.mp4

16-线16.9傅立.mp4

17-数据科学和统计学（上）17.10随机变量（二）.mp4

17-数据科学和统计学（上）17.11换门的概率模拟计算（一）.mp4

17-数据科学和统计学（上）17.12换门的概率模拟计算（二）.mp4

17-数据科学和统计学（上）17.13换门的概率模拟计算（三）.mp4

17-数据科学和统计学（上）17.1课程Overview.mp4

17-数据科学和统计学（上）17.2回顾统计学（一）.mp4

17-数据科学和统计学（上）17.3回顾统计学（二）.mp4

17-数据科学和统计学（上）17.4回顾统计学（三）.mp4

17-数据科学和统计学（上）17.5回顾数据科学（一）.mp4

17-数据科学和统计学（上）17.6回顾数据科学（二）和教材介绍.mp4

17-数据科学和统计学（上）17.7R和RStudio等介绍（一）.mp4

17-数据科学和统计学（上）17.8R和RStudio等介绍（二）.mp4

17-数据科学和统计学（上）17.9随机变量（一）.mp4

18-线代数—矩阵、等价类和行列式18.10等价类.mp4

18-线代数—矩阵、等价类和行列式18.11行列式（一）.mp4

18-线代数—矩阵、等价类和行列式18.12行列式（二）.mp4

18-线代数—矩阵、等价类和行列式18.13行列式（三）.mp4

18-线代数—矩阵、等价类和行列式18.1线代数知识点回顾.mp4

18-线代数—矩阵、等价类和行列式18.2矩阵表示线变化.mp4

18-线代数—矩阵、等价类和行列式18.3可矩阵表示坐标变化.mp4

18-线代数—矩阵、等价类和行列式18.4相似矩阵.mp4

18-线代数—矩阵、等价类和行列式18.5相似矩阵表示相同线变化.mp4

18-线代数—矩阵、等价类和行列式18.6线代数解微分方程.mp4

18-线代数—矩阵、等价类和行列式18.7矩阵的运算—转秩（一）.mp4

18-线代数—矩阵、等价类和行列式18.8矩阵的运算—转秩（二）.mp4

18-线代数—矩阵、等价类和行列式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-Python基础课程（上）19.11变量类型—列表类型（一）.mp4

19-Python基础课程（上）19.12变量类型—列表类型（二）.mp4

19-Python基础课程（上）19.13变量类型—列表类型（三）.mp4

19-Python基础课程（上）19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）.mp4

19-Python基础课程（上）19.15变量类型—字典类型（二）.mp4

19-Python基础课程（上）19.1Python介绍（一）.mp4

19-Python基础课程（上）19.2Python介绍（二）.mp4

19-Python基础课程（上）19.3变量—命名规范.mp4

19-Python基础课程（上）19.4变量—代码规范.mp4

19-Python基础课程（上）19.5变量类型—数值类型.mp4

19-Python基础课程（上）19.6变量类型—bool类型.mp4

19-Python基础课程（上）19.7变量类型—字符串类型（一）.mp4

19-Python基础课程（上）19.8课间答疑.mp4

19-Python基础课程（上）19.9变量类型—字符串类型（二）.mp4

20-线代数—特征值与特征向量20.10线代数核心定理.mp4

20-线代数—特征值与特征向量20.11对偶空间（一）.mp4

20-线代数—特征值与特征向量20.12对偶空间（二）.mp4

20-线代数—特征值与特征向量20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4

20-线代数—特征值与特征向量20.14厄米矩阵.mp4

20-线代数—特征值与特征向量20.1线代数知识点回顾.mp4

20-线代数—特征值与特征向量20.2例题讲解（一）.mp4

20-线代数—特征值与特征向量20.3例题讲解（二）.mp4

20-线代数—特征值与特征向量20.4例题讲解（三）.mp4

20-线代数—特征值与特征向量20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4

20-线代数—特征值与特征向量20.6特征值与特征向量的性质（一）.mp4

20-线代数—特征值与特征向量20.7特征值与特征向量的性质（二）.mp4

20-线代数—特征值与特征向量20.8本征值的计算（一）.mp4

20-线代数—特征值与特征向量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-监督学习框架21.11KNN(K最近邻)算法（三）.mp4

21-监督学习框架21.12线性分类器.mp4

21-监督学习框架21.13高斯判别模型（一）.mp4

21-监督学习框架21.14高斯判别模型（二）.mp4

21-监督学习框架21.1经验误差和泛化误差.mp4

21-监督学习框架21.2最大后验估计.mp4

21-监督学习框架21.3正则化.mp4

21-监督学习框架21.4lasso回归.mp4

21-监督学习框架21.5超参数（一）.mp4

21-监督学习框架21.6超参数（二）.mp4

21-监督学习框架21.7监督学习框架（一）.mp4

21-监督学习框架21.8监督学习框架（二）.mp4

21-监督学习框架21.9KNN(K最近邻)算法（一）.mp4

22-Python基础课程（下）22.10函数（三）.mp4

22-Python基础课程（下）22.11函数（四）.mp4

22-Python基础课程（下）22.12类（一）.mp4

22-Python基础课程（下）22.13类（二）.mp4

22-Python基础课程（下）22.14类（三）.mp4

22-Python基础课程（下）22.1条件判断（一）.mp4

22-Python基础课程（下）22.2条件判断（二）.mp4

22-Python基础课程（下）22.3循环（一）.mp4

22-Python基础课程（下）22.4循环（二）.mp4

22-Python基础课程（下）22.5课间答疑.mp4

22-Python基础课程（下）22.6循环（三）.mp4

22-Python基础课程（下）22.7循环（四）.mp4

22-Python基础课程（下）22.8函数（一）.mp4

22-Python基础课程（下）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-PCA、降维方法引入23.2降维存在的原因.mp4

23-PCA、降维方法引入23.3PCA数学分析方法（一）.mp4

23-PCA、降维方法引入23.4PCA数学分析方法（二）.mp4

23-PCA、降维方法引入23.5PCA数学分析方法（三）.mp4

23-PCA、降维方法引入23.6PCA数学分析方法（四）.mp4

23-PCA、降维方法引入23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4

23-PCA、降维方法引入23.8PCA背后的假设（一）.mp4

23-PCA、降维方法引入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-数据科学和统计学（下）24.11参数估计（二）.mp4

24-数据科学和统计学（下）24.12假设检验（一）.mp4

24-数据科学和统计学（下）24.13假设检验（二）.mp4

24-数据科学和统计学（下）24.1课程Overview.mp4

24-数据科学和统计学（下）24.2理解统计思想（一）.mp4

24-数据科学和统计学（下）24.3理解统计思想（二）.mp4

24-数据科学和统计学（下）24.4理解统计思想（三）.mp4

24-数据科学和统计学（下）24.5概率空间.mp4

24-数据科学和统计学（下）24.6随机变量（一）.mp4

24-数据科学和统计学（下）24.7随机变量（二）.mp4

24-数据科学和统计学（下）24.8随机变量（三）.mp4

24-数据科学和统计学（下）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-Python操作数据库、 Python爬虫25.11Python操作数据库（三）.mp4

25-Python操作数据库、 Python爬虫25.12Python操作数据库（四）.mp4

25-Python操作数据库、 Python爬虫25.13Python爬虫（一）.mp4

25-Python操作数据库、 Python爬虫25.14Python爬虫（二）.mp4

25-Python操作数据库、 Python爬虫25.15Python爬虫（三）.mp4

25-Python操作数据库、 Python爬虫25.16Python爬虫（四）.mp4

25-Python操作数据库、 Python爬虫25.17Python爬虫（五）.mp4

25-Python操作数据库、 Python爬虫25.1课程介绍.mp4

25-Python操作数据库、 Python爬虫25.2认识关系型数据库（一）.mp4

25-Python操作数据库、 Python爬虫25.3认识关系型数据库（二）.mp4

25-Python操作数据库、 Python爬虫25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4

25-Python操作数据库、 Python爬虫25.5命令行操作数据库（一）.mp4

25-Python操作数据库、 Python爬虫25.6命令行操作数据库（二）.mp4

25-Python操作数据库、 Python爬虫25.7命令行操作数据库（三）.mp4

25-Python操作数据库、 Python爬虫25.8命令行操作数据库（四）.mp4

25-Python操作数据库、 Python爬虫25.9Python操作数据库（一）.mp4

26-线分类器26.10Perceptron（三）.mp4

26-线分类器26.11Perceptron（四）.mp4

26-线分类器26.12熵与信息（一）.mp4

26-线分类器26.13熵与信息（二）.mp4

26-线分类器26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）.mp4

26-线分类器26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）.mp4

26-线分类器26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）.mp4

26-线分类器26.4线分类器.mp4

26-线分类器26.5LDA（一）.mp4

26-线分类器26.6LDA（二）.mp4

26-线分类器26.7LDA（三）.mp4

26-线分类器26.8Perceptron（一）.mp4

26-线分类器26.9Perceptron（二）.mp4

27-Python进阶（上）27.10Pandas基本操作（四）.mp4

27-Python进阶（上）27.11Pandas绘图（一）.mp4

27-Python进阶（上）27.12Pandas绘图（二）.mp4

27-Python进阶（上）27.13Pandas绘图（三）【微信：17358309816】.mp4

27-Python进阶（上）27.14Pandas绘图（四）.mp4

27-Python进阶（上）27.1NumPy基本操作（一）.mp4

27-Python进阶（上）27.2NumPy基本操作（二）.mp4

27-Python进阶（上）27.3NumPy基本操作（三）.mp4

27-Python进阶（上）27.4NumPy基本操作（四）.mp4

27-Python进阶（上）27.5NumPy基本操作（五）.mp4

27-Python进阶（上）27.6NumPy基本操作（六）.mp4

27-Python进阶（上）27.7Pandas基本操作（一）.mp4

27-Python进阶（上）27.8Pandas基本操作（二）【微信：17358309816】.mp4

27-Python进阶（上）27.9Pandas基本操作（三）.mp4

28-Scikit-Learn28.1课程介绍.mp4

28-Scikit-Learn28.2Scikit-Learn介绍.mp4

28-Scikit-Learn28.3数据处理（一）【微信：17358309816】.mp4

28-Scikit-Learn28.4数据处理（二）.mp4

28-Scikit-Learn28.5模型实例、模型选择（一）.mp4

28-Scikit-Learn28.6模型实例、模型选择（二）.mp4

28-Scikit-Learn28.7模型实例、模型选择（三）.mp4

28-Scikit-Learn28.8模型实例、模型选择（四）.mp4

28-Scikit-Learn28.9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-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入29.11逻辑斯蒂回归（四）.mp4

29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入29.12逻辑斯蒂回归（五）.mp4

29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入29.13SVM引入.mp4

29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入29.1熵（一）.mp4

29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入29.2熵（二）.mp4

29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入29.3熵（三）.mp4

29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入29.4熵（四）.mp4

29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入29.5熵（五）.mp4

29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入29.6熵（六）.mp4

29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入29.7熵（七）.mp4

29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入29.8逻辑斯蒂回归（一）.mp4

29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入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-Python进阶（下）30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）.mp4

30-Python进阶（下）30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）.mp4

30-Python进阶（下）30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）.mp4

30-Python进阶（下）30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）.mp4

30-Python进阶（下）30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）.mp4

30-Python进阶（下）30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）.mp4

30-Python进阶（下）30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）.mp4

30-Python进阶（下）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-决策树31.2决策树（二）.mp4

31-决策树31.3决策树（三）.mp4

31-决策树31.4决策树（四）.mp4

32-数据呈现基础32.1课程安排.mp4

32-数据呈现基础32.2什么是数据可视化.mp4

32-数据呈现基础32.3设计原则.mp4

32-数据呈现基础32.4数据可视化流程.mp4

32-数据呈现基础32.5视觉编码.mp4

32-数据呈现基础32.6图形选择（一）.mp4

32-数据呈现基础32.7图形选择（二）.mp4

32-数据呈现基础32.8图形选择（三）.mp4

33-云计算初步33.1Hadoop介绍.mp4

33-云计算初步33.2Hdfs应用（一）.mp4

33-云计算初步33.3Hdfs应用（二）.mp4

33-云计算初步33.4MapReduce（一）.mp4

33-云计算初步33.5MapReduce（二）.mp4

33-云计算初步33.6Hive应用（一）.mp4

33-云计算初步33.7Hive应用（二）.mp4

33-云计算初步33.8Hive应用（三）.mp4

33-云计算初步33.9Hive应用（四）.mp4

34-D-Park实战34.10Spark应用（四）.mp4

34-D-Park实战34.11Spark应用（五）.mp4

34-D-Park实战34.12Spark应用（六）.mp4

34-D-Park实战34.13Spark应用（七）.mp4

34-D-Park实战34.1Pig应用（一）.mp4

34-D-Park实战34.2Pig应用（二）.mp4

34-D-Park实战34.3Pig应用（三）.mp4

34-D-Park实战34.4Pig应用（四）.mp4

34-D-Park实战34.5Pig应用（五）.mp4

34-D-Park实战34.6Pig应用（六）.mp4

34-D-Park实战34.7Spark应用（一）.mp4

34-D-Park实战34.8Spark应用（二）.mp4

34-D-Park实战34.9Spark应用（三）.mp4

35-第四范式分享35.1推荐技术的介绍.mp4

35-第四范式分享35.2人是如何推荐商品的.mp4

35-第四范式分享35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp4

35-第四范式分享35.4求解—从数据到模型.mp4

35-第四范式分享35.5数据拆分与特征工程.mp4

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43-监督学习－回归43.2机器学习工作流程（一）.mp4

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47-人工智能金融应用47.1人工智能金融应用（一）.mp4

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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-计算机视觉深度学习入门目的篇48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）.mp4

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48-计算机视觉深度学习入门目的篇48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）.mp4

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48-计算机视觉深度学习入门目的篇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-计算机视觉深度学习入门结构篇49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）.mp4

49-计算机视觉深度学习入门结构篇49.12结构之间的以及实验结果（七）.mp4

49-计算机视觉深度学习入门结构篇49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）.mp4

49-计算机视觉深度学习入门结构篇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-计算机视觉深度学习入门结构篇49.2特征如何组织（一）.mp4

49-计算机视觉深度学习入门结构篇49.3特征如何组织（二）.mp4

49-计算机视觉深度学习入门结构篇49.4特征如何组织（三）.mp4

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50-计算机视觉学习入门优化篇50.1计算机视觉学习入门：优化篇概述.mp4

50-计算机视觉学习入门优化篇50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4

50-计算机视觉学习入门优化篇50.3稳定性：Annealing和Momentum.mp4

50-计算机视觉学习入门优化篇50.4拟合：从Dropout到Weight Decay.mp4

50-计算机视觉学习入门优化篇50.5优化器和多机并行.mp4

50-计算机视觉学习入门优化篇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-计算机视觉深度学习入门数据篇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-计算机视觉深度学习入门数据篇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-计算机视觉深度学习入门数据篇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

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52-计算机视觉深度学习入门工具篇52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）.mp4

53-个化推荐算法53.10工程望.mp4

53-个化推荐算法53.1个化推荐的发展.mp4

53-个化推荐算法53.2推荐算法的演进（一）.mp4

53-个化推荐算法53.3推荐算法的演进（二）.mp4

53-个化推荐算法53.4推荐算法的演进（三）.mp4

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53-个化推荐算法53.6建模step by step（一）.mp4

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54-Pig和Spark巩固54.10Spark巩固（五）.mp4

54-Pig和Spark巩固54.1Pig巩固（一）.mp4

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55-人工智能与设计55.10使用人工智能的方式.mp4

55-人工智能与设计55.1智能存在的意义是什么.mp4

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58-订单流模型58.1交易.mp4

58-订单流模型58.2点过程基础（一）.mp4

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59-区块链一场革命59.1比特币（一）.mp4

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60-统计物理专题（一）60.10证明理想气体方程.mp4

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60-统计物理专题（一）60.1统计物理的开端(一).mp4

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60-统计物理专题（一）60.5再造整个世界（一）.mp4

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60-统计物理专题（一）60.7温度的本质（一）.mp4

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62-复杂网络简介62.1Networks in real worlds.mp4

62-复杂网络简介62.2BasicConcepts（一）.mp4

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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

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63-ABM简介及金融市场建模63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）.mp4

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64-用伊辛模型理解复杂系统64.10（网络中的）投票模型.mp4

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64-用伊辛模型理解复杂系统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-金融市场的复杂性65.11Endogenous Risk（一）.mp4

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65-金融市场的复杂性65.5导论（五）.mp4

65-金融市场的复杂性65.6Classical Benchmarks（一）.mp4

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66-广泛出现的幂律分布66.1界（一）.mp4

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66-广泛出现的幂律分布66.5城市、商业（一）.mp4

66-广泛出现的幂律分布66.6城市、商业（二）.mp4

66-广泛出现的幂律分布66.7启示（一）.mp4

66-广泛出现的幂律分布66.8启示（二）.mp4

66-广泛出现的幂律分布66.9总结.mp4

67-自然启发算法67.10粒子群算法（一）.mp4

67-自然启发算法67.11粒子群算法（二）.mp4

67-自然启发算法67.12粒子群算法（三）.mp4

67-自然启发算法67.13遗传算法和PSO的比较.mp4

67-自然启发算法67.14更多的类似的算法（一）.mp4

67-自然启发算法67.15更多的类似的算法（二）.mp4

67-自然启发算法67.16答疑.mp4

67-自然启发算法67.1课程回顾及答疑.mp4

67-自然启发算法67.2概括（一）.mp4

67-自然启发算法67.3概括（二）.mp4

67-自然启发算法67.4模拟退火算法（一）.mp4

67-自然启发算法67.5模拟退火算法（二）.mp4

67-自然启发算法67.6进化相关的算法（一）.mp4

67-自然启发算法67.7进化相关的算法（二）.mp4

67-自然启发算法67.8进化相关的算法（三）.mp4

67-自然启发算法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-机器学习的方法68.11案例（一）.mp4

68-机器学习的方法68.12案例（二）.mp4

68-机器学习的方法68.13案例（三）.mp4

68-机器学习的方法68.14案例（四）.mp4

68-机器学习的方法68.15案例（五）.mp4

68-机器学习的方法68.1为什么要讲学习方法.mp4

68-机器学习的方法68.2阅读论文.mp4

68-机器学习的方法68.3综述式文章举例（一）.mp4

68-机器学习的方法68.4综述式文章举例（二）.mp4

68-机器学习的方法68.5碎片化时间学习及书籍.mp4

68-机器学习的方法68.6视频学习资源及做思维导图.mp4

68-机器学习的方法68.7铁哥答疑（一）.mp4

68-机器学习的方法68.8铁哥答疑（二）.mp4

68-机器学习的方法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-模型可视化工程管理69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）.mp4

69-模型可视化工程管理69.12变身前端—seaboarnBokehEcharts.mp4

69-模型可视化工程管理69.13日志管理系统—ELK.mp4

69-模型可视化工程管理69.14极速Bi系统—superset.mp4

69-模型可视化工程管理69.15Dashboard补充.mp4

69-模型可视化工程管理69.16ELK补充.mp4

69-模型可视化工程管理69.17Superset补充.mp4

69-模型可视化工程管理69.18Superset补充及总结.mp4

69-模型可视化工程管理69.1课程简介.mp4

69-模型可视化工程管理69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）.mp4

69-模型可视化工程管理69.3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）.mp4

69-模型可视化工程管理69.4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）.mp4

69-模型可视化工程管理69.5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）.mp4

69-模型可视化工程管理69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）.mp4

69-模型可视化工程管理69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）.mp4

69-模型可视化工程管理69.8虚拟换环境—Anaconda&docker（七）.mp4

69-模型可视化工程管理69.9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）.mp4

70-Value Iteration Networks70.1Background&Motivation.mp4

70-Value Iteration Networks70.2Value Iteration.mp4

70-Value Iteration Networks70.3Grid—world Domain.mp4

70-Value Iteration Networks70.4总结及答疑.mp4

71-线动力学系统（上）71.10混沌（一）.mp4

71-线动力学系统（上）71.11混沌（二）.mp4

71-线动力学系统（上）71.12混沌（三）.mp4

71-线动力学系统（上）71.13混沌（四）.mp4

71-线动力学系统（上）71.14混沌（五）.mp4

71-线动力学系统（上）71.15混沌（六）.mp4

71-线动力学系统（上）71.16混沌（七）.mp4

71-线动力学系统（上）71.17混沌（八）.mp4

71-线动力学系统（上）71.18混沌（九）.mp4

71-线动力学系统（上）71.19混沌（十）.mp4

71-线动力学系统（上）71.1线动力学系统（一）.mp4

71-线动力学系统（上）71.20混沌（十一）.mp4

71-线动力学系统（上）71.2线动力学系统（二）.mp4

71-线动力学系统（上）71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4

71-线动力学系统（上）71.4Bifurcation（一）.mp4

71-线动力学系统（上）71.5Bifurcation（二）.mp4

71-线动力学系统（上）71.6Bifurcation（三）.mp4

71-线动力学系统（上）71.7Bifurcation（四）.mp4

71-线动力学系统（上）71.8Bifurcation（五）.mp4

71-线动力学系统（上）71.9Bifurcation（六）.mp4

72-线动力学系统（下）72.1自然语言处理（一）.mp4

72-线动力学系统（下）72.2自然语言处理（二）.mp4

72-线动力学系统（下）72.3RNN.mp4

72-线动力学系统（下）72.4RNN及.mp4

73-自然语言处理导入73.1中文分词.mp4

73-自然语言处理导入73.2中文分词、依存文法分析.mp4

73-自然语言处理导入73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4

73-自然语言处理导入73.4知识库构建、问答系统.mp4

73-自然语言处理导入73.5示范2的豆瓣评论词云（一）.mp4

73-自然语言处理导入73.6示范2的豆瓣评论词云（二）.mp4

73-自然语言处理导入73.7示范2的豆瓣评论词云（三）.mp4

73-自然语言处理导入73.8示范2的豆瓣评论词云（四）.mp4

73-自然语言处理导入73.9示范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-复杂网络上的物理传输过程74.11一些传播动力学模型（八）.mp4

74-复杂网络上的物理传输过程74.12仿真模型的建立过程（一）.mp4

74-复杂网络上的物理传输过程74.13仿真模型的建立过程（二）.mp4

74-复杂网络上的物理传输过程74.14仿真模型的建立过程（三）.mp4

74-复杂网络上的物理传输过程74.15仿真模型的建立过程（四）.mp4

74-复杂网络上的物理传输过程74.16Combining complex networks and data mining.mp4

74-复杂网络上的物理传输过程74.1一些基本概念.mp4

74-复杂网络上的物理传输过程74.2常用的统计描述物理量.mp4

74-复杂网络上的物理传输过程74.3四种网络模型.mp4

74-复杂网络上的物理传输过程74.4一些传播动力学模型（一）.mp4

74-复杂网络上的物理传输过程74.5一些传播动力学模型（二）.mp4

74-复杂网络上的物理传输过程74.6一些传播动力学模型（三）.mp4

74-复杂网络上的物理传输过程74.7一些传播动力学模型（四）.mp4

74-复杂网络上的物理传输过程74.8一些传播动力学模型（五）.mp4

74-复杂网络上的物理传输过程74.9一些传播动力学模型（六）.mp4

75-RNN及LSTM75.10梯度消失与梯度爆炸（二）.mp4

75-RNN及LSTM75.11Reservoir computing—偷懒方法.mp4

75-RNN及LSTM75.12LSTM.mp4

75-RNN及LSTM75.13LSTM、Use Examples.mp4

75-RNN及LSTM75.14词向量、Deep RNN.mp4

75-RNN及LSTM75.15Encoder Decoder Structure.mp4

75-RNN及LSTM75.16LSTM Text Generation（一）.mp4

75-RNN及LSTM75.17LSTM Text Generation（二）.mp4

75-RNN及LSTM75.18LSTM Text Generation（三）.mp4

75-RNN及LSTM75.1RNN—序列处理器（一）.mp4

75-RNN及LSTM75.2RNN—序列处理器（二）.mp4

75-RNN及LSTM75.3A simple enough case.mp4

75-RNN及LSTM75.4A dance between fix points.mp4

75-RNN及LSTM75.5Fix point、Train Chaos.mp4

75-RNN及LSTM75.6RNN作为生成模型（动力系统）.mp4

75-RNN及LSTM75.7RNN训练—BPTT（一）.mp4

75-RNN及LSTM75.8RNN训练—BPTT（二）.mp4

75-RNN及LSTM75.9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-漫谈人工智能创业76.11三个战略管理学商业模型（四）.mp4

76-漫谈人工智能创业76.12三个战略管理学商业模型（五）.mp4

76-漫谈人工智能创业76.13三个战略管理学商业模型（六）.mp4

76-漫谈人工智能创业76.14三个战略管理学商业模型（七）.mp4

76-漫谈人工智能创业76.15三个战略管理学商业模型（八）.mp4

76-漫谈人工智能创业76.16三个战略管理学商业模型（九）.mp4

76-漫谈人工智能创业76.17关于Entrepreneurship.mp4

76-漫谈人工智能创业76.1人工智能对我们生活的影响（一）.mp4

76-漫谈人工智能创业76.2人工智能对我们生活的影响（二）.mp4

76-漫谈人工智能创业76.3人工智能对我们生活的影响（三）.mp4

76-漫谈人工智能创业76.4人工智能对我们生活的影响（四）.mp4

76-漫谈人工智能创业76.5人工智能对我们生活的影响（五）.mp4

76-漫谈人工智能创业76.6人工智能对我们生活的影响（六）.mp4

76-漫谈人工智能创业76.7人工智能创业中的商业思维.mp4

76-漫谈人工智能创业76.8三个战略管理学商业模型（一）.mp4

76-漫谈人工智能创业76.9三个战略管理学商业模型（二）.mp4

77-学习其他主题77.1.mp4

77-学习其他主题77.10程序讲解（三）.mp4

77-学习其他主题77.2玻尔兹曼机—联想的机器.mp4

77-学习其他主题77.3玻尔兹曼机.mp4

77-学习其他主题77.4学习（一）.mp4

77-学习其他主题77.5学习（二）.mp4

77-学习其他主题77.6学习（三）.mp4

77-学习其他主题77.7学习（四）.mp4

77-学习其他主题77.8程序讲解（一）.mp4

77-学习其他主题77.9程序讲解（二）.mp4

78-课程总结78.10课程总结（二）.mp4

78-课程总结78.1开场.mp4

78-课程总结78.2Attention实例—Spatial Transformer.mp4

78-课程总结78.3猫狗大战—CNN实战（一）.mp4

78-课程总结78.4猫狗大战—CNN实战（二）.mp4

78-课程总结78.5RNN诗人.mp4

78-课程总结78.6课程复习.mp4

78-课程总结78.7课程大纲（一）.mp4

78-课程总结78.8课程大纲（二）.mp4

78-课程总结78.9课程总结（一）.mp4

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