課程目錄
├──01-核心能力提升班商業智能方向第四期
|├──1.1 商業智能與推薦系統
|├──10.1 PageRank、圖論與推薦系統
|├──11. X ~ v k & $ { m1 Graph Embedding
|├──12.1 Graph Convolution Networks
|├──13.1 機器學習與啓發式算法
|├──14.1 路徑規劃Project Lesson-14
|├──2.1 挖3 J :掘數據中Y p s M u =的關聯規則
|├──3.1 常用機器學習模型
|├──4.1 ALS算法與推薦系統
|├──5.1 因子分解機, libFM與基于鄰域的協同過濾
|r l K j : J F├──6.1 預測全家桶與機器學習神器
|├──7.1) ` e + 神經網絡基礎與移動推薦系統
|├──8.1 時間序列分析
|└──9.1 循環神經網絡與預測
├E g { C U 8 @ [──02-導師制名企實訓班商業智能方向第四期
|├──1.1 數據采集與實戰
|├──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q k e T
|├──13.1 常見規劃問題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.G m –1 時間序列實戰
|├──19.1 資金流入流出預測
|├──2.1 數據可視化及實戰
|├──20.1 個性化推薦與金融數據分析
|├──9 / L C A z O21.1 淘寶定向廣告演化與天貓用戶複購預測
|├──22.1強化學習與推薦系統
|├──23.1 Alp– K 8 % r chaGo Zero實戰
|├──3.1 推薦系統嚴眼中的你-用戶畫像
|├──4.1 SVD矩陣分解與基于内容的推薦
|├──5.1 CTR預估算法與{ n p ;基于流行度的推薦
|├──6.1 近似最近鄰查找與c [ 9 ) jYouTube推薦系統
|├──7.B u ? d $ ^ A s1 深度卷積網絡與實戰
|├──8.1 時間% j E # 1 N序列實戰與分布式推薦系統
|└──9.1 模型融合與智能預測
├──05-數據分析與Python程序設計基礎
|├──1.1 Python 數據智能編程基礎
|├──S n 62.1 Python 格式化數據處理 – Pandas
|├──3.1 數據可視化
|├──4.1 網絡信息分析
|├──5.1 文本信息自動化處p : G理
|├──6.1 Python 辦公自動化
|├──7.1 服務器、數I C T %據庫與分布式系統
|├──1.1 Python數據智能編程基t ] E o * N礎.mp4338.P G 0 w & r V46M
|{ K { L├──2.1 Python格式化數據處理-Pandas.mp4367.38M
|├──3.1 數據可視化.mpQ P x ! 1 @ #4416.35M
|├──4.1 網絡信息分析.mp445Y j ) 9 Y i ^3.19M
|├──5.1 文本信息自動化處理.mp4462.10M
|├──6Python辦公自( | q ,動化.mp4493l R n J p T W –.62M
|└──7Python辦公自動化.mp4569.s M W s r [ q04M
├──06-微軟九步AI學習法-人工智能核心知識強化課程
|├──1.1 搜b J + x _ _ L O t索樹，圖算法，深度優化與廣度優化，算法的時間複雜Z n = _ e 2度
|├──1.2 第一周作業講解
|├──2.! o & W1 神經網絡基礎，tensorflow和pytorch框架
|├──3.1 深+ Z o &度卷積網絡與計算機圖像
|├──3.2 深度卷積網絡與計算機圖像2
|├──4.1 循環神經網絡，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，随機森林，SVM模型
|├──7.1 加課：seq2seq的代碼及作業的講解
|├──Git與版m t ] ] M * O本控制、代碼* F P j ` y風格.mp4391.63M
|├──Seq2Sequence，機器自動翻譯，ImageCaption,Attention機制.mp4416.28M
|= V d├─n b k q : t J─貝葉斯，決策樹，随機森林，SVM模型.mp4552.22M
|├| S I U 2 U──第一周作o U v . D 0 w 5 /業講解.mp4342.70M
|├──加課：seq2seq的代碼及作業的講解.mp4505.84M
|├──深度卷積網絡與計算機圖像.mp4320.09M
|├──深) 1 ] – 0 : R 2度卷積網F 7 F b j ] F絡與計算機圖像2.mp4424.85M
|├──神經網絡基礎，tensorflow和pytorch框架.mp4380.20M
|├──搜索樹，圖算法，深度優化與廣度優化，算法的時間L – N a複雜度.mp4514.82M
|└──循環神經網絡，文本表征，詞向量初步，文本自動分類.mp4560.99M
├──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 數據可視化
|├──6.1 PythonF 0 G 辦公自動化
|├──python-1-Python基礎入門.mp4390.37M
|├──python-2-Python編程入門.mp4577.79M
|├──python-3-常用模塊-numpy.mp4670.98M
|├──python-4-常用模塊-pandas.mp4405.88M
|├──python-5-數據Y S 2可視化.mp43 p * ? p74.88M
|└──python-6-Python辦公自動化.mp4493.62M
├──08-深度學習框架選修課
|├──1.1 tensorflow基礎c 0 i 3 | l ( S知識以及高級api keras
|├──2.1 搭建模型和8 [ _ @ 7 ?進階操作
|├──3.1 tensorflow實踐項目“大雜燴”
|├──4.1 pytor] : ,ch基礎知識
|├──5.1 pytorch神經網絡搭建
|├──py% | x )torch基礎/ : j知識.mp4356.77M
|├──pR @ L # R x J ytorch神經網絡搭建.mm o m % W . 0 ~ 3p4420.56M
|├──tensorflow基礎知識以及高級apikeras.mp4415.90M
|├──tensorflow實踐項目“大雜燴”.mp4560.89MX ~ T q 7 b :
|└──搭建模型和進階操作.mp4533.56M
├──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麽？-20210127.mp4556.05Mh ! – J x n ? i
└──J o + q _ q n S試看
|└──1-商e x :業智能與推薦系統.mp4658.42M
