课程目录
├──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
|├──10.1 PageRank、图论与推荐系统
|├──11. X ~ v k & $ { m1 Graph Embedding
|├──12.1 Graph Convolution Networks
|├──13.1 机器学习与启发式算法
|├──14.1 路径规划Project Lesson-14
|├──2.1 挖3 J :掘数据中Y p s M u =的关联规则
|├──3.1 常用机器学习模型
|├──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
|r l K j : J F├──6.1 预测全家桶与机器学习神器
|├──7.1) ` e + 神经网络基础与移动推荐系统
|├──8.1 时间序列分析
|└──9.1 循环神经网络与预测
├E g { C U 8 @ [──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
|├──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q k e T
|├──13.1 常见规划问题2
|├──14.1 Learning to Rank与Airbnb个性化推荐
|├──15.1 逻辑回归与采购决策
|├──16.1 Prediction is all you Need
|├──17.1 时间序列分析
|├──18.G m –1 时间序列实战
|├──19.1 资金流入流出预测
|├──2.1 数据可视化及实战
|├──20.1 个性化推荐与金融数据分析
|├──9 / L C A z O21.1 淘宝定向广告演化与天猫用户复购预测
|├──22.1强化学习与推荐系统
|├──23.1 Alp– K 8 % r chaGo Zero实战
|├──3.1 推荐系统严眼中的你-用户画像
|├──4.1 SVD矩阵分解与基于内容的推荐
|├──5.1 CTR预估算法与{ n p ;基于流行度的推荐
|├──6.1 近似最近邻查找与c [ 9 ) jYouTube推荐系统
|├──7.B u ? d $ ^ A s1 深度卷积网络与实战
|├──8.1 时间% j E # 1 N序列实战与分布式推荐系统
|└──9.1 模型融合与智能预测
├──05-数据分析与Python程序设计基础
|├──1.1 Python 数据智能编程基础
|├──S n 62.1 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 文本信息自动化处p : G理
|├──6.1 Python 办公自动化
|├──7.1 服务器、数I C T %据库与分布式系统
|├──1.1 Python数据智能编程基t ] E o * N础.mp4338.P G 0 w & r V46M
|{ K { L├──2.1 Python格式化数据处理-Pandas.mp4367.38M
|├──3.1 数据可视化.mpQ P x ! 1 @ #4416.35M
|├──4.1 网络信息分析.mp445Y j ) 9 Y i ^3.19M
|├──5.1 文本信息自动化处理.mp4462.10M
|├──6Python办公自( | q ,动化.mp4493l R n J p T W –.62M
|└──7Python办公自动化.mp4569.s M W s r [ q04M
├──06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程
|├──1.1 搜b J + x _ _ L O t索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂Z n = _ e 2度
|├──1.2 第一周作业讲解
|├──2.! o & W1 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架
|├──3.1 深+ Z o &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
|├──5.1 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的代码及作业的讲解
|├──Git与版m t ] ] M * O本控制、代码* F P j ` y风格.mp4391.63M
|├──Seq2Sequence，机器自动翻译，ImageCaption,Attention机制.mp4416.28M
|= V d├─n b k q : t J─贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型.mp4552.22M
|├| S I U 2 U──第一周作o U v . D 0 w 5 /业讲解.mp4342.70M
|├──加课：seq2seq的代码及作业的讲解.mp4505.84M
|├──深度卷积网络与计算机图像.mp4320.09M
|├──深) 1 ] – 0 : R 2度卷积网F 7 F b j ] F络与计算机图像2.mp4424.85M
|├──神经网络基础，tensorflow和pytorch框架.mp4380.20M
|├──搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间L – N a复杂度.mp4514.82M
|└──循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类.mp4560.99M
├──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 PythonF 0 G 办公自动化
|├──python-1-Python基础入门.mp4390.37M
|├──python-2-Python编程入门.mp4577.79M
|├──python-3-常用模块-numpy.mp4670.98M
|├──python-4-常用模块-pandas.mp4405.88M
|├──python-5-数据Y S 2可视化.mp43 p * ? p74.88M
|└──python-6-Python办公自动化.mp4493.62M
├──08-深度学习框架选修课
|├──1.1 tensorflow基础c 0 i 3 | l ( S知识以及高级api keras
|├──2.1 搭建模型和8 [ _ @ 7 ?进阶操作
|├──3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”
|├──4.1 pytor] : ,ch基础知识
|├──5.1 pytorch神经网络搭建
|├──py% | x )torch基础/ : j知识.mp4356.77M
|├──pR @ L # R x J ytorch神经网络搭建.mm o m % W . 0 ~ 3p4420.56M
|├──tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4415.90M
|├──tensorflow实践项目“大杂烩”.mp4560.89MX ~ T q 7 b :
|└──搭建模型和进阶操作.mp4533.56M
├──09-人工智能基础能力提升课
|└──09-人工智能基础能力提升课
├──10-公开课
|└──公开课-AI算法工程师被裁的原因是什么？-20210127.mp4556.05Mh ! – J x n ? i
└──J o + q _ q n S试看
|└──1-商e x :业智能与推荐系统.mp4658.42M
