admin 发表于 2020-2-9 11:05:16

内容介绍:
01.第一阶段:AI数学基石
  01.第一章:线性代数
      AI Math_[第1章]_线性代数v2 .pdf
      
    视频
        01_本章概述.mp4
        02_定义和例子.mp4
        03_向量及其运算.mp4
        04_向量组的线性组合.mp4
        05_向量组的线性相关性.mp4
        06_内积的定义.mp4
        07_范数的定义.mp4
        08_内积的几何解释.mp4
        09_矩阵和线性变换.mp4
        10_线性变换.mp4
        11_矩阵的运算.mp4
        12_矩阵的转置.mp4
        13_矩阵的行列式.mp4
        14_逆矩阵.mp4
        15_求解线性方程组.mp4
        16_特征值和特征向量.mp4
        17_对阵矩阵和正定矩阵.mp4
        18_相似矩阵和对角化.mp4
        19_二次型.mp4
        20_本章小结.mp4
        
  02.第二章:高等数学
        01-本章概述.mp4
        02-函数的定义.mp4
        03-反函数.mp4
        04-复合函数.mp4
        05-引例.mp4
        06-导数.mp4
        07-函数的求导法则 .mp4
        08-高阶导数.mp4
        09-二元函数.mp4
        10-二元函数的偏导数.mp4
        11-方向导数和梯度.mp4
        12-雅可比矩阵.mp4
        13-海森矩阵.mp4
        14-函数的极值.mp4
        15-极值的定理.mp4
        16-拉格朗日函数.mp4
        17-泰勒展开式.mp4
        18-本章小结.mp4
        [第1门]AI Math_[第2章]_高等数学.pdf
        
  03.第三章:概率论
        01-本章概述.mp4
        02-基础概念.mp4
        03-随机事件的概率.mp4
        04-条件概率.mp4
        05-事件的独立性.mp4
        06-全概率公式和贝叶斯公式.mp4
        07-随机变量的定义.mp4
        08-概率分布.mp4
        09-概率密度函数.mp4
        10-随机变量的期望.mp4
        11-随机变量的方差.mp4
        12-最大似然估计(上) (1).mp4
        13-最大似然估计(下) .mp4
        14-本章小节.mp4
        [第1门]AI Math_[第3章]_概率论(密码:aimath2018).pdf
        
  04.第四章:最优化
          01-本章概述.mp4
          02-基本形式.mp4
          03-分类.mp4
          04-线性规划问题实例.mp4
          05-线性规划的标准形式.mp4
          06-线性规划问题的求解.mp4
          07-空间里的直线.mp4
          08-仿射集.mp4
          09-凸集.mp4
          10-超平面和半空间.mp4
          11-凸函数.mp4
          12-凸优化问题.mp4
          13-本章小结 .mp4
          [第1门]AI Math_[第4章]_最优化.pdf
         
02.第二阶段:优化论初步
  01.第一章 优化迭代统一论
      01-本微专业概述.mp4
      02-线性回归建模.mp4
      03-无约束优化分析法(上).mp4
      04-无约束优化分析法(下).mp4
      05-无约束迭代法.mp4
      06-线性回归求解.mp4
      07-案例分析.mp4
      [第2门]AI Math_[第1章]优化迭代方法统一论(1).pdf
   
    作业及答案.zip
           
  02.第二章 深度学习反向传播
        01-回归与分类、神经网络.mp4
        02-BP算法(上).mp4
        03-BP算法(下).mp4
        04-计算图.mp4
        [第2门]AI Math_[第2章]深度学习反向传播.pdf
        
      第二章 深度学习反向传播作业_客观题及答案.zip
            
03.第三阶段:优化论进阶
  01.第一章 凸优化基础
        01-一般优化问题.mp4
        02-凸集和凸函数基础(上).mp4
        03-凸集和凸函数基础(下).mp4
        04-凸优化问题.mp4
        05-案例分析.mp4
        [第3门]AI Math_[第1章]凸优化基础.pdf
        
  02.第二章 凸优化进阶之对偶理论
      01-凸优化问题.mp4
      02-对偶(上).mp4
      03-对偶(下).mp4
      04-问题案例.mp4
      [第3门]AI Math_[第2章]凸优化进阶之对偶理论.pdf
      
    第二章 凸优化进阶之对偶理论作业及答案.zip
        
  03.第二章 主观题答案.zip
      
  04.第三章 SVM
        01-问题案例.mp4
        02-SVM建模-成片.mp4
        03-SVM求解-成片.mp4
        04-SVM扩展-成片.mp4
        [第3门]AI Math_[第3章]SVM.pdf
        
      第三章 SVM作业.zip
              
04.第四阶段:数据降维的艺术
  01.第一章节:矩阵分析上
        01-线性代数基础与精华.mp4
        02-特征分解.mp4
        03-PCA.mp4
        [第4门]AI Math_[第1章]矩阵分析上篇.pdf
        第四门_数据降维的艺术.rar
      
  02.第二章节:矩阵分析下
        01-特征分解复习.mp4
        02-SVD理论.mp4
        03-矩阵其他重要知识及实际应用.mp4
        [第4门]AI Math_[第2章]矩阵分析下篇.pdf
        
      考核作业及答案.zip
                  
05.第五阶段:统计推断的魅力
  01.第一章-概率统计上篇
      01-事件.mp4
      02-随机变量及其数字特征.mp4
      03-人工智能中常见分布和实战案例.mp4
      [第5门]AI Math_[第1章]概率统计上篇.pdf
      
    考核作业及答案.zip
      
  02.第二章-概率统计中篇
      01-数理统计.mp4
      02-线性回归与逻辑回归.mp4
      03-贝叶斯的观点和案例实战.mp4
      [第5门]AI Math_[第2章]概率统计中篇.pdf
      
    考核作业及答案.zip
            # Q1 S& N1 F5 x4 c8 R2 B
  03.第三章-概率统计下篇
        01-聚类、gmm模型.mp4
        02-em算法.mp4
        [第5门]AI Math_[第3章]概率统计下篇.pdf
        
      考核作业及答案.zip
              
【直播课】人工智能
    章节1人工智能微专业系列直播
          从数学到AI神作:支撑向量机SVM.mp4
         
    章节2机器学习
          带你全方位走进AI世界.mp4
          报过很多课却学不好AI?学习方法用对了吗?.mp4
          敲开机器学习求职大门.mp4
          面试难过?带你从企业使用方角度透视机器学习工程师.mp4
         
    章节3深度学习
          春招想换工作?如何入门深度学习?.mp4
          深度学习之热门招聘方向与求职攻略.mp4
          游戏终结者!如何用深度学习击败世界冠军?.mp4
         
    章节4自然语言处理
          20行代码带你实践kaggle比赛.mp4
          NLP应用场景实战解析――电商用户评论文本分类.mp4
          步入NLP领域,先建立全方位认知.mp4
         
    章节5人工智能数学基础
            提高竞争力,AI高效学习方案.mp4
            算法原理干货:深入浅出理解EM算法.mp4


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uflex 发表于 2020-8-19 08:00:53

内容介绍:
01.第一阶段:AI数学基石
  01.第一章:线性代数
      AI Math_[第1章]_线性代数v2 .pdf
      
    视频
        01_本章概述.mp4
        02_定义和例子.mp4
        03_向量及其运算.mp4
        04_向量组的线性组合.mp4
        05_向量组的线性相关性.mp4
        06_内积的定义.mp4
        07_范数的定义.mp4
        08_内积的几何解释.mp4
        09_矩阵和线性变换.mp4
        10_线性变换.mp4
        11_矩阵的运算.mp4
        12_矩阵的转置.mp4
        13_矩阵的行列式.mp4
        14_逆矩阵.mp4
        15_求解线性方程组.mp4
        16_特征值和特征向量.mp4
        17_对阵矩阵和正定矩阵.mp4
        18_相似矩阵和对角化.mp4
        19_二次型.mp4
        20_本章小结.mp4
        
  02.第二章:高等数学
        01-本章概述.mp4
        02-函数的定义.mp4
        03-反函数.mp4
        04-复合函数.mp4
        05-引例.mp4
        06-导数.mp4
        07-函数的求导法则 .mp4
        08-高阶导数.mp4
        09-二元函数.mp4
        10-二元函数的偏导数.mp4
        11-方向导数和梯度.mp4
        12-雅可比矩阵.mp4
        13-海森矩阵.mp4
        14-函数的极值.mp4
        15-极值的定理.mp4
        16-拉格朗日函数.mp4
        17-泰勒展开式.mp4
        18-本章小结.mp4
        [第1门]AI Math_[第2章]_高等数学.pdf
        
  03.第三章:概率论
        01-本章概述.mp4
        02-基础概念.mp4
        03-随机事件的概率.mp4
        04-条件概率.mp4
        05-事件的独立性.mp4
        06-全概率公式和贝叶斯公式.mp4
        07-随机变量的定义.mp4
        08-概率分布.mp4
        09-概率密度函数.mp4
        10-随机变量的期望.mp4
        11-随机变量的方差.mp4
        12-最大似然估计(上) (1).mp4
        13-最大似然估计(下) .mp4
        14-本章小节.mp4
        [第1门]AI Math_[第3章]_概率论(密码:aimath2018).pdf
        
  04.第四章:最优化
          01-本章概述.mp4
          02-基本形式.mp4
          03-分类.mp4
          04-线性规划问题实例.mp4
          05-线性规划的标准形式.mp4
          06-线性规划问题的求解.mp4
          07-空间里的直线.mp4
          08-仿射集.mp4
          09-凸集.mp4
          10-超平面和半空间.mp4
          11-凸函数.mp4
          12-凸优化问题.mp4
          13-本章小结 .mp4
          [第1门]AI Math_[第4章]_最优化.pdf
         
02.第二阶段:优化论初步
  01.第一章 优化迭代统一论
      01-本微专业概述.mp4
      02-线性回归建模.mp4
      03-无约束优化分析法(上).mp4
      04-无约束优化分析法(下).mp4
      05-无约束迭代法.mp4
      06-线性回归求解.mp4
      07-案例分析.mp4
      [第2门]AI Math_[第1章]优化迭代方法统一论(1).pdf
   
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  02.第二章 深度学习反向传播
        01-回归与分类、神经网络.mp4
        02-BP算法(上).mp4
        03-BP算法(下).mp4
        04-计算图.mp4
        [第2门]AI Math_[第2章]深度学习反向传播.pdf
        
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03.第三阶段:优化论进阶
  01.第一章 凸优化基础
        01-一般优化问题.mp4
        02-凸集和凸函数基础(上).mp4
        03-凸集和凸函数基础(下).mp4
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  02.第二章 凸优化进阶之对偶理论
      01-凸优化问题.mp4
      02-对偶(上).mp4
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      04-问题案例.mp4
      [第3门]AI Math_[第2章]凸优化进阶之对偶理论.pdf
      
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  03.第二章 主观题答案.zip
      
  04.第三章 SVM
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        04-SVM扩展-成片.mp4
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04.第四阶段:数据降维的艺术
  01.第一章节:矩阵分析上
        01-线性代数基础与精华.mp4
        02-特征分解.mp4
        03-PCA.mp4
        [第4门]AI Math_[第1章]矩阵分析上篇.pdf
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  02.第二章节:矩阵分析下
        01-特征分解复习.mp4
        02-SVD理论.mp4
        03-矩阵其他重要知识及实际应用.mp4
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  01.第一章-概率统计上篇
      01-事件.mp4
      02-随机变量及其数字特征.mp4
      03-人工智能中常见分布和实战案例.mp4
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      01-数理统计.mp4
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  03.第三章-概率统计下篇
        01-聚类、gmm模型.mp4
        02-em算法.mp4
        [第5门]AI Math_[第3章]概率统计下篇.pdf
        
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【直播课】人工智能
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          带你全方位走进AI世界.mp4
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          深度学习之热门招聘方向与求职攻略.mp4
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          20行代码带你实践kaggle比赛.mp4
          NLP应用场景实战解析――电商用户评论文本分类.mp4
          步入NLP领域,先建立全方位认知.mp4
         
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            提高竞争力,AI高效学习方案.mp4
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uflex 发表于 2020-12-22 12:59:09

内容介绍:
01.第一阶段:AI数学基石
  01.第一章:线性代数
      AI Math_[第1章]_线性代数v2 .pdf
      
    视频
        01_本章概述.mp4
        02_定义和例子.mp4
        03_向量及其运算.mp4
        04_向量组的线性组合.mp4
        05_向量组的线性相关性.mp4
        06_内积的定义.mp4
        07_范数的定义.mp4
        08_内积的几何解释.mp4
        09_矩阵和线性变换.mp4
        10_线性变换.mp4
        11_矩阵的运算.mp4
        12_矩阵的转置.mp4
        13_矩阵的行列式.mp4
        14_逆矩阵.mp4
        15_求解线性方程组.mp4
        16_特征值和特征向量.mp4
        17_对阵矩阵和正定矩阵.mp4
        18_相似矩阵和对角化.mp4
        19_二次型.mp4
        20_本章小结.mp4
        
  02.第二章:高等数学
        01-本章概述.mp4
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        04-复合函数.mp4
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  03.第三章:概率论
        01-本章概述.mp4
        02-基础概念.mp4
        03-随机事件的概率.mp4
        04-条件概率.mp4
        05-事件的独立性.mp4
        06-全概率公式和贝叶斯公式.mp4
        07-随机变量的定义.mp4
        08-概率分布.mp4
        09-概率密度函数.mp4
        10-随机变量的期望.mp4
        11-随机变量的方差.mp4
        12-最大似然估计(上) (1).mp4
        13-最大似然估计(下) .mp4
        14-本章小节.mp4
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  04.第四章:最优化
          01-本章概述.mp4
          02-基本形式.mp4
          03-分类.mp4
          04-线性规划问题实例.mp4
          05-线性规划的标准形式.mp4
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02.第二阶段:优化论初步
  01.第一章 优化迭代统一论
      01-本微专业概述.mp4
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      04-无约束优化分析法(下).mp4
      05-无约束迭代法.mp4
      06-线性回归求解.mp4
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  02.第二章 深度学习反向传播
        01-回归与分类、神经网络.mp4
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        03-BP算法(下).mp4
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      第二章 深度学习反向传播作业_客观题及答案.zip
            
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  01.第一章 凸优化基础
        01-一般优化问题.mp4
        02-凸集和凸函数基础(上).mp4
        03-凸集和凸函数基础(下).mp4
        04-凸优化问题.mp4
        05-案例分析.mp4
        [第3门]AI Math_[第1章]凸优化基础.pdf
        
  02.第二章 凸优化进阶之对偶理论
      01-凸优化问题.mp4
      02-对偶(上).mp4
      03-对偶(下).mp4
      04-问题案例.mp4
      [第3门]AI Math_[第2章]凸优化进阶之对偶理论.pdf
      
    第二章 凸优化进阶之对偶理论作业及答案.zip
        
  03.第二章 主观题答案.zip
      
  04.第三章 SVM
        01-问题案例.mp4
        02-SVM建模-成片.mp4
        03-SVM求解-成片.mp4
        04-SVM扩展-成片.mp4
        [第3门]AI Math_[第3章]SVM.pdf
        
      第三章 SVM作业.zip
              
04.第四阶段:数据降维的艺术
  01.第一章节:矩阵分析上
        01-线性代数基础与精华.mp4
        02-特征分解.mp4
        03-PCA.mp4
        [第4门]AI Math_[第1章]矩阵分析上篇.pdf
        第四门_数据降维的艺术.rar
      
  02.第二章节:矩阵分析下
        01-特征分解复习.mp4
        02-SVD理论.mp4
        03-矩阵其他重要知识及实际应用.mp4
        [第4门]AI Math_[第2章]矩阵分析下篇.pdf
        
      考核作业及答案.zip
                  
05.第五阶段:统计推断的魅力
  01.第一章-概率统计上篇
      01-事件.mp4
      02-随机变量及其数字特征.mp4
      03-人工智能中常见分布和实战案例.mp4
      [第5门]AI Math_[第1章]概率统计上篇.pdf
      
    考核作业及答案.zip
      
  02.第二章-概率统计中篇
      01-数理统计.mp4
      02-线性回归与逻辑回归.mp4
      03-贝叶斯的观点和案例实战.mp4
      [第5门]AI Math_[第2章]概率统计中篇.pdf
      
    考核作业及答案.zip
            # Q1 S& N1 F5 x4 c8 R2 B
  03.第三章-概率统计下篇
        01-聚类、gmm模型.mp4
        02-em算法.mp4
        [第5门]AI Math_[第3章]概率统计下篇.pdf
        
      考核作业及答案.zip
              
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