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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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
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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
[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
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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
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
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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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04-计算图.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
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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05-案例分析.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
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04-问题案例.mp4
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第二章 凸优化进阶之对偶理论作业及答案.zip
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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
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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
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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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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
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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
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# 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
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【直播课】人工智能
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从数学到AI神作:支撑向量机SVM.mp4
章节2机器学习
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敲开机器学习求职大门.mp4
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20行代码带你实践kaggle比赛.mp4
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