《人工智能核心能力培养计划》课程是面向希望自己,能够在 4-6个月内找到一份人工智能、机器学习、深度学习、数据科学家、算法工程师等算法研究岗位,或者继续从事 AI 相关科研和希望申请美国、欧洲相关院校AI方向的学位的同学。

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

| ├──11.1 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 挖掘数据中的关联规则

| ├──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

| ├──6.1 预测全家桶与机器学习神器

| ├──7.1 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

├──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

| ├──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

| ├──18.1 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

| ├──21.1 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 AlphaGo 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预估算法与基于流行度的推荐

| ├──6.1 近似最近邻查找与YouTube推荐系统

| ├──7.1 深度卷积网络与实战

| ├──8.1 时间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

| ├──2.1 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 文本信息自动化处理

| ├──6.1 Python 办公自动化

| ├──7.1 服务器、数据库与分布式系统

| ├──1.1 Python数据智能编程基础.mp4 338.46M

| ├──2.1 Python格式化数据处理-Pandas.mp4 367.38M

| ├──3.1 数据可视化.mp4 416.35M

| ├──4.1 网络信息分析.mp4 453.19M

| ├──5.1 文本信息自动化处理.mp4 462.10M

| ├──6Python办公自动化.mp4 493.62M

| └──7Python办公自动化.mp4 569.04M

├──06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程

| ├──1.1 搜索树,图算法,深度优化与广度优化,算法的时间复杂度

| ├──1.2 第一周作业讲解

| ├──2.1 神经网络基础,tensorflow和pytorch框架

| ├──3.1 深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与版本控制、代码风格.mp4 391.63M

| ├──Seq2Sequence,机器自动翻译,ImageCaption,Attention机制.mp4 416.28M

| ├──贝叶斯,决策树,随机森林,SVM模型.mp4 552.22M

| ├──第一周作业讲解.mp4 342.70M

| ├──加课:seq2seq的代码及作业的讲解.mp4 505.84M

| ├──深度卷积网络与计算机图像.mp4 320.09M

| ├──深度卷积网络与计算机图像2.mp4 424.85M

| ├──神经网络基础,tensorflow和pytorch框架.mp4 380.20M

| ├──搜索树,图算法,深度优化与广度优化,算法的时间复杂度.mp4 514.82M

| └──循环神经网络,文本表征,词向量初步,文本自动分类.mp4 560.99M

├──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 Python 办公自动化

| ├──python-1-Python基础入门.mp4 390.37M

| ├──python-2-Python编程入门.mp4 577.79M

| ├──python-3-常用模块-numpy.mp4 670.98M

| ├──python-4-常用模块-pandas.mp4 405.88M

| ├──python-5-数据可视化.mp4 374.88M

| └──python-6-Python办公自动化.mp4 493.62M

├──08-深度学习框架选修课

| ├──1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras

| ├──2.1 搭建模型和进阶操作

| ├──3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”

| ├──4.1 pytorch基础知识

| ├──5.1 pytorch神经网络搭建

| ├──pytorch基础知识.mp4 356.77M

| ├──pytorch神经网络搭建.mp4 420.56M

| ├──tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4 415.90M

| ├──tensorflow实践项目“大杂烩”.mp4 560.89M

| └──搭建模型和进阶操作.mp4 533.56M

├──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.mp4 556.05M

└──试看

| └──1-商业智能与推荐系统.mp4 658.42M

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