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