人工智能、大数据与复杂系统一月特训班（价值3528元）
课程名称:人工智能、大数据与复杂系统一月特训班（价值3528元）课程简介:
课程简介：
从Alpha—GO到无人驾驶，人工智能AI结合大数据发挥出惊人功效的场景越来越多。如何从零开始真正入门这个领域？人工智能、大数据与复杂系统一月特训班可以帮到您！
讲师介绍：
混沌巡洋舰讲师团: 来自巴黎高师，中科院，北师大等世界著名高校及机构的混沌巡洋舰导师团，为大家在人工智能，大数据与复杂系统的知识海洋里扬帆领航。
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第 1 讲宣传片
1 .1宣传片
第 2 讲复杂系统
2 .1物理预测的胜利与失效
2 .2预测失效原因
2 .3复杂系统引论
2 .4生活实例与本章答疑
第 3 讲大数据与机器学习
3 .1大数据预测因为噪声失效
3 .2大数据与机器学习
第 4 讲人工智能的三个阶段
4 .1规则阶段
4 .2机器学习阶段发展至连接主义阶段
4 .3课间答疑
4 .4连接主义阶段发展至深度学习阶段
4 .5三个阶段总结分析
4 .6人工智能的应用（一）
4 .7人工智能的应用（二）
4 .8课间答疑
4 .9课程大纲（一）
4 .10课程大纲（二）
第 5 讲高等数学—元素和极限
5 .1实数的定义（一）
5 .2实数的定义（二）
5 .3实数的定义（三）
5 .4实数的元素个数（一）
5 .5实数的元素个数（二）
5 .6自然数个数少于实数个数（一）
5 .7自然数个数少于实数个数（二）
5 .8无穷大之比较（一）
5 .9无穷大之比较（二）
5 .10级数的收敛
5 .11极限的定义
5 .12极限的四则运算
5 .13极限的复合
5 .14连续性
第 6 讲复杂网络经济学应用
6 .1用网络的思维看经济结构
6 .2复杂网络认识前后
6 .3从网络结构看不同地区（一）
6 .4从网络结构看不同地区（二）
第 7 讲机器学习与监督算法
7 .1什么是机器学习
7 .2机器学习的类型
7 .3简单回归实例（一）
7 .4简单回归实例（二）
7 .5简单回归实例（三）
第 8 讲阿尔法狗与强化学习算法
8 .1人工智能的发展
8 .2强化学习算法（一）
8 .3强化学习算法（二）
8 .4强化学习算法（三）
8 .5Alphago给我们的启示
8 .6无监督学习
第 9 讲高等数学—两个重要的极限定理
9 .1元素与极限的知识点回顾
9 .2第一个重要极限定理的证明（一）
9 .3第一个重要极限定理的证明（二）
9 .4夹逼定理
9 .5第二个重要极限定理的证明
第 10 讲高等数学—导数
10 .1导数的定义
10 .2初等函数的导数
10 .3反函数的导数（一）
10 .4反函数的导数（二）
10 .5复合函数的导数
10 .6泰勒展开
10 .7罗尔定理
10 .8微分中值定理和柯西中值定理
10 .9洛比塔法则
10 .10泰勒展开的证明
第 11 讲贝叶斯理论
11 .1梯度优化（一）
11 .2梯度优化（二）
11 .3概率基础
11 .4概率与事件
11 .5贝叶斯推理（一）
11 .6贝叶斯推理（二）
11 .7贝叶斯推理（三）
11 .8辛普森案件
11 .9贝叶斯推理深入
11 .10贝叶斯于机器学习（一）
11 .11贝叶斯于机器学习（二）
11 .12贝叶斯决策（一）
11 .13贝叶斯决策（二）
11 .14贝叶斯决策（三）
第 12 讲高等数学—泰勒展开
12 .1泰勒展开
12 .2展开半径
12 .3欧拉公式
12 .4泰勒展开求极限（一）
12 .5泰勒展开求极限（二）
第 13 讲高等数学—偏导数
13 .1偏导数的对称性
13 .2链式法则
13 .3梯度算符、拉氏算符
第 14 讲高等数学—积分
14 .1黎曼积分
14 .2微积分基本定理
14 .3分部积分（一）
14 .4分部积分（二）
第 15 讲高等数学—正态分布
15 .1标准正态分布
15 .2中心极限定理
15 .3误差函数
15 .4二维正态分布
15 .5多维正态分布
第 16 讲朴素贝叶斯和最大似然估计
16 .1蒙特卡洛分析（一）
16 .2蒙特卡洛分析（二）
16 .3贝叶斯先验
16 .4先验到后验的过程
16 .5朴素贝叶斯（一）
16 .6朴素贝叶斯（二）
16 .7算法设计
16 .8TF-IDF（一）
16 .9TF-IDF（二）
16 .10朴素贝叶斯（三）
16 .11最大似然估计（一）
16 .12最大似然估计（二）
第 17 讲线性代数—线性空间和线性变换
17 .1线性代数概述
17 .2线性代数应用方法论
17 .3线性乘法的可交换性和结合律
17 .4线性空间
17 .5线性空间八条法则（一）
17 .6线性空间八条法则（二）
17 .7线性空间八条法则（三）
17 .8连续傅立叶变换
17 .9离散傅立叶变换
17 .10非常规线性空间
17 .11线性相关和线性无关
17 .12秩
第 18 讲数据科学和统计学（上）
18 .1课程Overview
18 .2回顾统计学（一）
18 .3回顾统计学（二）
18 .4回顾统计学（三）
18 .5回顾数据科学（一）
18 .6回顾数据科学（二）和教材介绍
18 .7R和RStudio等介绍（一）
18 .8R和RStudio等介绍（二）
18 .9随机变量（一）
18 .10随机变量（二）
18 .11换门的概率模拟计算（一）
18 .12换门的概率模拟计算（二）
18 .13换门的概率模拟计算（三）
第 19 讲线性代数—矩阵、等价类和行列式
19 .1线性代数知识点回顾
19 .2矩阵表示线性变化
19 .3可逆矩阵表示坐标变化
19 .4相似矩阵
19 .5相似矩阵表示相同线性变化
19 .6线性代数解微分方程
19 .7矩阵的运算—转秩（一）
19 .8矩阵的运算—转秩（二）
19 .9等价关系
19 .10等价类
19 .11行列式（一）
19 .12行列式（二）
19 .13行列式（三）
第 20 讲Python基础课程（上）
20 .1Python介绍（一）
20 .2Python介绍（二）
20 .3变量—命名规范
20 .4变量—代码规范
20 .5变量类型—数值类型
20 .6变量类型—bool类型
20 .7变量类型—字符串类型（一）
20 .8课间答疑
20 .9变量类型—字符串类型（二）
20 .10变量类型—字符串类型（三）
20 .11变量类型—列表类型（一）
20 .12变量类型—列表类型（二）
20 .13变量类型—列表类型（三）
20 .14变量类型—元组类型、字典类型（一）
20 .15变量类型—字典类型（二）
第 21 讲线性代数—特征值与特征向量
21 .1线性代数知识点回顾
21 .2例题讲解（一）
21 .3例题讲解（二）
21 .4例题讲解（三）
21 .5特征值与特征向量的物理意义
21 .6特征值与特征向量的性质（一）
21 .7特征值与特征向量的性质（二）
21 .8本征值的计算（一）
21 .9本征值的计算（二）
21 .10线性代数核心定理
21 .11对偶空间（一）
21 .12对偶空间（二）
21 .13欧氏空间与闵氏空间
21 .14厄米矩阵
第 22 讲监督学习框架
22 .1经验误差和泛化误差
22 .2最大后验估计
22 .3正则化
22 .4lasso回归
22 .5超参数（一）
22 .6超参数（二）
22 .7监督学习框架（一）
22 .8监督学习框架（二）
22 .9KNN(K最近邻)算法（一）
22 .10KNN(K最近邻)算法（二）
22 .11KNN(K最近邻)算法（三）
22 .12线性分类器
22 .13高斯判别模型（一）
22 .14高斯判别模型（二）
第 23 讲Python基础课程（下）
23 .1条件判断（一）
23 .2条件判断（二）
23 .3循环（一）
23 .4循环（二）
23 .5课间答疑
23 .6循环（三）
23 .7循环（四）
23 .8函数（一）
23 .9函数（二）
23 .10函数（三）
23 .11函数（四）
23 .12类（一）
23 .13类（二）
23 .14类（三）
第 24 讲PCA、降维方法引入
24 .1无监督学习框架
24 .2降维存在的原因
24 .3PCA数学分析方法（一）
24 .4PCA数学分析方法（二）
24 .5PCA数学分析方法（三）
24 .6PCA数学分析方法（四）
24 .7PCA之外的降维方法—LDA
24 .8PCA背后的假设（一）
24 .9PCA背后的假设（二）
第 25 讲数据科学和统计学（下）
25 .1课程Overview
25 .2理解统计思想（一）
25 .3理解统计思想（二）
25 .4理解统计思想（三）
25 .5概率空间
25 .6随机变量（一）
25 .7随机变量（二）
25 .8随机变量（三）
25 .9随机变量（四）
25 .10参数估计（一）
25 .11参数估计（二）
25 .12假设检验（一）
25 .13假设检验（二）
第 26 讲Python操作数据库、 Python爬虫
26 .1课程介绍
26 .2认识关系型数据库（一）
26 .3认识关系型数据库（二）
26 .4MySQL数据库与Excel的不同
26 .5命令行操作数据库（一）
26 .6命令行操作数据库（二）
26 .7命令行操作数据库（三）
26 .8命令行操作数据库（四）
26 .9Python操作数据库（一）
26 .10Python操作数据库（二）
26 .11Python操作数据库（三）
26 .12Python操作数据库（四）
26 .13Python爬虫（一）
26 .14Python爬虫（二）
26 .15Python爬虫（三）
26 .16Python爬虫（四）
26 .17Python爬虫（五）
第 27 讲线性分类器
27 .1Lasso：alpha参数与准确率（一）
27 .2Lasso：alpha参数与准确率（二）
27 .3Lasso：alpha参数与准确率（三）
27 .4线性分类器
27 .5LDA（一）
27 .6LDA（二）
27 .7LDA（三）
27 .8Perceptron（一）
27 .9Perceptron（二）
27 .10Perceptron（三）
27 .11Perceptron（四）
27 .12熵与信息（一）
27 .13熵与信息（二）
第 28 讲Python进阶（上）
28 .1NumPy基本操作（一）
28 .2NumPy基本操作（二）
28 .3NumPy基本操作（三）
28 .4NumPy基本操作（四）
28 .5NumPy基本操作（五）
28 .6NumPy基本操作（六）
28 .7Pandas基本操作（一）
28 .8Pandas基本操作（二）
28 .9Pandas基本操作（三）
28 .10Pandas基本操作（四）
28 .11Pandas绘图（一）
28 .12Pandas绘图（二）
28 .13Pandas绘图（三）
28 .14Pandas绘图（四）
第 29 讲Scikit-Learn
29 .1课程介绍
29 .2Scikit-Learn介绍
29 .3数据处理（一）
29 .4数据处理（二）
29 .5模型实例、模型选择（一）
29 .6模型实例、模型选择（二）
29 .7模型实例、模型选择（三）
29 .8模型实例、模型选择（四）
29 .9模型实例、模型选择（五）
第 30 讲熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
30 .1熵（一）
30 .2熵（二）
30 .3熵（三）
30 .4熵（四）
30 .5熵（五）
30 .6熵（六）
30 .7熵（七）
30 .8逻辑斯蒂回归（一）
30 .9逻辑斯蒂回归（二）
30 .10逻辑斯蒂回归（三）
30 .11逻辑斯蒂回归（四）
30 .12逻辑斯蒂回归（五）
30 .13SVM引入
第 31 讲Python进阶（下）
31 .1泰坦尼克数据处理与分析（一）
31 .2泰坦尼克数据处理与分析（二）
31 .3泰坦尼克数据处理与分析（三）
31 .4泰坦尼克数据处理与分析（四）
31 .5泰坦尼克数据处理与分析（五）
31 .6泰坦尼克数据处理与分析（六）
31 .7泰坦尼克数据处理与分析（七）
31 .8泰坦尼克数据处理与分析（八）
31 .9泰坦尼克数据处理与分析（九）
第 32 讲决策树
32 .1决策树（一）
32 .2决策树（二）
32 .3决策树（三）
32 .4决策树（四）
第 33 讲数据呈现基础
33 .1课程安排
33 .2什么是数据可视化
33 .3设计原则
33 .4数据可视化流程
33 .5视觉编码
33 .6图形选择（一）
33 .7图形选择（二）
33 .8图形选择（三）
第 34 讲云计算初步
34 .1Hadoop介绍
34 .2Hdfs应用（一）
34 .3Hdfs应用（二）
34 .4MapReduce（一）
34 .5MapReduce（二）
34 .6Hive应用（一）
34 .7Hive应用（二）
34 .8Hive应用（三）
34 .9Hive应用（四）
第 35 讲D-Park实战
35 .1Pig应用（一）
35 .2Pig应用（二）
35 .3Pig应用（三）
35 .4Pig应用（四）
35 .5Pig应用（五）
35 .6Pig应用（六）
35 .7Spark应用（一）
35 .8Spark应用（二）
35 .9Spark应用（三）
35 .10Spark应用（四）
35 .11Spark应用（五）
35 .12Spark应用（六）
35 .13Spark应用（七）
第 36 讲第四范式分享
36 .1推荐技术的介绍
36 .2人是如何推荐商品的
36 .3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果
36 .4求解—从数据到模型
36 .5数据拆分与特征工程
36 .6推荐系统机器学习模型
36 .7评估模型
36 .8建模过程的演示与课间答疑
第 37 讲决策树到随机森林
37 .1决策树
37 .2随机森林
37 .3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）
37 .4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）
37 .5模型参数的介绍
37 .6集成方法（一）
37 .7集成方法（二）
37 .8Blending
37 .9gt多样化
37 .10Bagging与决策树（一）
37 .11Bagging与决策树（二）
37 .12Boosting方法（一）
37 .13Boosting方法（二）
37 .14Boosting方法（三）
37 .15Boosting方法（四）
第 38 讲数据呈现进阶
38 .1静态信息图（一）
38 .2静态信息图（二）
38 .3静态信息图（三）
38 .4静态信息图（四）
38 .5静态信息图（五）
38 .6HTML、CSS和JAVAScript基础介绍
38 .7DOM和开发者工具
38 .8D3（一）
38 .9D3（二）
38 .10D3（三）
38 .11div.html
38 .12svg.html
38 .13D3支持的数据类型
38 .14Make a map（一）
38 .15Make a map（二）
第 39 讲强化学习（上）
39 .1你所了解的强化学习是什么
39 .2经典条件反射（一）
39 .3经典条件反射（二）
39 .4操作性条件反射
39 .5Evaluation Problem（一）
39 .6Evaluation Problem（二）
39 .7Evaluation Problem（三）
39 .8Evaluation Problem（四）
39 .9Policy Learning（一）
39 .10Policy Learning（二）
39 .11Policy Learning（三）
39 .12Policy Learning（四）
39 .13Policy Learning（五）
39 .14Policy Learning（六）
第 40 讲强化学习（下）
40 .1Policy Learning总结
40 .2基于模型的RL（一）
40 .3基于模型的RL（二）
40 .4基于模型的RL（三）
40 .5基于模型的RL（四）
40 .6基于模型的RL（五）
40 .7基于模型的RL（六）
40 .8大脑中的强化学习算法（一）
40 .9大脑中的强化学习算法（二）
40 .10大脑中的强化学习算法（三）
40 .11大脑中的强化学习算法（四）
40 .12大脑中的强化学习算法（五）
40 .13RL in alphaGo（一）
40 .14RL in alphaGo（二）
40 .15RL in alphaGo（三）
40 .16RL in alphaGo（四）
第 41 讲SVM和神经网络引入
41 .1VC维
41 .2SVM（一）
41 .3SVM（二）
41 .4SVM（三）
41 .5SVM（四）
41 .6SVM（五）
41 .7SVM（六）
41 .8SVM（七）
41 .9SVM（八）
41 .10SVM（九）
41 .11SVM（十）
41 .12SVM（十一）
41 .13SVM（十二）和神经网络引入
第 42 讲集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
42 .1集成模型总结（一）
42 .2集成模型总结（二）
42 .3集成模型总结（三）
42 .4集成模型总结（四）
42 .5集成模型总结（五）
42 .6GDBT理解及其衍生应用（一）
42 .7GDBT理解及其衍生应用（二）
42 .8GDBT理解及其衍生应用（三）
42 .9GDBT理解及其衍生应用（四）
42 .10GDBT理解及其衍生应用（五）
42 .11GDBT理解及其衍生应用（六）
42 .12GDBT理解及其衍生应用（七）
42 .13GDBT理解及其衍生应用（八）
42 .14GDBT理解及其衍生应用（九）
42 .15GDBT理解及其衍生应用（十）
第 43 讲神经网络
43 .1SVM比较其他分类起代码（一）
43 .2SVM比较其他分类起代码（二）
43 .3神经网络（一）
43 .4神经网络（二）
43 .5神经网络（三）
43 .6神经网络（四）
第 44 讲监督学习－回归
44 .1机器学习的概念和监督学习
44 .2机器学习工作流程（一）
44 .3机器学习工作流程（二）
44 .4机器学习工作流程（三）
44 .5机器学习工作流程（四）
44 .6案例分析（一）
44 .7案例分析（二）
44 .8案例分析（三）
44 .9案例分析（四）
44 .10经验分享（一）
44 .11经验分享（二）
44 .12经验分享（三）
第 45 讲监督学习－分类
45 .1常用的分类算法
45 .2模型评估标准和案例分析
45 .3数据探索（一）
45 .4数据探索（二）
45 .5数据探索（三）
45 .6数据探索（四）
45 .7数据探索（五）
45 .8数据探索（六）
45 .9模型训练与选择（一）
45 .10模型训练与选择（二）
45 .11Airbnb数据探索过程（一）
45 .12Airbnb数据探索过程（二）
45 .13地震数据可视化过程（一）
45 .14地震数据可视化过程（二）
第 46 讲神经网络基础与卷积网络
46 .1神经网络（一）
46 .2神经网络（二）
46 .3神经网络（三）
46 .4神经网络（四）
46 .5神经网络（五）
46 .6神经网络（六）
46 .7神经网络（七）
46 .8神经网络（八）
46 .9神经网络（九）
46 .10神经网络（十）
46 .11图像处理基础
46 .12卷积（一）
46 .13卷积（二）
第 47 讲时间序列预测
47 .1时间序列预测概述（一）
47 .2时间序列预测概述（二）
47 .3差分自回归移动平均模型(ARIMA)
47 .4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）
47 .5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）
47 .6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）
47 .7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）
47 .8长短期记忆网络（LSTM）（一）
47 .9长短期记忆网络（LSTM）（二）
47 .10长短期记忆网络（LSTM）案例分析
47 .11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）
47 .12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）
47 .13课程答疑
第 48 讲人工智能金融应用
48 .1人工智能金融应用（一）
48 .2人工智能金融应用（二）
48 .3人工智能金融应用（三）
48 .4人工智能金融应用（四）
48 .5机器学习方法（一）
48 .6机器学习方法（二）
48 .7机器学习方法（三）
48 .8机器学习方法（四）
第 49 讲计算机视觉深度学习入门目的篇
49 .1计算机视觉深度学习入门概述
49 .2计算机视觉领域正在关心的问题（一）
49 .3计算机视觉领域正在关心的问题（二）
49 .4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）
49 .5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二）
49 .6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）
49 .7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（四）
第 50 讲计算机视觉深度学习入门结构篇
50 .1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN
50 .2特征如何组织（一）
50 .3特征如何组织（二）
50 .4特征如何组织（三）
50 .5特征如何组织（四）
50 .6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）
50 .7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）
50 .8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）
50 .9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）
50 .10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）
50 .11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）
50 .12结构之间的优劣评判以及实验结果（七）
50 .13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）
第 51 讲计算机视觉深度学习入门优化篇
51 .1计算机视觉深度学习入门：优化篇概述
51 .2CNN模型的一阶优化逻辑
51 .3训练稳定性：Annealing和Momentum
51 .4抗拟合：从Dropout到Weight Decay
51 .5竞争优化器和多机并行
51 .6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去
第 52 讲计算机视觉深度学习入门数据篇
52 .1计算机视觉领域的常用竞赛数据集
52 .2对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（一）
52 .3对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（二）
52 .4如何使用端到端深度学习的方法
第 53 讲计算机视觉深度学习入门工具篇
53 .1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）
53 .2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）
53 .3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）
第 54 讲个性化推荐算法
54 .1个性化推荐的发展
54 .2推荐算法的演进（一）
54 .3推荐算法的演进（二）
54 .4推荐算法的演进（三）
54 .5推荐算法的演进（四）
54 .6建模step by step（一）
54 .7建模step by step（二）
54 .8建模step by step（三）
54 .9算法评估和迭代
54 .10工程化实践、常见的问题与解决方法、前沿进展与展望
第 55 讲Pig和Spark巩固
55 .1Pig巩固（一）
55 .2Pig巩固（二）
55 .3Pig巩固（三）
55 .4Pig巩固（四）
55 .5Pig巩固（五）
55 .6Spark巩固（一）
55 .7Spark巩固（二）
55 .8Spark巩固（三）
55 .9Spark巩固（四）
55 .10Spark巩固（五）
第 56 讲人工智能与设计
56 .1智能存在的意义是什么?
56 .2已有人工智的设计应用
56 .3人的智能（一）
56 .4人的智能（二）
56 .5人的智能的特点（一）
56 .6人的智能的特点（二）
56 .7人的智能的特点（三）
56 .8人工智能（一）
56 .9人工智能（二）
56 .10使用人工智能的方式
第 57 讲神经网络
57 .1卷积的本质
57 .2卷积的三大特点
57 .3Pooling
57 .4数字识别（一）
57 .5数字识别（二）
57 .6感受野
57 .7RNN
第 58 讲非线性动力学
58 .1非线性动力学
58 .2线性动力系统
58 .3线性动力学与非线性动力学系统（一）
58 .4线性动力学与非线性动力学系统（二）
58 .5定点理论
58 .6Poincare引理
第 59 讲高频交易订单流模型
59 .1高频交易
59 .2点过程基础（一）
59 .3点过程基础（二）
59 .4点过程基础（三）
59 .5订单流数据分析（一）
59 .6订单流数据分析（二）
59 .7订单流数据分析（三）
59 .8订单流数据分析（四）
59 .9订单流数据分析（五）
第 60 讲区块链:一场革命
60 .1比特币（一）
60 .2比特币（二）
60 .3比特币（三）
60 .4以太坊简介及ICO
第 61 讲统计物理专题（一）
61 .1统计物理的开端(一)
61 .2统计物理的开端（二）
61 .3抛硬币抛出正态分布（一）
61 .4抛硬币抛出正态分布（二）
61 .5再造整个世界（一）
61 .6再造整个世界（二）
61 .7温度的本质（一）
61 .8温度的本质（二）
61 .9压强
61 .10证明理想气体方程
61 .11化学势
61 .12四大热力学势（一）
61 .13 四大热力学势（二）
第 62 讲统计物理专题（二）
62 .1神奇公式.mp4
62 .2信息熵（一）
62 .3信息熵（二）
62 .4Boltzmann分布
62 .5配分函数Z
第 63 讲复杂网络简介
63 .1Networks in real worlds
63 .2BasicConcepts（一）
63 .3BasicConcepts（二）
63 .4Models（一）
63 .5Models（二）
63 .6Algorithms（一）
63 .7Algorithms（二）
第 64 讲ABM简介及金融市场建模
64 .1课程介绍
64 .2系统与系统建模
64 .3ABM与复杂系统建模（一）
64 .4ABM与复杂系统建模（二）
64 .5ABM与复杂系统建模（三）
64 .6ABM为经济系统建模
64 .7经典经济学如何给市场建模
64 .8ABM与复杂系统建模-市场交易
64 .9ABM与复杂系统建模-技术扩散
64 .10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）
64 .11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）
64 .12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）
64 .13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）
64 .14ABM金融市场-genova市场模型
64 .15ABM金融市场-Agent及其行为
64 .16学习模型
64 .17ABM金融市场-价格形成机制
64 .18ABM的特点与缺陷
第 65 讲用伊辛模型理解复杂系统
65 .1伊辛模型的背景及格气模型
65 .2伊辛模型（一）
65 .3伊辛模型（二）
65 .4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟
65 .5Ising Model(2D)
65 .6相变和临界现象
65 .7Critical Exponents
65 .8正问题和反问题
65 .9（空间中的）投票模型
65 .10（网络中的）投票模型
65 .11观念动力学
65 .12集体运动Vicsek模型
65 .13自旋玻璃
65 .14Hopfield神经网络
65 .15限制Boltzmann机
65 .16深度学习与重正化群（一）
65 .17深度学习与重正化群（二）
65 .18总结
65 .19答疑
第 66 讲金融市场的复杂性
66 .1导论（一）
66 .2导论（二）
66 .3导论（三）
66 .4导论（四）
66 .5导论（五）
66 .6Classical Benchmarks（一）
66 .7Classical Benchmarks（二）
66 .8Classical Benchmarks（三）
66 .9Classical Benchmarks（四）
66 .10Classical Benchmarks（五）
66 .11Endogenous Risk（一）
66 .12Endogenous Risk（二）
66 .13Endogenous Risk（三）
66 .14Endogenous Risk（四）
66 .15Endogenous Risk（五）
66 .16Endogenous Risk（六）
66 .17Heterogeneous Beliefs（一）
66 .18Heterogeneous Beliefs（二）
66 .19总结
第 67 讲广泛出现的幂律分布
67 .1生物界（一）
67 .2生物界（二）
67 .3生物界（三）
67 .4生物界（四）
67 .5城市、商业（一）
67 .6城市、商业（二）
67 .7启示（一）
67 .8启示（二）
67 .9总结
第 68 讲自然启发算法
68 .1课程回顾及答疑
68 .2概括（一）
68 .3概括（二）
68 .4模拟退火算法（一）
68 .5模拟退火算法（二）
68 .6进化相关的算法（一）
68 .7进化相关的算法（二）
68 .8进化相关的算法（三）
68 .9进化相关的算法（四）
68 .10粒子群算法（一）
68 .11粒子群算法（二）
68 .12粒子群算法（三）
68 .13遗传算法和PSO的比较
68 .14更多的类似的算法（一）
68 .15更多的类似的算法（二）
68 .16答疑
第 69 讲机器学习的方法
69 .1为什么要讲学习方法
69 .2阅读论文
69 .3综述式文章举例（一）
69 .4综述式文章举例（二）
69 .5碎片化时间学习及书籍
69 .6视频学习资源及做思维导图
69 .7铁哥答疑（一）
69 .8铁哥答疑（二）
69 .9输出是最好的学习（一）
69 .10输出是最好的学习（二）
69 .11案例（一）
69 .12案例（二）
69 .13案例（三）
69 .14案例（四）
69 .15案例（五）
第 70 讲模型可视化工程管理
70 .1课程简介
70 .2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）
70 .3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）
70 .4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）
70 .5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）
70 .6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）
70 .7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）
70 .8虚拟换环境—Anaconda&docker（七）
70 .9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）
70 .10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）
70 .11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）
70 .12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts
70 .13日志管理系统—ELK
70 .14极速Bi系统—superset
70 .15Dashboard补充
70 .16ELK补充
70 .17Superset补充
70 .18Superset补充及总结
第 71 讲Value Iteration Networks
71 .1Background&Motivation
71 .2Value Iteration
71 .3Grid—world Domain
71 .4总结及答疑
第 72 讲非线性动力学系统（上）
72 .1非线性动力学系统（一）
72 .2非线性动力学系统（二）
72 .3二维系统动力学综述—Poincare引理
72 .4Bifurcation（一）
72 .5Bifurcation（二）
72 .6Bifurcation（三）
72 .7Bifurcation（四）
72 .8Bifurcation（五）
72 .9Bifurcation（六）
72 .10混沌（一）
72 .11混沌（二）
72 .12混沌（三）
72 .13混沌（四）
72 .14混沌（五）
72 .15混沌（六）
72 .16混沌（七）
72 .17混沌（八）
72 .18混沌（九）
72 .19混沌（十）
72 .20混沌（十一）
第 73 讲非线性动力学系统（下）
73 .1自然语言处理乱弹（一）
73 .2自然语言处理乱弹（二）
73 .3RNN
73 .4RNN及答疑
第 74 讲自然语言处理导入
74 .1中文分词
74 .2中文分词、依存文法分析
74 .3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算
74 .4知识库构建、问答系统
74 .5示范战狼2的豆瓣评论词云（一）
74 .6示范战狼2的豆瓣评论词云（二）
74 .7示范战狼2的豆瓣评论词云（三）
74 .8示范战狼2的豆瓣评论词云（四）
74 .9示范战狼2的豆瓣评论词云（五）
第 75 讲复杂网络上的物理传输过程
75 .1一些基本概念
75 .2常用的统计描述物理量
75 .3四种网络模型
75 .4一些传播动力学模型（一）
75 .5一些传播动力学模型（二）
75 .6一些传播动力学模型（三）
75 .7一些传播动力学模型（四）
75 .8一些传播动力学模型（五）
75 .9一些传播动力学模型（六）
75 .10一些传播动力学模型（七）
75 .11一些传播动力学模型（八）
75 .12仿真模型的建立过程（一）
75 .13仿真模型的建立过程（二）
75 .14仿真模型的建立过程（三）
75 .15仿真模型的建立过程（四）
75 .16Combining complex networks and data mining
第 76 讲RNN及LSTM
76 .1RNN—序列处理器（一）
76 .2RNN—序列处理器（二）
76 .3A simple enough case
76 .4A dance between fix points
76 .5Fix point、Train Chaos
76 .6RNN作为生成模型（动力系统）
76 .7RNN训练—BPTT（一）
76 .8RNN训练—BPTT（二）
76 .9梯度消失与梯度爆炸（一）
76 .10梯度消失与梯度爆炸（二）
76 .11Reservoir computing—偷懒方法
76 .12LSTM
76 .13LSTM、Use Examples
76 .14词向量、Deep RNN
76 .15Encoder Decoder Structure
76 .16LSTM Text Generation（一）
76 .17LSTM Text Generation（二）
76 .18LSTM Text Generation（三）
第 77 讲漫谈人工智能创业
77 .1人工智能对我们生活的影响（一）
77 .2人工智能对我们生活的影响（二）
77 .3人工智能对我们生活的影响（三）
77 .4人工智能对我们生活的影响（四）
77 .5人工智能对我们生活的影响（五）
77 .6人工智能对我们生活的影响（六）
77 .7人工智能创业中的商业思维
77 .8三个战略管理学商业模型（一）
77 .9三个战略管理学商业模型（二）
77 .10三个战略管理学商业模型（三）
77 .11三个战略管理学商业模型（四）
77 .12三个战略管理学商业模型（五）
77 .13三个战略管理学商业模型（六）
77 .14三个战略管理学商业模型（七）
77 .15三个战略管理学商业模型（八）
77 .16三个战略管理学商业模型（九）
77 .17关于Entrepreneurship
第 78 讲深度学习其他主题
78 .1神经网络的无穷潜力
78 .2玻尔兹曼机—联想的机器
78 .3受限玻尔兹曼机
78 .4对抗学习（一）
78 .5对抗学习（二）
78 .6对抗学习（三）
78 .7对抗学习（四）
78 .8程序讲解（一）
78 .9程序讲解（二）
78 .10程序讲解（三）
第 79 讲课程总结
79 .1开场
79 .2Attention实例—Spatial Transformer
79 .3猫狗大战—CNN实战（一）
79 .4猫狗大战—CNN实战（二）
79 .5RNN诗人
79 .6课程复习
79 .7课程大纲（一）
79 .8课程大纲（二）
79 .9课程总结（一）
79 .10课程总结（二）
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