开课吧 人工智能核心能力培养计划

 《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