万门大学人工智能、大数据与复杂系统

发布时间：2025-02-24

发布者：

绿杨雅士

文件大小：共计830个文件，合计:32.90 GB

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资源介绍

《万门大学人工智能、大数据与复杂系统》是一套全面的课程资源，涵盖了从基础数学、编程语言到人工智能、大数据处理和复杂系统分析等领域的知识。课程内容包括但不限于人工智能创业、深度学习中的RNN及LSTM，复杂网络物理传输过程，自然语言处理，线动力学系统，最新技术回放，模型可视化工程管理，机器学习方法，自然启发算法，幂律分布，金融市场的复杂性，伊辛模型，金融市场建模，复杂网络，统计物理专题，区块链，订单流模型，网络，人工智能与设计，P和Sark巩固，个性化推荐算法，计算机视觉深度学习入门，集成模型总结，GDBT理解及其衍生应用，SVM和网络引入，强化学习，数据呈现，决策树到随机森林，云计算初步，数据呈现基础，Pyh基础与进阶，监督学习框架，线性代数，贝叶斯理论，高等数学等。这套课程适用于对人工智能和大数据感兴趣的初学者，以及希望提升自己在这些领域专业技能的从业者。

资源目录结构(只展示部分的文件和文件夹，以下文件快照生成于2025-02-24)

资源投诉

万门大学人工智能、大数据与复杂系统4.90 GB

78-课程总结408.05 MB

78.9课程总结（一）.mp416.49 MB

78.8课程大纲（二）.mp418.83 MB

78.7课程大纲（一）.mp418.40 MB

78.6课程复习.mp433.21 MB

78.5RNN诗人.mp428.86 MB

78.4猫狗大战—CNN实战（二）.mp435.44 MB

78.3猫狗大战—CNN实战（一）.mp442.01 MB

78.2Attention实例—Spatial Transformer.mp460.95 MB

78.开场.mp421.18 MB

78.0课程总结（二）.mp4132.68 MB

77-学习其他主题369.12 MB

77.9程序讲解（二）.mp454.55 MB

77.8程序讲解（一）.mp443.01 MB

77.7学习（四）.mp454.48 MB

77.6学习（三）.mp424.41 MB

77.5学习（二）.mp424.16 MB

77.4学习（一）.mp426.39 MB

77.3玻尔兹曼机.mp436.24 MB

77.2玻尔兹曼机—联想的机器.mp427.68 MB

77.0程序讲解（三）.mp447.88 MB

77..mp430.33 MB

76-漫谈人工智能创业755.22 MB

76.9三个战略管理学商业模型（二）.mp419.43 MB

76.8三个战略管理学商业模型（一）.mp419.78 MB

76.7人工智能创业中的商业思维.mp429.72 MB

76.6人工智能对我们生活的影响（六）.mp4105.46 MB

76.5人工智能对我们生活的影响（五）.mp470.66 MB

76.4人工智能对我们生活的影响（四）.mp467.90 MB

76.3人工智能对我们生活的影响（三）.mp447.45 MB

76.2人工智能对我们生活的影响（二）.mp438.08 MB

76.人工智能对我们生活的影响（一）.mp451.66 MB

76.7关于Entrepreneurship.mp413.27 MB

76.6三个战略管理学商业模型（九）.mp426.98 MB

76.5三个战略管理学商业模型（八）.mp422.88 MB

76.4三个战略管理学商业模型（七）.mp433.24 MB

76.3三个战略管理学商业模型（六）.mp496.09 MB

76.2三个战略管理学商业模型（五）.mp431.38 MB

76.三个战略管理学商业模型（四）.mp441.54 MB

76.0三个战略管理学商业模型（三）.mp439.71 MB

75-RNN及LSTM537.62 MB

75.9梯度消失与梯度爆炸（一）.mp422.73 MB

75.8RNN训练—BPTT（二）.mp418.79 MB

75.7RNN训练—BPTT（一）.mp422.94 MB

75.6RNN作为生成模型（动力系统）.mp424.58 MB

75.5Fix point、Train Chaos.mp426.83 MB

75.4A dance between fix points.mp430.69 MB

75.3A simple enough case.mp429.03 MB

75.2RNN—序列处理器（二）.mp431.35 MB

75.RNN—序列处理器（一）.mp423.35 MB

75.8LSTM Text Generation（三）.mp454.82 MB

75.7LSTM Text Generation（二）.mp453.50 MB

75.6LSTM Text Generation（一）.mp444.13 MB

75.5Encoder Decoder Structure.mp420.22 MB

75.4词向量、Deep RNN.mp422.04 MB

75.3LSTM、Use Examples.mp436.54 MB

75.2LSTM.mp432.47 MB

75.Reservoir computing—偷懒方法.mp419.75 MB

75.0梯度消失与梯度爆炸（二）.mp423.86 MB

74-复杂网络上的物理传输过程523.59 MB

74.9一些传播动力学模型（六）.mp427.75 MB

74.8一些传播动力学模型（五）.mp429.53 MB

74.7一些传播动力学模型（四）.mp431.41 MB

74.6一些传播动力学模型（三）.mp429.58 MB

74.5一些传播动力学模型（二）.mp428.95 MB

74.4一些传播动力学模型（一）.mp428.15 MB

74.3四种网络模型.mp430.33 MB

74.2常用的统计描述物理量.mp414.42 MB

74.一些基本概念.mp418.50 MB

74.6Combining complex networks and data mining.mp431.87 MB

74.5仿真模型的建立过程（四）.mp444.22 MB

74.4仿真模型的建立过程（三）.mp463.74 MB

74.3仿真模型的建立过程（二）.mp444.32 MB

74.2仿真模型的建立过程（一）.mp445.00 MB

74.一些传播动力学模型（八）.mp423.48 MB

74.0一些传播动力学模型（七）.mp432.35 MB

73-自然语言处理导入447.45 MB

73.9示范2的豆瓣评论词云（五）.mp462.90 MB

73.8示范2的豆瓣评论词云（四）.mp472.17 MB

73.7示范2的豆瓣评论词云（三）.mp462.73 MB

73.6示范2的豆瓣评论词云（二）.mp454.80 MB

73.5示范2的豆瓣评论词云（一）.mp456.85 MB

73.4知识库构建、问答系统.mp442.68 MB

73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp440.90 MB

73.2中文分词、依存文法分析.mp426.70 MB

73.中文分词.mp427.72 MB

72-线动力学系统（下）130.30 MB

72.4RNN及.mp430.83 MB

72.3RNN.mp434.41 MB

72.2自然语言处理（二）.mp434.14 MB

72.自然语言处理（一）.mp430.91 MB

7-线动力学系统（上）890.97 MB

7.9Bifurcation（六）.mp465.59 MB

7.8Bifurcation（五）.mp437.99 MB

7.7Bifurcation（四）.mp428.74 MB

7.6Bifurcation（三）.mp431.99 MB

7.5Bifurcation（二）.mp434.23 MB

7.4Bifurcation（一）.mp413.74 MB

7.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp433.68 MB

7.2线动力学系统（二）.mp433.68 MB

7.20混沌（十一）.mp4125.65 MB

7.线动力学系统（一）.mp427.97 MB

7.9混沌（十）.mp419.79 MB

7.8混沌（九）.mp431.55 MB

7.7混沌（八）.mp431.50 MB

7.6混沌（七）.mp4157.69 MB

7.5混沌（六）.mp486.21 MB

7.4混沌（五）.mp432.35 MB

7.3混沌（四）.mp424.02 MB

7.2混沌（三）.mp421.45 MB

7.混沌（二）.mp424.57 MB

7.0混沌（一）.mp428.57 MB

70-最新回放841.54 MB

0822 高频订单流模型、区块链介绍.mp4371.67 MB

0822 CNN RNN回顾非线性动力学引入.mp4469.87 MB

70-Value Iteration Networks109.92 MB

70.4总结及答疑.mp426.44 MB

70.3Grid—world Domain.mp423.79 MB

70.2Value Iteration.mp436.72 MB

70.Background&Motivation.mp422.96 MB

69-模型可视化工程管理

68-机器学习的方法

67-自然启发算法

66-广泛出现的幂律分布

65-金融市场的复杂性

64-用伊辛模型理解复杂系统

63-ABM简介及金融市场建模

62-复杂网络简介

6-统计物理专题（二）

60-统计物理专题（一）

59-区块链一场革命

58-订单流模型

57-线动力学

56-网络

55-人工智能与设计

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