人工智能数学基础

『课程目录』:  
├─01.
第一阶段:AI数学基石+ p, J* i' e9 l) i! \6 D5 U# `0 x5 u% [
│  ├─01.
第一章:线性代数6 Z( G1 d$ k: ~0 S, C) @
│  │  │  [
1]AI Math_[1]_线性代数.pdf
│  │  │  
│  │  └─
视频1 D( {3 B: E5 j# H, V5 E# r7 K
│  │          01_
本章概述.mp42 k! ^# m! u% Z1 e, w: r0 r' j
│  │          02_
定义和例子.mp4
│  │          03_
向量及其运算.mp4+ t) o2 N$ Q# {5 X6 [
│  │          04_
向量组的线性组合.mp4
│  │          05_
向量组的线性相关性.mp45 N0 w! s* m$ s* O3 `1 |7 b* j
│  │          06_
内积的定义.mp4$ n9 E3 ]0 P4 V
│  │          07_
范数的定义.mp4. P7 H, B2 ?4 E$ O9 y4 v* ^0 R
│  │          08_
内积的几何解释.mp4" Z" k" x5 `" r- ~: J
│  │          09_
矩阵和线性变换.mp4% C# J% I5 L; Z* V/ b
│  │          10_
线性变换.mp4( h. w5 F7 C* U5 J6 p6 |" v
│  │          11_
矩阵的运算.mp4  G8 E5 A0 B6 t; G! H$ g6 B
│  │          12_
矩阵的转置.mp4. N6 y) t4 u0 A9 `( w! {
│  │          13_
矩阵的行列式.mp4
│  │          14_
逆矩阵.mp4
│  │          15_
求解线性方程组.mp4* y+ _2 t" B% }6 B0 v
│  │          16_
特征值和特征向量.mp46 C0 a, x- n7 G& I$ O  }
│  │          17_
对阵矩阵和正定矩阵.mp4
│  │          18_
相似矩阵和对角化.mp4; n  Q, W3 \) H" x
│  │          19_
二次型.mp4
│  │          20_
本章小结.mp4* O! Y& j1 C% D7 N
│  │          
│  ├─02.
第三章:概率论
│  │  │  [
1]AI Math_[3]_概率论.pdf
│  │  │  
│  │  └─
视频/ P7 x* A$ z- f+ @) b8 H2 C4 m! \; t
│  │          01-
本章概述.mp4
│  │          02-
基础概念.mp4
│  │          03-
随机事件的概率.mp46 K" U% M: c# T$ j" o$ _5 m
│  │          04-
条件概率.mp4: x$ m, n% e0 F' }
│  │          05-
事件的独立性.mp4
│  │          06-
全概率公式和贝叶斯公式.mp4
│  │          07-
随机变量的定义.mp47 |; F  q! @- C
│  │          08-
概率分布.mp4$ l. T* O+ G& X) c
│  │          09-
概率密度函数.mp4+ v& d8 r1 V. Y! Z# z9 h+ a# c' Z
│  │          10-
随机变量的期望.mp4
│  │          11-
随机变量的方差.mp4
│  │          12-
最大似然估计() (1).mp49 r3 X( f1 L( B% t# v/ j
│  │          13-
最大似然估计() .mp4
│  │          14-
本章小节.mp4
│  │          
0 x+ n& r2 I$ d0 U
│  ├─03.
第二章:高等数学
│  │  │  [
1]AI Math_[2]_高等数学.pdf
│  │  │  
+ T; }$ y; M9 X% t' h; z$ m
│  │  └─
视频, G6 T  y6 ?3 b1 T; ^8 e# o
│  │          01-
本章概述_hBLtr.mp40 ^* [& d3 i* z/ K* o4 ]9 F. H
│  │          02-
函数的定义.mp4
│  │          03-
反函数.mp46 S# `! M2 {# |  [) v' v! l6 [
│  │          04-
复合函数.mp4) G/ _* b* L  J# {! p- M; P3 \( f
│  │          05-
引例.mp44 G2 o5 S0 u3 x' v4 C
│  │          06-
导数.mp4
│  │          07-
函数的求导法则 .mp4
│  │          08-
高阶导数.mp4
│  │          09-
二元函数.mp4
│  │          10-
二元函数的偏导数.mp4– ?4 s5 E) Y, c7 h
│  │          11-
方向导数和梯度.mp4
│  │          12-
雅可比矩阵.mp4
│  │          13-
海森矩阵.mp4& ^& O. U3 o2 X8 Q* n0 k
│  │          14-
函数的极值.mp4
│  │          15-
极值的定理.mp4% U& y3 T+ E/ @1 b2 G
│  │          16-
拉格朗日函数.mp4
│  │          17-
泰勒展开式.mp4# J/ {* j% i2 p
│  │          18-
本章小结.mp41 T1 B) y8 |0 L1 }( D- V6 A  G
│  │          
│  └─04.
第四章:最优化
│      │  [
1]AI Math_[4]_最优化.pdf" W' K3 i6 L4 u" G5 @+ n& J
│      │  
7 B" X' t$ x2 l+ O* j/ W+ I
│      └─
视频
│              01-
本章概述_3msUc.mp4. b/ s8 p3 [# i5 z' J5 h8 @. K
│              02-
基本形式.mp4
│              03-
分类.mp4# w! k9 Y) `. ^: o* E4 _% _. s# k
│              04-
线性规划问题实例.mp4& j, }! i" N& @; w: h
│              05-
线性规划的标准形式.mp4+ q7 T+ ?, r' D7 b# w5 Y3 m3 ]
│              06-
线性规划问题的求解.mp4
│              07-
空间里的直线.mp47 t4 m/ l! b5 L
│              08-
仿射集.mp4
│              09-
凸集.mp4. K, D& W2 u% l, {) V! t" r+ _
│              10-
超平面和半空间.mp4) q4 k7 U/ l/ g* S0 g' J
│              11-
凸函数.mp4
│              12-
凸优化问题.mp48 s- N5 t0 Z0 B7 o
│              13-
本章小结 .mp4
│              
# L3 h7 I& x7 q& b
├─02.
第二阶段:优化论初步0 P/ z6 Q8 N5 ~1 Y
│  ├─01.
第一章 优化迭代统一论9 e+ p  b8 _. \4 t0 w* @, i
│  │  │  [
2]AI Math_[1]优化迭代方法统一论(1).pdf! P1 M9 n( N6 |
│  │  │  
│  │  ├─
作业– g9 q4 D9 p. b& E3 T
│  │  │  ├─
第一章 优化迭代统一论作业_主观题
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5 {) \8 d3 g0 r8 F( k1 q
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: e* S1 v# a6 ~0 i  j5 H3 L
│  │  │  │      
; j7 u+ \; x3 T; j9 ~- ~
│  │  │  └─
第一章 优化迭代统一论作业_客观题0 o& v0 ^1 p# ~4 V) h, a
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8 }5 R; ^: Z7 x9 Z, L, u0 I" _
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│  │  │         
答案.txt
│  │  │          
$ H; u3 H+ b( Q7 D, O
│  │  └─
视频' T" r/ m3 h, i3 w
│  │          01-
本微专业概述.mp4' G+ ^  W( J: c3 }$ U- b
│  │          02-
线性回归建模.mp4. J6 O! {% z! b& `+ ^4 w$ ]
│  │          03-
无约束优化分析法().mp4
│  │          04-
无约束优化分析法().mp4, S! _8 ?5 S. M3 Q
│  │          05-
无约束迭代法.mp4
│  │          06-
线性回归求解.mp4/ ]' G4 g* a% @7 @
│  │          07-
案例分析.mp4( G7 k2 M5 P- }4 c$ ^% X
│  │          
' c; Q/ w- ^3 C
│  └─02.
第二章 深度学习反向传播$ z4 y0 U( \- o' U( \6 H
│      │  [
2]AI Math_[2]深度学习反向传播.pdf# U: |, r4 l3 `# M0 T
│      │  
│      ├─
第二章 深度学习反向传播作业_客观题
│      │      1.png
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│      │      
答案.txt, d# s" k3 x1 R! U( z  f
│      │      
  X7 G) V, V0 V2 H  d
│      └─
视频5 i9 U8 z# ]" a8 ^% t
│              01-
回归与分类、神经网络.mp4
│              02-BP
算法().mp4
│              03-BP
算法().mp4* ?, h" c" {3 h
│              04-
计算图.mp4
│              
5 _) _% Y  s0 U+ v. A9 S
├─03.
第三阶段:优化论进阶
│  ├─01.
第一章 凸优化基础
│  │  │  [
3]AI Math_[1]凸优化基础.pdf
│  │  │  
│  │  └─
视频
│  │          01-
一般优化问题.mp4+ A- C- ^' S- h+ i, Q( _& l
│  │          02-
凸集和凸函数基础().mp4
│  │          03-
凸集和凸函数基础().mp4/ S; v  W( ?8 V5 Y1 {
│  │          04-
凸优化问题.mp46 C/ |- H: s5 V% z" o
│  │          05-
案例分析.mp4
│  │          
│  ├─02.
第二章 凸优化进阶之对偶理论/ a* ]1 o* s) R
│  │  │  [
3]AI Math_[2]凸优化进阶之对偶理论.pdf
│  │  │  
! c: T) i$ f+ k1 D$ `+ D' z8 J
│  │  ├─
第二章 凸优化进阶之对偶理论作业5 W( _9 f& h% S5 h* D
│  │  │      
主观题.PNG7 H. k! I- _; A; q
│  │  │      
客观题.PNG
│  │  │      
客观题答案.txt
│  │  │      
│  │  └─
视频2 z& E1 x  R, e
│  │          01-
凸优化问题.mp4; d8 x/ k  b9 E" X
│  │          02-
对偶().mp4: O+ G- O3 p4 a, j% A9 E) W
│  │          03-
对偶().mp43 V# @% Z$ c$ k, S  ~# n
│  │          04-
问题案例.mp4# p) k: d: s8 g) D$ l/ ~
│  │          
2 k* q8 b- N1 M# M
│  ├─03.
第二章 主观题答案( o3 [1 b# {" B8 @5 n! f
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│  │      2.PNG
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/ l6 z, M( K7 P. J# M
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│  │      
  A7 q* T4 p+ G! Z& S
│  └─04.
第三章 SVM
│      │  [
3]AI Math_[3]SVM.pdf
│      │  
│      ├─
第三章 SVM作业
│      │      
主观题.PNG
│      │      
客观题.PNG9 v, y( X, x8 k$ l$ z4 S3 j+ [
│      │      
答案.txt1 }1 w+ o2 @# o6 ^
│      │      
│      └─
视频# F& e* U( ~6 I
│              01-
问题案例.mp4
│              02-SVM
建模成片.mp4& T- S( R3 ?/ @4 R" X$ g, ?
│              03-SVM
求解成片.mp4
│              04-SVM
扩展成片.mp4
│              
5 p. w/ u4 ~& U6 u
├─04.
第四阶段:数据降维的艺术3 f$ u  f0 R( M! l- p( g3 h
│  ├─01.
第一章节:矩阵分析上篇) v& I. v9 A. d5 q- B
│  │  │  [
4]AI Math_[1]矩阵分析上篇.pdf
│  │  │  
第四门_数据降维的艺术.rar/ S) J/ o6 u# G0 B
│  │  │  
│  │  └─
视频, s% R/ W2 F# ?  O# y
│  │          01-
线性代数基础与精华.mp4
│  │          02-
特征分解.mp4
│  │          03-PCA.mp4
' \9 S% f, E2 B8 u% h4 o
│  │          
' l3 W* n/ _. t& w2 y
│  └─02.
第二章节:矩阵分析下
│      │  [
4]AI Math_[2]矩阵分析下篇.pdf
│      │  
│      ├─
考核作业
│      │  │  
第一章 矩阵分析上篇作业_主观题.PNG
│      │  │  
第二章 矩阵分析下篇作业_主观题.PNG
│      │  │  
│      │  ├─
第一章 矩阵分析上篇作业_客观题) A: i' [( a7 I# `: x1 u
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3 O) n( G* w. |4 t
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│      │  │      
答案.txt
│      │  │      
7 w7 E% |7 I! ?$ D# R
│      │  └─
第二章 矩阵分析下篇作业_客观题
│      │          1.PNG
6 u4 r7 m% `$ @
│      │          2.PNG
│      │         
答案.txt* }- z8 ~2 h$ i: z
│      │          
│      └─
视频
│              01-
特征分解复习.mp4; r6 R7 C) w5 D$ s* B
│              02-SVD
理论.mp4. m0 {* }9 ?0 ?) k9 {
│              03-
矩阵其他重要知识及实际应用.mp4; K1 [) C- A+ b  D1 S4 J
│              
├─05.
第五阶段:统计推断的魅力
│  ├─01.
第一章概率统计上篇* l. I) m! h7 g2 z  M2 A
│  │  │  01-
事件.mp4  n+ Q. n( g3 X* D
│  │  │  02-
随机变量及其数字特征.mp44 Z: H% K8 w8 e) x7 C/ _0 b5 a
│  │  │  03-
人工智能中常见分布和实战案例.mp4
│  │  │  [
5]AI Math_[1]概率统计上篇.pdf& k3 q1 o6 B3 D5 J$ O) K8 h4 l
│  │  │  
│  │  └─
考核作业0 w3 P/ P, D  {# q9 [$ u
│  │         
第一章 概率统计上篇作业_主观题.PNG' \  Q) J' U' w$ m6 X# X
│  │         
第一章 概率统计上篇作业_客观题.PNG( K1 I; L% b* E% h: L7 I& j
│  │         
答案.txt
│  │          
0 k9 L$ o. a. t/ G* P1 X" R8 w
│  ├─02.
第二章概率统计中篇
│  │  │  01-
数理统计.mp4
│  │  │  02-
线性回归与逻辑回归.mp4: q/ f9 i3 H+ X! [2 @  ?
│  │  │  03-
贝叶斯的观点和案例实战.mp4– q2 v! ]: L: W6 S+ e
│  │  │  [
5]AI Math_[2]概率统计中篇.pdf
│  │  │  
│  │  └─
考核作业
│  │      │  
第二章 概率统计中篇作业_主观题.PNG
│  │      │  
( k9 e9 Y/ @' }/ a4 L  h2 }$ I, N
│  │      └─
第二章 概率统计中篇作业_客观题# g) I9 s7 I  ~$ i; k. p! A) S
│  │              1.PNG
  E/ u: e! a3 u8 r: e
│  │              2.PNG
│  │              
答案.txt  C& V" J0 p; l" q
│  │              
1 q2 O8 N* k& g9 Q
│  └─03.
第三章概率统计下篇
│      │  01-
聚类、gmm模型.mp41 p; E$ W) f9 f0 a
│      │  02-em
算法.mp4+ x7 E- t1 X# G9 d3 I0 ?  t, @
│      │  [
5]AI Math_[3]概率统计下篇.pdf9 ?+ g+ H# {; Y3 i
│      │  
│      └─
考核作业
│              
第三章 概率统计下篇作业_主观题.PNG
│              
第三章 概率统计下篇作业_客观题.PNG: Y4 l7 l. B& s) w6 d
│              
答案.txt
│              
└─
【直播课】人工智能
    ├─
章节1人工智能微专业系列直播! G# `% }& ~' X& l4 r! X
    │      
从数学到AI神作:支撑向量机SVM.mp44 z# D5 `7 z" K1 W
    │      
    ├─
章节2机器学习
    │      
带你全方位走进AI世界.mp4
    │      
报过很多课却学不好AI?学习方法用对了吗?.mp4
    │      
敲开机器学习求职大门.mp4
    │      
面试难过?带你从企业使用方角度透视机器学习工程师.mp48 }  ^- C( M+ R2 @
    │      
* K9 m) Y4 I; k3 i, |% D: S8 _
    ├─
章节3深度学习
    │      
春招想换工作?如何入门深度学习?.mp4, k6 q& [/ `( M2 u$ e
    │      
深度学习之热门招聘方向与求职攻略.mp4: a* _, G3 K2 j
    │      
游戏终结者!如何用深度学习击败世界冠军?.mp4
    │      
– C" u, O9 v& M6 ]1 k5 _4 Y
    ├─
章节4自然语言处理
    │      20
行代码带你实践kaggle比赛.mp4
    │      NLP
应用场景实战解析——电商用户评论文本分类.mp4
    │      
步入NLP领域,先建立全方位认知.mp4– O/ v1 @% l& M' ^/ w$ Z& v4 q
    │      
    └─
章节5人工智能数学基础: A7 C" v1 s  A" U# L9 m1 q) x% V
            
提高竞争力,AI高效学习方案.mp4
            
算法原理干货:深入浅出理解EM算法.mp4

 

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