人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課視頻教程[完整版]

├─01.第一階段：AI數(shù)學(xué)基石
│ ├─01.第一章：線性代數(shù)
│ │ │ ]AI Math_[第1章]_線性代數(shù)v2 .pdf
│ │ │ 
│ │ └─視頻
│ │ 01_本章概述.mp4
│ │ 02_定義和例子.mp4
│ │ 03_向量及其運(yùn)算.mp4
│ │ 04_向量組的線性組合.mp4
│ │ 05_向量組的線性相關(guān)性.mp4
│ │ 06_內(nèi)積的定義.mp4
│ │ 07_范數(shù)的定義.mp4
│ │ 08_內(nèi)積的幾何解釋.mp4
│ │ 09_矩陣和線性變換.mp4
│ │ 10_線性變換.mp4
│ │ 11_矩陣的運(yùn)算.mp4
│ │ 12_矩陣的轉(zhuǎn)置.mp4
│ │ 13_矩陣的行列式.mp4
│ │ 14_逆矩陣.mp4
│ │ 15_求解線性方程組.mp4
│ │ 16_特征值和特征向量.mp4
│ │ 17_對(duì)陣矩陣和正定矩陣.mp4
│ │ 18_相似矩陣和對(duì)角化.mp4
│ │ 19_二次型.mp4
│ │ 20_本章小結(jié).mp4
│ │ 
│ ├─02.第二章：高等數(shù)學(xué)
│ │ 01-本章概述.mp4
│ │ 02-函數(shù)的定義.mp4
│ │ 03-反函數(shù).mp4
│ │ 04-復(fù)合函數(shù).mp4
│ │ 05-引例.mp4
│ │ 06-導(dǎo)數(shù).mp4
│ │ 07-函數(shù)的求導(dǎo)法則 .mp4
│ │ 08-高階導(dǎo)數(shù).mp4
│ │ 09-二元函數(shù).mp4
│ │ 10-二元函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù).mp4
│ │ 11-方向?qū)?shù)和梯度.mp4
│ │ 12-雅可比矩陣.mp4
│ │ 13-海森矩陣.mp4
│ │ 14-函數(shù)的極值.mp4
│ │ 15-極值的定理.mp4
│ │ 16-拉格朗日函數(shù).mp4
│ │ 17-泰勒展開式.mp4
│ │ 18-本章小結(jié).mp4
│ │ [第1門]AI Math_[第2章]_高等數(shù)學(xué).pdf
│ │ 
│ ├─03.第三章：概率論
│ │ 01-本章概述.mp4
│ │ 02-基礎(chǔ)概念.mp4
│ │ 03-隨機(jī)事件的概率.mp4
│ │ 04-條件概率.mp4
│ │ 05-事件的獨(dú)立性.mp4
│ │ 06-全概率公式和貝葉斯公式.mp4
│ │ 07-隨機(jī)變量的定義.mp4
│ │ 08-概率分布.mp4
│ │ 09-概率密度函數(shù).mp4
│ │ 10-隨機(jī)變量的期望.mp4
│ │ 11-隨機(jī)變量的方差.mp4
│ │ 12-最大似然估計(jì)(上) (1).mp4
│ │ 13-最大似然估計(jì)(下) .mp4
│ │ 14-本章小節(jié).mp4
│ │ [第1門]AI Math_[第3章]_概率論（密碼：aimath2018）.pdf
│ │ 
│ └─04.第四章：最優(yōu)化
│ 01-本章概述.mp4
│ 02-基本形式.mp4
│ 03-分類.mp4
│ 04-線性規(guī)劃問題實(shí)例.mp4
│ 05-線性規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)形式.mp4
│ 06-線性規(guī)劃問題的求解.mp4
│ 07-空間里的直線.mp4
│ 08-仿射集.mp4
│ 09-凸集.mp4
│ 10-超平面和半空間.mp4
│ 11-凸函數(shù).mp4
│ 12-凸優(yōu)化問題.mp4
│ 13-本章小結(jié) .mp4
│ [第1門]AI Math_[第4章]_最優(yōu)化.pdf
│ 
├─02.第二階段：優(yōu)化論初步
│ ├─01.第一章 優(yōu)化迭代統(tǒng)一論
│ │ │ 01-本微專業(yè)概述.mp4
│ │ │ 02-線性回歸建模.mp4
│ │ │ 03-無約束優(yōu)化分析法(上).mp4
│ │ │ 04-無約束優(yōu)化分析法(下).mp4
│ │ │ 05-無約束迭代法.mp4
│ │ │ 06-線性回歸求解.mp4
│ │ │ 07-案例分析.mp4
│ │ │ [第2門]AI Math_[第1章]優(yōu)化迭代方法統(tǒng)一論(1).pdf
│ │ │ 
│ │ └─作業(yè)及答案.zip
│ │ 
│ └─02.第二章 深度學(xué)習(xí)反向傳播
│ │ 01-回歸與分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).mp4
│ │ 02-BP算法(上).mp4
│ │ 03-BP算法(下).mp4
│ │ 04-計(jì)算圖.mp4
│ │ [第2門]AI Math_[第2章]深度學(xué)習(xí)反向傳播.pdf
│ │ 
│ └─第二章 深度學(xué)習(xí)反向傳播作業(yè)_客觀題及答案.zip
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├─03.第三階段：優(yōu)化論進(jìn)階
│ ├─01.第一章 凸優(yōu)化基礎(chǔ)
│ │ 01-一般優(yōu)化問題.mp4
│ │ 02-凸集和凸函數(shù)基礎(chǔ)(上).mp4
│ │ 03-凸集和凸函數(shù)基礎(chǔ)(下).mp4
│ │ 04-凸優(yōu)化問題.mp4
│ │ 05-案例分析.mp4
│ │ [第3門]AI Math_[第1章]凸優(yōu)化基礎(chǔ).pdf
│ │ 
│ ├─02.第二章 凸優(yōu)化進(jìn)階之對(duì)偶理論
│ │ │ 01-凸優(yōu)化問題.mp4
│ │ │ 02-對(duì)偶(上).mp4
│ │ │ 03-對(duì)偶(下).mp4
│ │ │ 04-問題案例.mp4
│ │ │ [第3門]AI Math_[第2章]凸優(yōu)化進(jìn)階之對(duì)偶理論.pdf
│ │ │ 
│ │ └─第二章 凸優(yōu)化進(jìn)階之對(duì)偶理論作業(yè)及答案.zip
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│ ├─03.第二章 主觀題答案.zip
│ │ 
│ └─04.第三章 SVM
│ │ 01-問題案例.mp4
│ │ 02-SVM建模-成片.mp4
│ │ 03-SVM求解-成片.mp4
│ │ 04-SVM擴(kuò)展-成片.mp4
│ │ [第3門]AI Math_[第3章]SVM.pdf
│ │ 
│ └─第三章 SVM作業(yè).zip
│ 
├─04.第四階段：數(shù)據(jù)降維的藝術(shù)
│ ├─01.第一章節(jié)：矩陣分析上
│ │ 01-線性代數(shù)基礎(chǔ)與精華.mp4
│ │ 02-特征分解.mp4
│ │ 03-PCA.mp4
│ │ [第4門]AI Math_[第1章]矩陣分析上篇.pdf
│ │ 第四門_數(shù)據(jù)降維的藝術(shù).rar
│ │ 
│ └─02.第二章節(jié)：矩陣分析下
│ │ 01-特征分解復(fù)習(xí).mp4
│ │ 02-SVD理論.mp4
│ │ 03-矩陣其他重要知識(shí)及實(shí)際應(yīng)用.mp4
│ │ [第4門]AI Math_[第2章]矩陣分析下篇.pdf
│ │ 
│ └─考核作業(yè)及答案.zip
│ 
├─05.第五階段：統(tǒng)計(jì)推斷的魅力
│ ├─01.第一章-概率統(tǒng)計(jì)上篇
│ │ │ 01-事件.mp4
│ │ │ 02-隨機(jī)變量及其數(shù)字特征.mp4
│ │ │ 03-人工智能中常見分布和實(shí)戰(zhàn)案例.mp4
│ │ │ [第5門]AI Math_[第1章]概率統(tǒng)計(jì)上篇.pdf
│ │ │ 
│ │ └─考核作業(yè)及答案.zip
│ │ 
│ ├─02.第二章-概率統(tǒng)計(jì)中篇
│ │ │ 01-數(shù)理統(tǒng)計(jì).mp4
│ │ │ 02-線性回歸與邏輯回歸.mp4
│ │ │ 03-貝葉斯的觀點(diǎn)和案例實(shí)戰(zhàn).mp4
│ │ │ [第5門]AI Math_[第2章]概率統(tǒng)計(jì)中篇.pdf
│ │ │ 
│ │ └─考核作業(yè)及答案.zip
│ │ 
│ └─03.第三章-概率統(tǒng)計(jì)下篇
│ │ 01-聚類、gmm模型.mp4
│ │ 02-em算法.mp4
│ │ [第5門]AI Math_[第3章]概率統(tǒng)計(jì)下篇.pdf
│ │ 
│ └─考核作業(yè)及答案.zip
│ 
└─【直播課】人工智能
├─章節(jié)1人工智能微專業(yè)系列直播
│ 從數(shù)學(xué)到AI神作：支撐向量機(jī)SVM.mp4
│ 
├─章節(jié)2機(jī)器學(xué)習(xí)
│ 帶你全方位走進(jìn)AI世界.mp4
│ 報(bào)過很多課卻學(xué)不好AI？學(xué)習(xí)方法用對(duì)了嗎？.mp4
│ 敲開機(jī)器學(xué)習(xí)求職大門.mp4
│ 面試難過？帶你從企業(yè)使用方角度透視機(jī)器學(xué)習(xí)工程師.mp4
│ 
├─章節(jié)3深度學(xué)習(xí)
│ 春招想換工作？如何入門深度學(xué)習(xí)？.mp4
│ 深度學(xué)習(xí)之熱門招聘方向與求職攻略.mp4
│ 游戲終結(jié)者！如何用深度學(xué)習(xí)擊敗世界冠軍？.mp4
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├─章節(jié)4自然語言處理
│ 20行代碼帶你實(shí)踐kaggle比賽.mp4
│ NLP應(yīng)用場景實(shí)戰(zhàn)解析――電商用戶評(píng)論文本分類.mp4
│ 步入NLP領(lǐng)域，先建立全方位認(rèn)知.mp4
│ 
└─章節(jié)5人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
提高競爭力，AI高效學(xué)習(xí)方案.mp4
算法原理干貨：深入淺出理解EM算法.mp4