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    菜鸟吧分享 开课吧《人工智能核心能力培养计划》

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    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

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