微软Ai核心+智能商业BI+python数据分析+人工智能+名企全面提升 8部课程打造超级商业BI

资源介绍

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部分文件目录：

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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
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
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

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
2.1 数据可视化及实战
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

03-数据分析与Python程序设计基础
1.1 Python 数据智能编程基础
1.1 Python数据智能编程基础.mp4
2.1 Python 格式化数据处理 - Pandas
2.1 Python格式化数据处理-Pandas.mp4
3.1 数据可视化
3.1 数据可视化.mp4
4.1 网络信息分析
4.1 网络信息分析.mp4
5.1 文本信息自动化处理
5.1 文本信息自动化处理.mp4
6.1 Python 办公自动化
6Python办公自动化.mp4
7.1 服务器、数据库与分布式系统
7Python办公自动化.mp4

04-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
Seq2Sequence，机器自动翻译，ImageCaption,Attention机制.mp4
加课：seq2seq的代码及作业的讲解.mp4
循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类.mp4
搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度.mp4
深度卷积网络与计算机图像.mp4
深度卷积网络与计算机图像2.mp4
神经网络基础，tensorflow和pytorch框架.mp4
第一周作业讲解.mp4
贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型.mp4

05-0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
python-2-Python编程入门.mp4
python-3-常用模块-numpy.mp4
python-4-常用模块-pandas.mp4
python-5-数据可视化.mp4
python-6-Python办公自动化.mp4

06-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
pytorch神经网络搭建.mp4
tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4
tensorflow实践项目“大杂烩”.mp4
搭建模型和进阶操作.mp4

07-人工智能基础能力提升课
1.1 编程基础
2.1  数据分析基础
3.1 机器学习的基本方法
4.1 机器学习的基本方法（二）
5.1 神经网络的基本原理与方法（一）
6.1 神经网络的基本原理与方法（二）
7.1 卷积神经网络（一）
8.1 卷积神经网络（二）
9.1 图像目标检测
week1-编程基础.mp4
week2-数据分析基础.mp4
week3机器学习的基本方法.mp4
week4机器学习的基本方法（二）.mp4
week5神经网络的基本原理与方法（一）.mp4
week6神经网络的基本原理与方法（二）.mp4
week7卷积神经网络（一）.mp4
week8卷积神经网络（二）.mp4
week9图像目标检测.mp4

08-公开课

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