2019微专业 - 人工智能数学基础 精准掌握人工智能核心数学（全阶段无密完整版）

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课程名称: 2019微专业 - 人工智能数学基础 精准掌握人工智能核心数学（全阶段无密完整版）

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课程简介:   

本微专业由稀牛学院与网易联合出品。稀牛学院特邀海外顶尖讲师提供高品质的人工智能数学基础课程，以独特的工程视角串联人工智能领域所覆盖的必学数学知识，并辅以练习保证学习效果。

学前基础要求：
1. 学过高等数学、线性代数、概率论三门课程中的至少两门；
2. 具有简单的 Matlab 基础知识，简单的 Python 基础知识。

课程目录：  

├─01.第一阶段：AI数学基石
│  ├─01.第一章：线性代数
│  │  │  ]AI Math_[第1章]_线性代数v2 .pdf
│  │  │  
│  │  └─视频
│  │      01_本章概述.mp4
│  │      02_定义和例子.mp4
│  │      03_向量及其运算.mp4
│  │      04_向量组的线性组合.mp4
│  │      05_向量组的线性相关性.mp4
│  │      06_内积的定义.mp4
│  │      07_范数的定义.mp4
│  │      08_内积的几何解释.mp4
│  │      09_矩阵和线性变换.mp4
│  │      10_线性变换.mp4
│  │      11_矩阵的运算.mp4
│  │      12_矩阵的转置.mp4
│  │      13_矩阵的行列式.mp4
│  │      14_逆矩阵.mp4
│  │      15_求解线性方程组.mp4
│  │      16_特征值和特征向量.mp4
│  │      17_对阵矩阵和正定矩阵.mp4
│  │      18_相似矩阵和对角化.mp4
│  │      19_二次型.mp4
│  │      20_本章小结.mp4
│  │      
│  ├─02.第二章：高等数学
│  │      01-本章概述.mp4
│  │      02-函数的定义.mp4
│  │      03-反函数.mp4
│  │      04-复合函数.mp4
│  │      05-引例.mp4
│  │      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
│  │      11-方向导数和梯度.mp4
│  │      12-雅可比矩阵.mp4
│  │      13-海森矩阵.mp4
│  │      14-函数的极值.mp4
│  │      15-极值的定理.mp4
│  │      16-拉格朗日函数.mp4
│  │      17-泰勒展开式.mp4
│  │      18-本章小结.mp4
│  │      [第1门]AI Math_[第2章]_高等数学.pdf
│  │      
│  ├─03.第三章：概率论
│  │      01-本章概述.mp4
│  │      02-基础概念.mp4
│  │      03-随机事件的概率.mp4
│  │      04-条件概率.mp4
│  │      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.mp4
│  │      08-概率分布.mp4
│  │      09-概率密度函数.mp4
│  │      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(上) (1).mp4
│  │      13-最大似然估计(下) .mp4
│  │      14-本章小节.mp4
│  │      [第1门]AI Math_[第3章]_概率论（密码：aimath2018）.pdf
│  │      
│  └─04.第四章：最优化
│          01-本章概述.mp4
│          02-基本形式.mp4
│          03-分类.mp4
│          04-线性规划问题实例.mp4
│          05-线性规划的标准形式.mp4
│          06-线性规划问题的求解.mp4
│          07-空间里的直线.mp4
│          08-仿射集.mp4
│          09-凸集.mp4
│          10-超平面和半空间.mp4
│          11-凸函数.mp4
│          12-凸优化问题.mp4
│          13-本章小结 .mp4
│          [第1门]AI Math_[第4章]_最优化.pdf
│         
├─02.第二阶段：优化论初步
│  ├─01.第一章 优化迭代统一论
│  │  │  01-本微专业概述.mp4
│  │  │  02-线性回归建模.mp4
│  │  │  03-无约束优化分析法(上).mp4
│  │  │  04-无约束优化分析法(下).mp4
│  │  │  05-无约束迭代法.mp4
│  │  │  06-线性回归求解.mp4
│  │  │  07-案例分析.mp4
│  │  │  [第2门]AI Math_[第1章]优化迭代方法统一论(1).pdf
│  │  │
│  │  └─作业及答案.zip
│  │         
│  └─02.第二章 深度学习反向传播
│      │  01-回归与分类、神经网络.mp4
│      │  02-BP算法(上).mp4
│      │  03-BP算法(下).mp4
│      │  04-计算图.mp4
│      │  [第2门]AI Math_[第2章]深度学习反向传播.pdf
│      │  
│      └─第二章 深度学习反向传播作业_客观题及答案.zip
│            
├─03.第三阶段：优化论进阶
│  ├─01.第一章 凸优化基础
│  │      01-一般优化问题.mp4
│  │      02-凸集和凸函数基础(上).mp4
│  │      03-凸集和凸函数基础(下).mp4
│  │      04-凸优化问题.mp4
│  │      05-案例分析.mp4
│  │      [第3门]AI Math_[第1章]凸优化基础.pdf
│  │      
│  ├─02.第二章 凸优化进阶之对偶理论
│  │  │  01-凸优化问题.mp4
│  │  │  02-对偶(上).mp4
│  │  │  03-对偶(下).mp4
│  │  │  04-问题案例.mp4
│  │  │  [第3门]AI Math_[第2章]凸优化进阶之对偶理论.pdf
│  │  │  
│  │  └─第二章 凸优化进阶之对偶理论作业及答案.zip
│  │      
│  ├─03.第二章 主观题答案.zip
│  │     
│  └─04.第三章 SVM
│      │  01-问题案例.mp4
│      │  02-SVM建模-成片.mp4
│      │  03-SVM求解-成片.mp4
│      │  04-SVM扩展-成片.mp4
│      │  [第3门]AI Math_[第3章]SVM.pdf
│      │  
│      └─第三章 SVM作业.zip
│              
├─04.第四阶段：数据降维的艺术
│  ├─01.第一章节：矩阵分析上
│  │      01-线性代数基础与精华.mp4
│  │      02-特征分解.mp4
│  │      03-PCA.mp4
│  │      [第4门]AI Math_[第1章]矩阵分析上篇.pdf
│  │      第四门_数据降维的艺术.rar
│  │     
│  └─02.第二章节：矩阵分析下
│      │  01-特征分解复习.mp4
│      │  02-SVD理论.mp4
│      │  03-矩阵其他重要知识及实际应用.mp4
│      │  [第4门]AI Math_[第2章]矩阵分析下篇.pdf
│      │  
│      └─考核作业及答案.zip
│                  
├─05.第五阶段：统计推断的魅力
│  ├─01.第一章-概率统计上篇
│  │  │  01-事件.mp4
│  │  │  02-随机变量及其数字特征.mp4
│  │  │  03-人工智能中常见分布和实战案例.mp4
│  │  │  [第5门]AI Math_[第1章]概率统计上篇.pdf
│  │  │  
│  │  └─考核作业及答案.zip
│  │     
│  ├─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
│  │  │  03-贝叶斯的观点和案例实战.mp4
│  │  │  [第5门]AI Math_[第2章]概率统计中篇.pdf
│  │  │  
│  │  └─考核作业及答案.zip
│  │          # Q1 S& N1 F5 x4 c8 R2 B
│  └─03.第三章-概率统计下篇
│      │  01-聚类、gmm模型.mp4
│      │  02-em算法.mp4
│      │  [第5门]AI Math_[第3章]概率统计下篇.pdf
│      │  
│      └─考核作业及答案.zip
│              
└─【直播课】人工智能
    ├─章节1人工智能微专业系列直播
    │      从数学到AI神作：支撑向量机SVM.mp4
    │      
    ├─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.mp4
    │      
    ├─章节3深度学习
    │      春招想换工作？如何入门深度学习？.mp4
    │      深度学习之热门招聘方向与求职攻略.mp4
    │      游戏终结者！如何用深度学习击败世界冠军？.mp4
    │      
    ├─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
    │      
    └─章节5人工智能数学基础
            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

18523383365

正需要，支持楼主大人了！

zg411160430

真是难得给力的帖子啊。

矶科

感谢楼主，谢谢啦

winlzy

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francisgu

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wangshuai0908

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a393767577

确实是难得好帖啊，顶先