wyy0079 - 微专业-人工智能数学基础-精准掌握人工智能核心...

aixure · 发表于 2021-1-2 20:34:28

【课程介绍】
本套课程来自网易云课堂微专业由稀牛学院与网易联合出品：人工智能数学基础，精准掌握人工智能核心数学（以创新的工程视角讲解人工智能领域最需要的数学基础）
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【课程目录】微专业-人工智能数学基础-精准掌握人工智能核心数学 [17.3G]
┣━━01.第一阶段：AI数学基石 [614M]
┃ ┣━━01.第一章：线性代数 [345.3M]
┃ ┃ ┣━━视频 [341.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━01_本章概述.mp4 [1.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━02_定义和例子.mp4 [7.2M]
┃ ┃ ┃ ┣━━03_向量及其运算.mp4 [17.2M]
┃ ┃ ┃ ┣━━04_向量组的线性组合.mp4 [14.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━05_向量组的线性相关性.mp4 [2.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━06_内积的定义.mp4 [2.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━07_范数的定义.mp4 [3.8M]
┃ ┃ ┃ ┣━━08_内积的几何解释.mp4 [1.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━09_矩阵和线性变换.mp4 [7.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━10_线性变换.mp4 [90.2M]
┃ ┃ ┃ ┣━━11_矩阵的运算.mp4 [13.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━12_矩阵的转置.mp4 [2.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━13_矩阵的行列式.mp4 [19.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━14_逆矩阵.mp4 [25.8M]
┃ ┃ ┃ ┣━━15_求解线性方程组.mp4 [61.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━16_特征值和特征向量.mp4 [48.8M]
┃ ┃ ┃ ┣━━17_对阵矩阵和正定矩阵.mp4 [7M]
┃ ┃ ┃ ┣━━18_相似矩阵和对角化.mp4 [2.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━19_二次型.mp4 [9.9M]
┃ ┃ ┃ ┗━━20_本章小结.mp4 [3.2M]
┃ ┃ ┗━━[第1门]AI Math_[第1章]_线性代数.pdf [4M]
┃ ┣━━02.第二章：高等数学 [102.9M]
┃ ┃ ┣━━视频 [101.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━01-本章概述.mp4 [1.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━02-函数的定义.mp4 [5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━03-反函数.mp4 [2.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━04-复合函数.mp4 [3.7M]
┃ ┃ ┃ ┣━━05-引例.mp4 [2.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━06-导数.mp4 [5.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━07-函数的求导法则 .mp4 [8.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━08-高阶导数.mp4 [2.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━09-二元函数.mp4 [2.8M]
┃ ┃ ┃ ┣━━10-二元函数的偏导数.mp4 [10.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━11-方向导数和梯度.mp4 [10.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━12-雅可比矩阵.mp4 [3.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━13-海森矩阵.mp4 [4.8M]
┃ ┃ ┃ ┣━━14-函数的极值.mp4 [4.7M]
┃ ┃ ┃ ┣━━15-极值的定理.mp4 [6.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━16-拉格朗日函数.mp4 [13.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━17-泰勒展开式.mp4 [11.3M]
┃ ┃ ┃ ┗━━18-本章小结.mp4 [2.6M]
┃ ┃ ┗━━[第1门]AI Math_[第2章]_高等数学.pdf [1.4M]
┃ ┣━━03.第三章：概率论 [87.7M]
┃ ┃ ┣━━视频 [87.2M]
┃ ┃ ┃ ┣━━01-本章概述.mp4 [1.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━02-基础概念.mp4 [5.8M]
┃ ┃ ┃ ┣━━03-随机事件的概率.mp4 [5.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━04-条件概率.mp4 [5.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━05-事件的独立性.mp4 [6.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━06-全概率公式和贝叶斯公式.mp4 [14.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━07-随机变量的定义.mp4 [2.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━08-概率分布.mp4 [6.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━09-概率密度函数.mp4 [5.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━10-随机变量的期望.mp4 [4.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━11-随机变量的方差.mp4 [11.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━12-最大似然估计(上) (1).mp4 [10.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━13-最大似然估计(下) .mp4 [4.3M]
┃ ┃ ┃ ┗━━14-本章小节.mp4 [3.1M]
┃ ┃ ┗━━[第1门]AI Math_[第3章]_概率论.pdf [512.1K]
┃ ┗━━04.第四章：最优化 [78.2M]
┃ ┣━━视频 [76.6M]
┃ ┃ ┣━━01-本章概述.mp4 [2.3M]
┃ ┃ ┣━━02-基本形式.mp4 [2.1M]
┃ ┃ ┣━━03-分类.mp4 [6.1M]
┃ ┃ ┣━━04-线性规划问题实例.mp4 [4.9M]
┃ ┃ ┣━━05-线性规划的标准形式.mp4 [11.9M]
┃ ┃ ┣━━06-线性规划问题的求解.mp4 [10.9M]
┃ ┃ ┣━━07-空间里的直线.mp4 [5M]
┃ ┃ ┣━━08-仿射集.mp4 [6.9M]
┃ ┃ ┣━━09-凸集.mp4 [5.9M]
┃ ┃ ┣━━10-超平面和半空间.mp4 [11.1M]
┃ ┃ ┣━━11-凸函数.mp4 [1.3M]
┃ ┃ ┣━━12-凸优化问题.mp4 [5.5M]
┃ ┃ ┗━━13-本章小结 .mp4 [2.9M]
┃ ┗━━[第1门]AI Math_[第4章]_最优化.pdf [1.6M]
┣━━02.第二阶段：优化论初步 [1.3G]
┃ ┣━━01.第一章优化迭代统一论 [787.6M]
┃ ┃ ┣━━视频 [786.2M]
┃ ┃ ┃ ┣━━01-本微专业概述.mp4 [7.8M]
┃ ┃ ┃ ┣━━02-线性回归建模.mp4 [33.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━03-无约束优化分析法(上).mp4 [79.8M]
┃ ┃ ┃ ┣━━04-无约束优化分析法(下).mp4 [201.2M]
┃ ┃ ┃ ┣━━05-无约束迭代法.mp4 [377.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━06-线性回归求解.mp4 [36.1M]
┃ ┃ ┃ ┗━━07-案例分析.mp4 [50.1M]
┃ ┃ ┣━━作业 [145.4K]
┃ ┃ ┃ ┣━━第一章优化迭代统一论作业_客观题 [64.7K]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━1.png [28.8K]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━2.png [23.2K]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━3.png [12.6K]
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━答案.txt [91B]
┃ ┃ ┃ ┗━━第一章优化迭代统一论作业_主观题 [80.7K]
┃ ┃ ┃ ┣━━1.png [73.4K]
┃ ┃ ┃ ┗━━2.png [7.3K]
┃ ┃ ┗━━[第2门]AI Math_[第1章]优化迭代方法统一论.pdf [1.3M]
┃ ┗━━02.第二章深度学习反向传播 [578M]
┃ ┣━━第二章深度学习反向传播作业_客观题 [27.3K]
┃ ┃ ┣━━1.png [12.2K]
┃ ┃ ┣━━2.png [7.3K]
┃ ┃ ┣━━3.png [7.9K]
┃ ┃ ┗━━答案.txt [17B]
┃ ┣━━视频 [574.2M]
┃ ┃ ┣━━01-回归与分类、神经网络.mp4 [160M]
┃ ┃ ┣━━02-BP算法(上).mp4 [209.8M]
┃ ┃ ┣━━03-BP算法(下).mp4 [45.4M]
┃ ┃ ┗━━04-计算图.mp4 [159.1M]
┃ ┗━━[第2门]AI Math_[第2章]深度学习反向传播.pdf [3.8M]
┣━━03.第三阶段：优化论进阶 [1.6G]
┃ ┣━━01.第一章凸优化基础 [403.9M]
┃ ┃ ┣━━视频 [401.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━01-一般优化问题.mp4 [34.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━02-凸集和凸函数基础(上).mp4 [92.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━03-凸集和凸函数基础(下).mp4 [68.6M]
┃ ┃ ┃ ┣━━04-凸优化问题.mp4 [87.6M]
┃ ┃ ┃ ┗━━05-案例分析.mp4 [119.2M]
┃ ┃ ┗━━[第3门]AI Math_[第1章]凸优化基础.pdf [2M]
┃ ┣━━02.第二章凸优化进阶之对偶理论 [672.7M]
┃ ┃ ┣━━第二章凸优化进阶之对偶理论作业 [42.3K]
┃ ┃ ┃ ┣━━客观题.PNG [24.4K]
┃ ┃ ┃ ┣━━客观题答案.txt [41B]
┃ ┃ ┃ ┗━━主观题.PNG [17.9K]
┃ ┃ ┣━━视频 [671.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━01-凸优化问题.mp4 [25M]
┃ ┃ ┃ ┣━━02-对偶(上).mp4 [282.7M]
┃ ┃ ┃ ┣━━03-对偶(下).mp4 [243.4M]
┃ ┃ ┃ ┗━━04-问题案例.mp4 [120.9M]
┃ ┃ ┗━━[第3门]AI Math_[第2章]凸优化进阶之对偶理论.pdf [792.2K]
┃ ┣━━03.第二章主观题答案 [542.2K]
┃ ┃ ┣━━1.PNG [121.4K]
┃ ┃ ┣━━2.PNG [68.4K]
┃ ┃ ┣━━3.PNG [116.6K]
┃ ┃ ┣━━4.PNG [24.7K]
┃ ┃ ┣━━5.PNG [93.8K]
┃ ┃ ┣━━6.PNG [73.4K]
┃ ┃ ┣━━7.PNG [34.7K]
┃ ┃ ┗━━8.PNG [9.2K]
┃ ┗━━04.第三章 SVM [582.5M]
┃ ┣━━第三章 SVM作业 [43.6K]
┃ ┃ ┣━━答案.txt [48B]
┃ ┃ ┣━━客观题.PNG [25.8K]
┃ ┃ ┗━━主观题.PNG [17.7K]
┃ ┣━━视频 [581.5M]
┃ ┃ ┣━━01-问题案例.mp4 [9.8M]
┃ ┃ ┣━━02-SVM建模-成片.mp4 [139.6M]
┃ ┃ ┣━━03-SVM求解-成片.mp4 [284.9M]
┃ ┃ ┗━━04-SVM扩展-成片.mp4 [147.2M]
┃ ┗━━[第3门]AI Math_[第3章]SVM.pdf [1M]
┣━━04.第四阶段：数据降维的艺术 [769.7M]
┃ ┣━━01.第一章节：矩阵分析上篇 [467.5M]
┃ ┃ ┣━━视频 [466.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━01-线性代数基础与精华.mp4 [177.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━02-特征分解.mp4 [149.7M]
┃ ┃ ┃ ┗━━03-PCA.mp4 [139.4M]
┃ ┃ ┣━━[第4门]AI Math_[第1章]矩阵分析上篇.pdf [1M]
┃ ┃ ┗━━第四门_数据降维的艺术.rar [48.8K]
┃ ┗━━02.第二章节：矩阵分析下 [302.2M]
┃ ┣━━考核作业 [182.6K]
┃ ┃ ┣━━第二章矩阵分析下篇作业_客观题 [48.5K]
┃ ┃ ┃ ┣━━1.PNG [30.8K]
┃ ┃ ┃ ┣━━2.PNG [17.7K]
┃ ┃ ┃ ┗━━答案.txt [57B]
┃ ┃ ┣━━第一章矩阵分析上篇作业_客观题 [70.7K]
┃ ┃ ┃ ┣━━1.PNG [34.6K]
┃ ┃ ┃ ┣━━2.PNG [36K]
┃ ┃ ┃ ┗━━答案.txt [87B]
┃ ┃ ┣━━第二章矩阵分析下篇作业_主观题.PNG [36.4K]
┃ ┃ ┗━━第一章矩阵分析上篇作业_主观题.PNG [26.9K]
┃ ┣━━视频 [301.1M]
┃ ┃ ┣━━01-特征分解复习.mp4 [167.8M]
┃ ┃ ┣━━02-SVD理论.mp4 [25.5M]
┃ ┃ ┗━━03-矩阵其他重要知识及实际应用.mp4 [107.8M]
┃ ┗━━[第4门]AI Math_[第2章]矩阵分析下篇.pdf [984.5K]
┣━━05.第五阶段：统计推断的魅力 [307.8M]
┃ ┣━━01.第一章-概率统计上篇 [304.5M]
┃ ┃ ┣━━考核作业 [48.2K]
┃ ┃ ┃ ┣━━答案.txt [52B]
┃ ┃ ┃ ┣━━第一章概率统计上篇作业_客观题.PNG [25.5K]
┃ ┃ ┃ ┗━━第一章概率统计上篇作业_主观题.PNG [22.6K]
┃ ┃ ┣━━[第5门]AI Math_[第1章]概率统计上篇.pdf [1.2M]
┃ ┃ ┣━━01-事件.mp4 [34.9M]
┃ ┃ ┣━━02-随机变量及其数字特征.mp4 [196.3M]
┃ ┃ ┗━━03-人工智能中常见分布和实战案例.mp4 [72.1M]
┃ ┣━━02.第二章-概率统计中篇 [1.1M]
┃ ┃ ┣━━考核作业 [65.7K]
┃ ┃ ┃ ┣━━第二章概率统计中篇作业_客观题 [51.5K]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━1.PNG [28.6K]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━2.PNG [22.8K]
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━答案.txt [103B]
┃ ┃ ┃ ┗━━第二章概率统计中篇作业_主观题.PNG [14.2K]
┃ ┃ ┗━━[第5门]AI Math_[第2章]概率统计中篇.pdf [1M]
┃ ┗━━03.第三章-概率统计下篇 [2.2M]
┃ ┣━━考核作业 [23.2K]
┃ ┃ ┣━━答案.txt [43B]
┃ ┃ ┣━━第三章概率统计下篇作业_客观题.PNG [20K]
┃ ┃ ┗━━第三章概率统计下篇作业_主观题.PNG [3.2K]
┃ ┗━━[第5门]AI Math_[第3章]概率统计下篇.pdf [2.2M]
┗━━资料 [12.7G]
┣━━【非常重要】预习_本科数学划重点 (1) [41.1M]
┃ ┣━━《人工智能数学基础》学前必备大学数学知识图谱.pdf [1.3M]
┃ ┣━━概率论重点_by Jason.pdf [18.8M]
┃ ┣━━高数上重点_by Jason.pdf [9.2M]
┃ ┣━━高数下重点_by Jason.pdf [8.1M]
┃ ┗━━线性代数重点_by Jason.pdf [3.7M]
┗━━Matlab 2018a 中文版 [12.6G]
┗━━MATLAB 2018a_win64.zip [12.6G]