kkb人工智能核心能力提升商业智能第四期班，网盘下载(51.03G)

01-核心能力提升班商业智能方向第四期[11.21G]

1.1商业智能与推荐系统.rar[714.52M]

10.1PageRank、图论与推荐系统.rar[623.46M]

11.1GraphEmbedding.rar[896.54M]

12.1GraphConvolutionNetworks.rar[699.69M]

13.1机器学习与启发式算法.rar[854.88M]

14.1路径规划ProjectLesson-14.rar[1.10G]

2.1挖掘数据中的关联规则.rar[915.25M]

3.1常用机器学习模型.rar[909.22M]

4.1ALS算法与推荐系统.rar[717.53M]

5.1因子分解机,libFM与基于邻域的协同过滤.rar[833.36M]

6.1预测全家桶与机器学习神器.rar[845.02M]

7.1神经网络基础与移动推荐系统.rar[764.00M]

8.1时间序列分析.rar[729.81M]

9.1循环神经网络与预测.rar[849.56M]

02-导师制名企实训班商业智能方向第四期[19.62G]

1.1数据采集与实战.rar[844.64M]

10.1智能供应链.rar[873.78M]

11.1智能供应链(二).rar[912.25M]

12.1主题模型与文本表征.rar[828.30M]

13.1常见规划问题2.rar[1.05G]

14.1LearningtoRank与Airbnb个性化推荐.rar[852.70M]

15.1逻辑回归与采购决策.rar[951.76M]

16.1PredictionisallyouNeed.rar[1.00G]

17.1时间序列分析.rar[800.38M]

18.1时间序列实战.rar[801.38M]

19.1资金流入流出预测.rar[967.51M]

2.1数据可视化及实战.rar[891.59M]

20.1个性化推荐与金融数据分析.rar[1.01G]

21.1淘宝定向广告演化与天猫用户复购预测.rar[901.84M]

22.1强化学习与推荐系统.rar[766.25M]

23.1AlphaGoZero实战.rar[872.81M]

3.1推荐系统严眼中的你-用户画像.rar[756.35M]

4.1SVD矩阵分解与基于内容的推荐.rar[744.17M]

5.1CTR预估算法与基于流行度的推荐.rar[819.40M]

6.1近似最近邻查找与YouTube推荐系统.rar[790.32M]

7.1深度卷积网络与实战.rar[761.65M]

8.1时间序列实战与分布式推荐系统.rar[0.99G]

9.1模型融合与智能预测.rar[816.66M]

05-数据分析与Python程序设计基础[3.07G]

1.1Python数据智能编程基础.rar[339.73M]

2.1Python格式化数据处理-Pandas.rar[367.97M]

3.1数据可视化.rar[419.61M]

4.1网络信息分析.rar[453.05M]

5.1文本信息自动化处理.rar[471.61M]

6.1Python办公自动化.rar[524.00M]

7.1服务器、数据库与分布式系统.rar[568.71M]

06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程[6.94G]

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.rar[3.03G]

1.2第一周作业讲解.rar[347.02M]

2.1神经网络基础，tensorflow和pytorch框架.rar[378.27M]

3.1深度卷积网络与计算机图像.rar[304.94M]

3.2深度卷积网络与计算机图像2.rar[420.30M]

4.1循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类.rar[618.66M]

5.1Seq2Sequence，机器自动翻译，ImageCaption,Attention机制.rar[420.35M]

6.1贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型.rar[640.14M]

7.1加课：seq2seq的代码及作业的讲解.rar[504.56M]

Git与版本控制、代码风格.rar[366.18M]

07-0基础Python入门[2.90G]

1.1Python基础入门.rar[393.86M]

2.1Python编程入门.rar[583.12M]

3.1常用模块-numpy.rar[679.18M]

4.1常用模块-pandas.rar[406.97M]

5.1数据可视化.rar[378.52M]

6.1Python办公自动化.rar[527.26M]

08-深度学习框架选修课[2.26G]

1.1tensorflow基础知识以及高级apikeras.rar[417.93M]

2.1搭建模型和进阶操作.rar[538.17M]

3.1tensorflow实践项目“大杂烩”.rar[576.07M]

4.1pytorch基础知识.rar[356.67M]

5.1pytorch神经网络搭建.rar[425.71M]

09-人工智能基础能力提升课[4.49G]

1.1编程基础.rar[534.62M]

2.1数据分析基础.rar[431.32M]

3.1机器学习的基本方法.rar[557.02M]

4.1机器学习的基本方法（二）.rar[381.53M]

5.1神经网络的基本原理与方法（一）.rar[451.45M]

6.1神经网络的基本原理与方法（二）.rar[444.03M]

7.1卷积神经网络（一）.rar[440.03M]

8.1卷积神经网络（二）.rar[567.53M]

9.1图像目标检测.rar[795.12M]

10-公开课[544.97M]

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