├─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
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│ │ └─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
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│ ├─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
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│ └─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
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│ └─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
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│ ├─03.第二章 主观题答案.zip
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│ └─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
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├─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
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├─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
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└─【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
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├─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
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├─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
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├─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

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