详细目录：
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]
10.1 pagerank、图论与推荐系统.rar [623.46M]
11.1 graph embedding.rar [896.54M]
12.1 graph convolution networks.rar [699.69M]
13.1 机器学习与启发式算法.rar [854.88M]
14.1 路径规划project lesson-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]
4.1 als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]
14.1 learning to rank与airbnb个性化推荐.rar [852.70M]
15.1 逻辑回归与采购决策.rar [951.76M]
16.1 prediction is all you need.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]
23.1 alphago zero实战.rar [872.81M]
3.1 推荐系统严眼中的你-用户画像.rar [756.35M]
4.1 svd矩阵分解与基于内容的推荐.rar [744.17M]
5.1 ctr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]
1.1 python 数据智能编程基础.rar [339.73M]
2.1 python 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]
6.1 python 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]
5.1 seq2sequence，机器自动翻译， image caption, 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]
1.1 python 基础入门.rar [393.86M]
2.1 python 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]
6.1 python 办公自动化.rar [527.26M]
08-深度学习框架选修课 [2.26G]
1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras.rar [417.93M]
2.1 搭建模型和进阶操作.rar [538.17M]
3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”.rar [576.07M]
4.1 pytorch基础知识.rar [356.67M]
5.1 pytorch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]
10-公开课.rar [544.97M]
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