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【全800集】冒死上传B站最全AI人工智能课程，血赚！学完即可就业，拿走不谢！-机器学习_深度学习_量化交易_面试指导
人工智能就业方向如下：毕业生就业和创业领域涉及人工智能、自动化、互联网、IT等领域的国内外知名企事业单位。该专业实际应用于机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解、遗传编程等。
考研方向：计算机科学与技术、软件工程、人工智能等。就业前景很好，该专业的人才未来的社会需求量也是很大的。
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视频选集
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1-1人工智能课程大纲
08:39
1-2通信的角度出发和均匀分布
12:50
1-3信息论
07:35
1-4对于非均匀分布事件可以采用变长编码压缩比特位
05:37
1-5变长编码
07:13
1-6信息量
13:19
1-7信息编码长度(1)
01:54
1-8信息编码长度(2)
02:46
1-9拉格朗日极值法
21:10
1-10拉格朗日极值总结
03:52
1-11信息编码长度中Li变量求法
07:16
1-12对于随机变量的最短编码有如下式子
02:06
1-12香农用熵来衡量信息
02:21
1-13求商的时候不同的底只差一个系数
10:41
1-14信息熵和热力学第一定律 能量守恒定律
05:15
1-15均匀分布
03:04
1-16作业
02:22
2-1信息熵如果是连续的信息熵的表达
05:01
2-2在N种状态概率满足什么分布时信息熵最大
06:39
2-3如果说概率分布是连续的P为什么分布时熵最大
05:05
2-4正态分布高斯分布
05:22
2-5和机械学习的关系
04:15
2-6训练样本
10:51
2-7线性回归的MSE
02:59
2-8信息熵和分类的关系和模型效果差
06:30
2-9度量特征X好坏的方法
05:32
2-10训练样本
09:50
2-11作业
02:54
2-12两个变量联合分布
07:48
2-13条件熵
07:26
2-14文氏图
01:11
2-15相对熵
28:30
2-16机器学习和信息论
03:12
3-1NLP中的信息
05:45
3-2小应用
17:04
3-3文本分类
06:35
3-4计算语言信息熵的方法总结
03:29
3-5机器翻译
02:41
3-6Word2vec维度确定
05:41
3-7从数据统计的角度来看问题
02:35
3-8从word2vec的角度计算双词信息熵(1)
05:04
3-9从word2vec的角度计算双词信息熵(2)
22:12
3-10在n维空间中任意两个夹角满足概率分布
23:05
3-11在推荐系统中embedding的维度应该如何设
08:22
4-1二期输入法项目
08:40
4-2信息论与深度学习
28:05
4-3卷积为什么有效
10:09
4-5训练的过程
07:52
4-6矩阵求导术
21:05
4-7链式法则
09:15
5-1 矩形求导术(1)
10:01
5-2 矩形求导术(2)
10:11
5-3 矩形求导术(3)
10:11
5-4 矩形求导术(4)
10:11
5-5 矩形求导术(5)
14:16
5-6 矩形求导术(6)
01:55
5-7 公式3(1)
10:01
5-8 公式3(2)
10:11
5-9 公式3(3)
05:03
5-10 多分类任务梯度下降法(1)
11:01
5-11 多分类任务梯度下降法(2)
12:08
5-12 作业
06:00
6-1 长文本分类
15:29
6-2 短文本分类(1)
10:01
6-3 短文本分类(2)
10:11
6-4 短文本分类(3)
10:11
6-5 短文本分类(4)
05:29
6-6 共享参数
07:46
6-7 AlBert第三个该进点训练方法改进
09:14
6-8 穷or在线任务短文本分类
06:49
6-9 Hash特征压缩
19:29
6-10 迭代训练
06:35
7-1 Fasttext
02:22
7-2 RNN LSTM GRU模型
24:01
7-3 HAN
20:49
7-4 LSTM分类
04:09
7-5 LDA
05:08
7-6 CNN文本分类
23:27
7-7 DPCNN
13:26
7-8 卷积到底在干嘛
08:58
7-9 文本分类常用模型
06:50
7-10 类别数量差异特别大
05:00
7-11 样本量过少
03:33
8-1 从小白到学糕
02:48
8-2 为什么学人工智能
04:58
8-3 学习过程中的困惑
08:13
8-4 出战失利与没出息的想法
04:43
8-5 在站内的假成功
03:49
8-6 备战前的一个月
08:16
8-7 疯狂的以战养战
12:07
8-8 渣男体质出现端倪
05:30
8-9 心态
05:47
8-10 经历过的面试
30:21
8-11 答疑
08:57
9-1 面试遇到的问题
15:23
9-2 工资问题
12:07
9-3 会问你现在的工资水平
04:00
9-4 辞职
09:12
9-5 视频推荐系统(1)
19:01
9-6 视频推荐系统(2)
10:18
9-7 知识图谱用于标签抽取
10:36
9-8 深度学习VS知识图谱
13:19
10-1 人工智能工程化
01:05
10-2 AI应用
01:54
10-3 AI模型发展
02:46
10-4 AI工作流程
10:20
10-5 AI计算
06:47
10-6 Tensorflow Serving(1)
10:31
10-7 Tensorflow Serving(2)
10:01
10-8 Tensorflow Serving(3)
10:11
10-9 Tensorflow Serving(4)
10:11
10-10 Tensorflow Serving(5)
10:11
10-11 Tensorflow Serving(6)
11:36
10-12 答疑
10:31
11-1 核心指标是什么(1)
13:01
11-2 核心指标是什么(2)
14:35
11-3 流量平台的参与方(1)
10:45
11-4 流量平台的参与方(2)
11:01
11-5 流量平台的参与方(3)
12:05
11-6 分层分桶法(1)
10:01
11-7 分层分桶法(2)
10:11
11-8 分层分桶法(3)
14:00
11-9 PUSH
12:45
12-1 量化投资及AI应用概述
09:11
12-2 什么是量化投资
12:32
12-3 什么是量化投资量化交易的流程
07:24
12-4 量化投资与主观投资的区别量化的优势
04:21
12-5 量化投资与主观投资的区别主观投资
05:28
12-6 量化投资与主观投资的区别量化投资
06:56
12-7 金融危机中的量化投资与主观投资
08:27
12-8 可以通过交易赚到钱吗市场有效性理论
03:57
12-9 可以通过交易赚钱吗弱有效市场
01:24
12-10 可以通过交易赚钱吗半强有效市场
01:30
12-11 可以通过交易赚钱吗强有效市场
01:24
13-1 可以通过交易赚钱吗强有效市场
10:47
13-2 市场异象的存在小市场值因子
08:36
13-3 市场异象的存在Sell in May 效应
13:26
13-4 市场异象的存在ST股票摘帽事件
04:27
13-5 市场异象的存在国债期货假期效应
04:31
13-6 量化投资在国外
07:51
13-7 量化投资在国外LTCM
01:32
13-8 量化投资在国外LTCM的陨落
01:59
13-9 答疑
11:01
14-1 知识点回顾
01:40
14-2 量化投资入门读物
10:02
14-3 量化投资在国内金融市场
08:46
14-4 量化投资在国内量化投资的生态
12:11
14-5 量化投资在国内二级市场
05:42
14-6 量化投资在国内交易所
17:32
15-1 量化投资在国内交易所
00:31
15-2 答疑
03:06
15-3 量化投资在国内期货
07:53
15-4 量化投资在国内股票
04:26
15-5 量化投资在国内参与者
01:46
15-6 量化投资在国内策略类型(1)
10:07
15-7 量化投资在国内策略类型(2)
10:13
15-8 特殊的量化投资领域数字货币交易
10:21
15-9 量化投资领域风险案例骑士资本
07:37
16- 9GAN实例(3)
03:23
16-1 GAN
03:16
16-2 万物皆正态分布和判别器的训练
13:25
16-3 生成器模型
03:42
16-4 GAN流程总结
02:18
16-5 答疑
03:07
16-6 GAN实例(1)
02:42
16-7 GAN实例(2)
18:40
16-8 执行过程
09:28
16-10 GAN缺点
11:54
16-11 GAN除了生成图像还能干什么
04:30
16-12 GAN用在NLP中需要注意什么
06:54
16-13 VAE
11:39
16-14 正态分布两大要素
15:22
17-1 基金业协会
03:47
17-2 回顾知识点
02:05
17-3 量化投资领域风险案例光大乌龙指
07:14
17-4 更广泛的风险案例
08:16
17-5 如何评价投资的好坏基础指标
03:22
17-6 如何评价投资的好坏夏普比率
08:35
17-7 如何评价投资的好坏最大回撤
08:16
17-8 最大回撤练习
04:17
17-9 答疑
08:01
17-10 量化投资的工具交易软件
01:48
18-1 答疑
04:42
18-2 量化投资的工具研究工具
08:20
18-3 量化投资的工具交易系统
05:39
18-4 AI在量化投资领域的应用兴起的原因
06:47
18-5 AI在量化投资领域的应用工作流程
02:52
18-6 AI字量化投资领域的应用金融应用
07:51
18-7 另类数据用于交易
01:55
18-8 另类数据用于交易使用Twitter情绪交易SP500
04:49
18-9 另类数据用于交易使用新闻交易债券货币商品
04:07
18-10 另类数据用于交易使用卫星图像交易股票
05:20
18-11 答疑
08:59
19-1 VAE
17:18
19-2 实现方法
09:08
19-3 Kears损失函数
06:54
19-4 实现方法讲解
03:11
19-5 总结GAN vs VAE
09:04
20-1 KL距离
07:54
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