万门大学人工智能、大数据与复杂系统特训班

🌟 万门大学人工智能、大数据与复杂系统特训班课程目录 🌟

🎯 通过本课程，你将掌握

• ✅ 复杂系统分析：理解物理预测的失效机制、大数据与复杂网络的经济学应用。
• ✅ 机器学习全流程：从监督学习（回归、分类）到强化学习（阿尔法狗案例），掌握算法设计与实战技巧。
• ✅ 深度学习核心：CNN、RNN、LSTM、强化学习模型的应用与优化。
• ✅ 数学与编程基础：线性代数、概率统计、Python编程（NumPy/Pandas）、Scikit-Learn框架。
• ✅ 大数据处理工具：Hadoop、Spark实战，数据库操作与爬虫技术。
• ✅ 前沿应用：自然语言处理、金融AI、计算机视觉、区块链与ABM建模。
• ✅ 可视化与工程管理：数据呈现、模型可视化、虚拟环境配置与团队协作工具。

▶️ 授课方式： 网盘在线学习 (视频课程)

📚 课程大纲

模块1: 复杂系统与大数据基础

🔹 1.1 复杂系统引论

• 物理预测的胜利与失效、复杂系统的定义与生活实例解析。
  🔹 1.2 大数据与机器学习
• 大数据预测的原理、数据驱动决策的底层逻辑。

模块2: 人工智能三阶段与技术演进

🔹 2.1 规则阶段到连接主义

• 符号逻辑、神经网络发展史、深度学习的基础框架。
  🔹 2.2 监督学习与强化学习
• 阿尔法狗的强化学习策略、无监督学习的聚类与降维（PCA）。

模块3: 数学基石与编程实战

🔹 3.1 高等数学核心

• 极限定理、导数、泰勒展开、正态分布与贝叶斯理论。
  🔹 3.2 Python从入门到进阶
• 基础语法、爬虫开发、数据库交互、NumPy/Pandas数据分析。

模块4: 机器学习与深度学习算法

🔹 4.1 经典算法实战

• 逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、集成模型（GBDT）。
  🔹 4.2 深度学习网络
• 卷积网络（CNN）、循环网络（RNN/LSTM）、GAN与迁移学习。

模块5: 大数据工程与云计算

🔹 5.1 Hadoop与Spark

• 分布式计算、Hive数据仓库、实时流处理与D-Park实战。
  🔹 5.2 数据可视化与BI工具
• D3.js动态图表、Superset商业智能分析、ELK日志系统。

模块6: 前沿应用专题

🔹 6.1 金融与复杂网络

• 高频交易模型、订单流分析、区块链技术解析。
  🔹 6.2 自然语言与计算机视觉
• 中文分词、LSTM文本生成、图像识别与目标检测。
  🔹 6.3 ABM与统计物理
• 基于代理的建模（ABM）、伊辛模型、幂律分布与复杂网络动力学。

模块7: 工程管理与职业发展

🔹 7.1 模型部署与团队协作

• Docker虚拟化、Jupyter Dashboard、敏捷开发流程。
  🔹 7.2 AI创业与研究方法
• 技术商业化路径、论文阅读方法论、行业案例拆解。