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- 课时1. 课程导入可试看
- 课时2. 智能时代正当时—无人驾驶可试看
- 课时3：智能时代正当时—机器公民
- 课时4：智能时代正当时—人脸识别与机器人
- 课时5：智能时代正当时—征信与风控
- 课时6：智能时代正当时—智能客服与推荐系统
- 课时7：智能商业大变革
- 课时8：互联网的本质
- 课时9：“AI+金融”定义
- 课时10：发展动力
- 课时11：市场现状及未来期望
- 课时12：何为统计学
- 课时13：大数据的定义与特点
- 课时14：百度AI开发平台简介
- 课时15：人工智能的定义与发展要素
- 课时16：人工智能的发展史
- 课时17：从大数据到AI的应用步骤
- 课时18：统计学与机器学习专业术语对比
- 课时19：机器学习与深度算法学习简介
- 课时20：机器学习简介
- 课时21：神经元模型与激活函数
- 课时22：深度学习与神经网络
- 课时23：深度学习四大天王
- 课时24：计算机视觉与智能语音
- 课时25：自然语言处理与人机博弈
- 课时26：深度学习工具介绍
- 课时27：传统统计学下的装备
- 课时28：大数据和人工智能下的装备
- 课时29：商业价值导向的智能分析
- 课时30：大数据商业模式
- 课时31：人工智能商业模式
- 课时32：智慧银行
- 课时33：智能投顾与智能投研
- 课时34：智能信贷、智能保险、智能监管等
- 课时35：文字识别OCR
- 课时36：图像识别技术
- 课时37：人脸识别
- 课时38：人体分析
- 课时39：语音技术
- 课时40：自然语言处理
- 课时41：机器翻译
- 课时42：人工智能、深度学习和机器学习简介
- 课时43：神经元模型、感知机模型和多层网络
- 课时44：误差逆传播算法与Python语言简介
- 课时45：大尺寸图片的深度学习
- 课时46：垂直和水平边缘检测
- 课时47：填充与卷积
- 课时48：RGB图像的卷积
- 课时49：卷积网络案例
- 课时50：NLP和序列模型简介
- 课时51：多模态学习与强化学习简介
- 课时52：人工智能算法在行业中的应用
- 课时53：自然语言处理应用案例
- 课时54：自然语言处理的基本概念
- 课时55：自然语言处理的句章级分析
- 课时56：大数据、人工智能在政府工作中的应用
- 课时57：大数据、人工智能在大数据征信行业中的应用
- 课时58：人工智能在量化投资中的应用（一）
- 课时59：人工智能在量化投资中的应用（二）
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