10G＋AI人工智慧/複雜系統/數據挖掘/深度學習/Python資料
2017 年，AI技術匯聚了大量資本，在國務院出台的《新一代人工智慧發展規劃》中，人工智慧核心產業規模計劃在2030年超過10000億元。
據市場調研機構賽迪預計，2018年的人工智慧市場將突破200億元。
目前，中國的人工智慧研究正處在風口，行業巨頭公司正逐漸完善自身在人工智慧的產業鏈布局，不斷湧現出的創業公司也持續在垂直領域深耕深挖。
2018年將是名副其實的
人工智慧元年。
隨著 AI 技術的滲透，將會有越來越多的企業不得不重視人工智慧帶來的變革，據《人民日報海外版》報道，2017年中國人工智慧人才缺口超過500萬人。
「人工智慧+」將成為新業態，人工智慧產業也將成為獨角獸集中地，而人才儲備則將成為制約中國人工智慧發展的重要因素。
為了讓感興趣的你對大數據、人工智慧等有個更深層更近一步的認知和了解，小萬耗時10天，為您吐血整理了10G+人工智慧行業乾貨資料。
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（整理資料文件示意）
10G+教學視頻篇
（附課件+代碼）
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部分代碼展示：
AI行業重磅報告篇：
從去年的Alpha Go對戰李世石開始，再到今年升級版的Alpha Go對戰柯潔，人工智慧經過一年多的發酵早已不再是一個陌生的名詞。
為了各位最全面了解人工智慧第一手信息，特以給大家收集整理了50餘篇各行業關於人工智慧的發展及研究報告行業重磅報告，僅供大家參閱。
在36Kr的人工智慧行業研究報告中指出，技術終將走向開放，深入場景才是王道。人工智慧的未來最重要的驅動力一定會是「場景驅動」。
工具篇：
掌握數據演算法從熟悉大數據工具使用開始，特此奉上全球100款大數據工具，供您學習。
部分工具案例展示：
深度學習篇：
深層學習打開了人工智慧的大門，但卻以「黑箱」聞名，因為深度學習的調參難、訓練難。「新型」網路結構的論文大量湧現，使得對所有結構的掌握變成了不現實。
為什麼深層學習一直不好掌握呢？因為我們缺少一個對深層學習合理的認識。因此整理了100餘篇有關深層學習的論文，希望能對大家有所啟發。
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