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作者简介
第一部分 复杂性
1 复杂系统
2 用复杂网络看世界经济（阅读难度★）
3 风险管理策略之复杂科学视角
4 从物理角度看复杂
第二部分 机器学习
5 白话机器学习（阅读难度★）
6 浅谈贝叶斯分析
7 简单贝叶斯分类器（阅读难度★）
8 决策树方法（阅读难度★★）
9 感知机：神经网络的基础（阅读难度★★★）
10 降维：应对复杂的通用武器（阅读难度★）
第三部分 神经网络
11 神经网络不神秘
12 CNN的几个关键词（阅读难度★★★）
13 时间序列与RNN
14 会遗忘的神经网络（阅读难度★★★）
15 跟着AlphaGo理解深度强化学习框架（阅读难度★★★）
16 从阿尔法元看强化学习的更广阔潜力
第四部分 宇宙间最复杂的就是我们的大脑
17 深层视觉信息的编码机制（阅读难度★）
18 大脑的自由能假说——兼论认知科学与机器学习（阅读难度★★）
19 大脑中的支持向量机（阅读难度★★★）
20 机器学习是如何巧妙理解我们大脑的工作原理的（阅读难度★★）
21 大脑经济学（阅读难度★）
22 人工智能vs人类智能（阅读难度★★）
第五部分 人工智能应用谈
23 人工智能会取代艺术家的工作吗
24 机器学习预测心理疾病
25 人机协作决策的两种方式
26 小数据机器学习
27 用深度学习玩图像的七重关卡
28 深度学习助力基因科技
29 机器学习对战复杂系统
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