第一章：概述 - 1.1课程概述 第二章：运筹优化算法及产品 - 2.1【算法】运筹优化算法概述 - 2.2【算法】线性规划问题 - 2.3【算法】整数规划问题 - 2.4【算法】非线性规划问题 - 2.5【算法】动态规划问题 - 2.6【算法】启发式及超启发式算法 - 2.7【产品】车辆路径规划产品 - 2.8【产品】网络规划产品 - 2.9【产品】OR产品化小结 第三章：机器学习算法及产品 - 3.1【算法】机器学习定义 - 3.2【算法】回归问题及算法 - 3.3【算法】分类问题及算法 - 3.4【算法】推荐问题及算法 - 3.5【算法】集成学习 - 3.6【算法】混淆矩阵 - 3.7【产品】推荐系统 - 3.8【产品】机器学习平台 - 3.9【产品】预测类”产品” 第四章：深度学习算法 - 4.1深度学习 & 神经网络简介 - 4.2神经元和激活函数 - 4.3神经网络的表示 - 4.4前向传播和反向传播 - 4.5参数和超参数 - 4.6神经网络的直观理解 第五章：计算机视觉算法及产品 - 5.1【算法】计算机视觉简介 - 5.2【算法】卷积层及其直观理解 - 5.3【算法】池化层和全连接层 - 5.4【算法】经典视觉神经网络介绍 - 5.5【算法】迁移学习和数据拓展 - 5.6【产品】标注平台 - 5.7【产品】ReID产品 - 5.8【产品】OCR产品 第六章：语音&NLP算法及产品 - 6.1【算法】自然语言&语音概述 - 6.2【算法】循环神经网络 - 6.3【算法】GRU以及LSTM - 6.4【算法】词嵌入（Word Embedding） - 6.5【算法】序列模型和注意力模型 - 6.6【产品】客服机器人 - 6.7【产品】数据机器人 课程总结 - 课程总结