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

12CNN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