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课程概览
- 深度学习：探讨深度学习算法及其应用。
- 数据科学：学习如何从数据中提取有价值的信息。
- 机器学习：掌握机器学习的基本概念和算法。
课程内容
深度学习
深度学习是机器学习的一个子领域，它通过构建和训练深层神经网络来模拟人脑处理信息的方式。
- 神经网络基础：了解神经网络的结构和功能。
- 卷积神经网络（CNN）：学习如何使用 CNN 进行图像识别。
- 循环神经网络（RNN）：掌握 RNN 在序列数据上的应用。
数据科学
数据科学是运用统计方法、算法和系统来从大量数据中提取知识和洞察。
- 数据预处理：学习如何清洗和准备数据。
- 数据分析：掌握常用的数据分析方法。
- 可视化：了解如何通过图表和图形展示数据。
机器学习
机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习并做出决策的技术。
- 监督学习：学习如何使用监督学习算法进行预测。
- 无监督学习：掌握无监督学习算法，如聚类和关联规则。
- 强化学习：了解如何使用强化学习进行决策。
更多资源
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- 深度学习：
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