深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它使机器能够从大量数据中学习并做出复杂的决策。以下是我们关于深度学习的课程介绍。
课程内容
- 基础理论：介绍深度学习的数学基础，包括线性代数、概率论和统计学等。
- 神经网络架构：讲解不同类型的神经网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
- 实战项目：通过实际项目练习，让学生掌握深度学习的应用。
课程特色
- 理论与实践结合：课程不仅讲解理论知识，还通过实际项目让学生应用所学知识。
- 互动式学习：课程采用互动式教学方法，鼓励学生提问和讨论。
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神经网络架构
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