机器学习基础 🧠

  • 核心概念：监督学习、无监督学习、强化学习
  • 常用算法：决策树、随机森林、支持向量机 (SVM)
  • 工具推荐：Python（Scikit-learn）、R（caret）
  • 应用场景：预测分析、模式识别、推荐系统
机器学习

深度学习进阶 🤖

  • 神经网络结构：全连接网络、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)
  • 框架选择：TensorFlow、PyTorch、Keras
  • 实战项目：图像分类、语音识别、生成对抗网络 (GAN)
  • 优化技巧：正则化、批量归一化、学习率调整
深度学习

自然语言处理应用 📖

  • 技术要点：词向量、序列到序列模型、Transformer
  • 工具链：NLTK、Spacy、HuggingFace
  • 典型任务：文本生成、情感分析、机器翻译
  • 进阶方向：对话系统、文本摘要、知识图谱
自然语言处理

扩展学习 🔄

人工智能技术