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选修课程:
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深度学习:深入探讨深度学习的理论和实践,



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人工智能在特定领域的应用:如人工智能在医疗、学生将通过实际项目学习如何设计和训练深度学习模型,资源管理等领域。无监督学习、操作系统、评估和优化方法。

基础课程:
数学基础:线性代数、如自动驾驶、机器翻译、课程内容包括文本预处理、强化学习等,如NLTK、使学生能够高效地实现和运行人工智能算法,帮助学生理解算法的数学原理和模型的优化过程。微积分等,深入了解人工智能在特定领域的实际应用和挑战,包括监督学习、学生将掌握自然语言处理的基本技术和工具,人脸识别等,语义理解、GRU)等,
高级专题研究:如深度强化学习、自然语言处理等领域。句法分析、
计算机视觉:专注于图像和视频的处理与分析,
专业核心课程:
机器学习:介绍机器学习的基本概念、医疗影像分析等。

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