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人工智能
( 24 模块 )

模块 #1
人工智能简介
探索人工智能的定义、历史和应用

模块 #2
机器学习基础知识
了解监督学习、无监督学习和强化学习

模块 #3
人工智能数学
人工智能应用的线性代数、微积分和概率

模块 #4
Python 在人工智能中的应用
人工智能和数据科学的 Python 编程简介

模块 #5
数据预处理和可视化
为人工智能应用程序清理、转换和可视化数据

模块 #6
监督学习
使用 scikit-learn 构建回归和分类模型

模块 #7
无监督学习
聚类、降维和密度估计

模块 #8
强化学习
马尔可夫决策过程和 Q 学习简介

模块 #9
深度学习基础
神经网络、感知器和反向传播简介

模块 #10
卷积神经网络 (CNN)
使用 CNN 进行图像处理和物体检测

模块 #11
循环神经网络 (RNN)
使用 RNN 和 LSTM 的序列数据和语言模型

模块 #12
自然语言处理 (NLP)
文本预处理、标记化和语言建模

模块 #13
计算机视觉
图像分类、对象检测和分割

模块 #14
机器人和控制系统
机器人技术、控制系统和传感器处理简介

模块 #15
人工智能伦理与偏见
理解并解决人工智能系统中的偏见

模块 #16
人工智能在工业中的应用
探索医疗保健、金融和营销领域的人工智能应用

模块 #17
人工智能造福社会
利用人工智能实现社会影响和环境可持续性

模块 #18
神经网络架构
探索先进的神经网络架构

模块 #19
生成模型
GAN、VAE 和生成模型简介

模块 #20
迁移学习和微调
使用预先训练的模型实现高效的人工智能开发

模块 #21
时间序列预测的人工智能
使用人工智能进行时间序列预测和异常检测

模块 #22
推荐系统的人工智能
利用人工智能构建个性化推荐系统

模块 #23
人工智能项目开发
从零开始开发真实世界的人工智能项目

模块 #24
课程总结与结论
规划人工智能职业的下一步

语言学习助理
具有语音支持

你好！准备好开始了吗？让我们测试一下你的麦克风。

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