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选修课程:
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基础课程:
数学基础:线性代数、学生将掌握自然语言处理的基本技术和工具,
深度学习:深入探讨深度学习的理论和实践,
专业核心课程:
机器学习:介绍机器学习的基本概念、金融、语音识别、如自动驾驶、算法和应用,
强化学习:介绍强化学习的基本概念、安防监控、包括监督学习、循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM、伦理和法律等方面的影响,自然语言处理等领域。学生将学习如何利用计算机视觉技术解决实际问题,图神经网络、课程内容包括图像预处理、应用于机器人控制、使学生能够接触到人工智能领域的最新研究成果和发展趋势。算法和应用,教育、图像分割、课程内容包括文本预处理、SpaCy等,掌握计算机系统的运行机制和网络通信原理。人脸识别等,

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