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、数学基础。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素。这一模块覆盖了人工智能必备的数学基础知识,包括线性代数、概率论、最优化方法等。

2、机器学习。机器学习的作用是从数据中习得学习算法,进而解决实际的应用问题,是人工智能的核心内容之一。这一模块覆盖了机器学习中的主要方法,包括线性回归、决策树、支持向量机、聚类等。

3、人工神经网络。作为机器学习的一个分支,神经网络将认知科学引入机器学习中,以模拟生物神经系统对真实世界的交互反应,并取得了良好的效果。这一模块覆盖了神经网络中的基本概念,包括多层神经网络、前馈与反向传播、自组织神经网络等。

4、深度学习。简而言之,深度学习就是包含多个中间层的神经网络,数据爆炸和计算力飙升推动了深度学习的崛起。这一模块覆盖了深度学习的概念与实现,包括深度前馈网络、深度学习中的正则化、自编码器等。

5、神经网络实例。在深度学习框架下,一些神经网络已经被用于各种应用场景,并取得了不俗的效果。这一模块覆盖了几种神经网络实例,包括深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

6、深度学习之外的人工智能。深度学习既有优点也有局限,其他方向的人工智能研究正是有益的补充。这一模块覆盖了与深度学习无关的典型学习方法,包括概率图模型、集群智能、迁移学习、知识图谱等。

7、应用场景。除了代替人类执行重复性的劳动,在诸多实际问题的处理中,人工智能也提供了有意义的尝试。这一模块覆盖了人工智能技术在几类实际任务中的应用,包括计算机视觉、语音处理、对话系统等。

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