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课程大纲
高级 Neural Networks
- 深度学习架构
- 卷积和递归神经网络
- 生成模型和无监督学习
Machine Learning 大规模
- 大数据分析
- 面向 ML 的分布式计算
- 高级优化技术
Reinforcement Learning 和决策
- 马尔可夫决策过程
- 策略梯度方法
- 多智能体系统与博弈论
自然语言处理和理解
- 先进的 NLP 技术
- 情感分析和文本分类
- 语言模型和转换器
Computer 视觉和感知
- 图像识别和目标检测
- 视频分析和动作识别
- 3D重建和增强现实
人工智能伦理与社会
- 人工智能系统中的偏见和公平性
- 人工智能治理和政策
- 人工智能的未来社会影响
实验室项目
- 实现高级 ML 模型
- 分析大型数据集
- 合作开展小组研究项目
摘要和后续步骤
要求
- 对基本的 AI 和 ML 概念有扎实的理解
- 精通 Python 并熟悉数据科学工具包
- 完成人工智能入门课程或同等经验
观众
- 数据科学家
- 工程师
- 人工智能从业者
21 小时