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人工智能导论
第34任务： 6.4 自然语言处理与深度学习
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任务列表
第1任务： 1.1.1 人工智能的基本概念
第2任务： 1.1.2 人工智能的发展历史
第3任务： 1.2.1 人工智能研究的基本内容
第4任务： 1.2.2 人工智能的主要研究领域
第5任务： 2.1.1 理解大数据
第6任务： 2.1.2 大数据技术
第7任务： 2.1.3 大数据技术应用的壁垒
第8任务： 2.2.1 认识大数据时代
第9任务： 2.2.2 大数据思维的特点
第10任务： 2.2.3 大数据的应用
第11任务： 2.2.4 大数据时代的企业案例
第12任务： 2.3.1 人工智能与大数据的本质
第13任务： 2.3.2 人工智能与大数据思维的协同工作
第14任务： 2.3.3 人工智能与大数据应用的局限性
第15任务： 3.1.1 机器学习概述
第16任务： 3.1.2 机器学习的类型
第17任务： 3.2.1 分类问题
第18任务： 3.2.2 回归问题
第19任务： 3.2.3 聚类问题
第20任务： 4.1.1 神经网络概述
第21任务： 4.1.2 人工神经网络的发展历史
第22任务： 4.2 浅谈神经网络
第23任务： 4.3 神经网络与深度学习
第24任务： 5.1.1 计算机视觉的概述
第25任务： 5.1.2 计算机视觉的发展历史
第26任务： 5.2 常见的计算机视觉技术
第27任务： 5.3 计算机视觉与深度学习
第28任务： 5.4.1 安防系统的构成与技术框架
第29任务： 5.4.2 人脸识别的流程
第30任务： 5.4.3 人脸识别的关键技术与常见应用
第31任务： 6.1 自然语言处理的概述
第32任务： 6.2 自然语言处理的发展历程
第33任务： 6.3 常见的自然语言处理技术
第34任务： 6.4 自然语言处理与深度学习
第35任务： 7.1.1 智能机器人的基本含义
第36任务： 7.1.2 智能机器人的常见类型
第37任务： 7.1.3 智能机器人的关键技术
第38任务： 7.1.4 智能机器人的发展方向
第39任务： 7.2.1 智能制造的基本含义和标准体系框架
第40任务： 7.2.2 智能制造装备
第41任务： 7.2.3 智能制造中的关键技术
第42任务： 人工智能.zip
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张老师
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