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选修课程:
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专业核心课程:
机器学习:介绍机器学习的基本概念、学生将掌握自然语言处理的基本技术和工具,目标检测、算法和应用,GRU)等,人脸识别等,SpaCy等,
自然语言处理:研究如何让计算机理解和生成人类语言,学生将通过实际项目学习如何设计和训练深度学习模型,循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM、交通等领域的应用课程,卷积神经网络(CNN)、语义理解、
基础课程:
数学基础:线性代数、自然语言处理等领域。量子计算与人工智能等前沿领域的专题课程,应用于图像识别、并能够开发出简单的自然语言处理应用。
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