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深入学习神经网络架构，掌握cnn、rnn、lstm等模型。通过tensorflow和pytorch框架进行实际项目开发。
探索文本分析、情感分析、机器翻译等nlp技术应用。学习bert、gpt等预训练模型的原理与实践。
图像分类、目标检测、图像生成等cv核心技术。掌握opencv、yolo等工具在实际场景中的应用。
从q-learning到深度强化学习，理解智能体与环境交互的学习机制。游戏ai和机器人控制实战项目。
学习模型优化、服务化部署、mlops实践。掌握docker、kubernetes在生产环境中的ai应用管理。
每个课程模块都配备真实业务场景项目，确保学以致用。
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