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【计算机考研】人工智能（中科院）
第25任务： 变量计算与数据结构
查看课程
任务列表
第1-1任务： 课程导引
第1-2任务： 课程导引
第2-1任务： 向量与向量运算
第2-2任务： 人工智能数学基础
第3任务： 空间与子空间
第4任务： 矩阵与矩阵运算I
第5任务： 矩阵与矩阵运算II
第6任务： 矩阵分解与降维技术
第7任务： 线性代数习题课I
第8任务： 线性代数习题课II
第9任务： 专题：矩阵的秩
第10任务： 专题：线性方程组
第11任务： 概率论基础概念
第12任务： 条件概率与贝叶斯公式
第13任务： 随机变量及其分布
第14任务： 常见分布的数学期望与方差
第15任务： 数理统计
第16任务： 概率论与数理统计习题课I
第17任务： 概率论与数理统计习题课II
第18任务： 概率论与数理统计习题课III
第19任务： 优化方法
第20-1任务： 专题：假设检验
第20-2任务： 专题：假设检验
第20任务： 正则化方法
第21任务： Chap1（概率论与数理统计）
第22任务： Chap1（线性代数）
第23-1任务： Python语言概述
第23-2任务： Python程序编写
第24任务： 基础变量类型
第25任务： 变量计算与数据结构
第26任务： 语法结构
第27任务： 函数
第28任务： 类与继承
第29任务： 文件系统
第30任务： 常用第三方库
第31-1任务： 专题：Python高级编程I
第31-2任务： 专题：高级Python编程
第32任务： 专题：Python高级编程II
第33任务： 专题：Python高级编程III
第34-1任务： Python程序设计习题课I
第34-2任务： Python程序设计习题课
第35任务： Python程序设计习题课II
第36任务： Chap2
第37-1任务： 人工智能的起源与发展
第37-2任务： 人工智能概述
第38任务： 新一代人工智能驱动因素
第39任务： 人工智能关键技术
第40任务： 专题：一个真实的案例
第41任务： 专题：人工智能对我们的意义
第42-1任务： 人工智能概述习题课
第42-2任务： 人工智能概述习题课
第43任务： Chap3
第44-1任务： 数据获取与清洗
第44-2任务： 机器学习
第45任务： 专题：数据编码案例
第46任务： 数据可视化
第47任务： 模型优化基本要素
第48任务： Chap4
第49-1任务： 深度神经网络
第49-2任务： 深度学习
第50任务： 卷积神经网络概述
第51任务： 卷积层基础
第52任务： 典型卷积神经网络
第53任务： 三种网络结构
第54任务： ResNet模型
第55任务： 目标检测
第56任务： 语义分割基础概念
第57任务： 语义分割模型
第58-1任务： 专题：病理人工智能
第58-2任务： 专题：病理人工智能
第59任务： 循环神经网络
第60任务： 注意力机制与自然语言处理基础
第61任务： 深度增强学习
第62任务： 生成对抗网络
第63-1任务： 专题：欺诈检测系统
第63-2任务： 专题：欺诈检测系统
第64任务： 深度学习系统
第65任务： 未来在哪里
第66-1任务： 深度学习习题课
第66-2任务： 深度学习习题课
第67任务： Chap5
第68任务： 课程总结：人工智能数学基础
第69任务： 课程总结：Python编程与人工智能概述
第70任务： 课程总结：机器学习
第71任务： 课程总结：深度学习
第72任务： 人工智能考试1-试题讲解
第73任务： 人工智能-考点讲解
