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关于证书计划的人工智能计划的人工智能方面的技术方面，以深度学习为导向结合了理论知识和实践技能，以开发解决人工智能中复杂问题（AI）的解决方案。借助自然语言处理课程（NLP），计算机视觉，概率和统计数据以及张量流的熟练度，该程序使个人为了解，实施和推进深度学习模型所需的工具。在其核心上，深度学习利用神经网络体系结构来建模数据中的复杂关系和模式。该程序首先建立了概率和统计数据的坚实基础，为学生提供必要的数学背景，以了解深度学习算法的概率框架。此知识构成了理解概念的基础，例如随机梯度下降，正则化技术和贝叶斯推论，这对于有效地训练深层神经网络至关重要。自然语言处理中的课程深入研究了处理和分析文本数据的复杂性。学生学习象征化，单词嵌入和序列建模的技术，这对于诸如情感分析，机器翻译和文本生成等任务至关重要。通过动手项目，学生在使用Pytorch（以其灵活性和可扩展性而闻名的流行框架中为各种NLP任务建立和微调深度学习模型中获得实践经验。同样，计算机视觉课程专注于理解和解释视觉数据。学生了解图像预处理，特征提取和卷积神经网络（CNNS） - 专门设计用于分析视觉数据的深度学习模型。他们探索了图像分类，对象检测和语义细分等应用程序，掌握技术以提取有意义的
人工智能的技术方面
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