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这些讲义是针对一个关于计算机视觉深度学习的一个学期（12周）课程。课程涵盖了深度学习的理论和实践，重点是计算机视觉中的应用。学生将学习深度学习背后的基础数学，并探索诸如多层感知器（MLP），背传和自动分化，卷积神经网络（CNNS），复发性神经网络（RNN）和变形金刚等主题。这些技术在现代人工智能（AI）系统中起着至关重要的作用，包括图像和视频理解，自然语言处理，生成AI和机器人技术。该课程包括各种实践评估，以增强学生对深度学习的理解和直觉及其在计算机视觉中的应用。学生有望具有强大的编程技能，并以前接触线性代数，微积分和概率理论。评估细节不构成这些注释的一部分。
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