第17章 好职业

器学习基础：包括监督学习、无监督学习、强化学习等概念。

- 常见算法：如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类算法、神经网络等。

4. 深度学习：

- 深度神经网络：如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等。

- 深度学习框架：如 TensorFlow、PyTorch 等的使用。

5. 自然语言处理：

- 词法分析、句法分析、语义理解、文本分类和情感分析等。

6. 计算机视觉：

- 图像识别、目标检测、图像分类等技术。

7. 数据结构与算法：

- 常见的数据结构如链表、栈、队列、树、图等。

- 常见的算法如排序、搜索、动态规划等。

8. 数据库：

- 了解数据库的基本原理和操作，能够处理和管理数据。

9. 操作系统：

- 熟悉操作系统的基本原理和常见操作。

10. 优化理论：

- 用于模型的训练和优化，提高性能。

以上只是一个大致的课程框架，实际学习过程中还需要不断实践和深入研究特定的领域和技术。

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