人工智能基础与理工农医融合技术
人工智能基础与理工农医融合技术
| 序号 | 章节名称 |
|---|---|
| 1 | 1.1人工智能的新时代：起源、定义与主流学派（上） |
| 2 | 1.2人工智能的行为主义范式与伦理挑战（下） |
| 3 | 2.1从问题求解到机器学习：人工智能的核心路径(上） |
| 4 | 2.2机器学习求解方法与scikit-learn实践（下） |
| 5 | 3.回归与分类模型：监督学习的核心方法解析 |
| 6 | 4.深度学习中的卷积神经网络：原理、实现与应用 |
| 7 | 5.1人工智能应用系统构建的底层基础（上） |
| 8 | 5.2计算机软件系统与数据表示基础（下） |
| 9 | 6.AI应用开发基础：从手写数字识别到深度学习环境搭建 |
| 10 | 7.深度学习的核心概念与基本原理 |
| 11 | 8.数据聚类与降维技术：无监督学习的核心方法 |
| 12 | 9.基于LSTM的股票走势预测模型解析 |
| 13 | 10.1预训练微调与多模态模型：从私人助手定制到前沿探索（上） |
| 14 | 10.2多模态大语言模型：融合感知与智能的未来之路（下） |
| 15 | 11.1自然语言处理建模：AI如何理解人类语言（上） |
| 16 | 11.2深度学习中的语言模型演进：从词向量到Transformer架构（下） |
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