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神经网络与深度学习

第1部分神经网络入门基础，神经网络原理，神经元、结构，激励函数，学习规则，案例，反向传播算法-BP算法，激活函数，目标函数，前向传播过程，反向传播过程

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Advanced Python and Application

Chap1: Python Basis and advanced Functions，1.1 Anaconda and Pycharm setup and path set、1) Anaconda+python3.6、2) Pycharm、3) Training。1.2 type, variable, string, format：1) Print、2) type、3) Variable, constant、4) ord(), chr(), str、5) Format、6) Training

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知识图谱与NLP入门与进阶大纲

1.1. 知识图谱架构；1.2. 知识抽取算法；1.3. 知识图谱向量化；1.4. 关系抽取算法；1.5. 图数据库Neo4j；1.6. 图挖掘与图计算；1.7. 知识图谱可视化；1.8. 知识图谱挖掘与预测

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自然语言处理NLP入门及进阶大纲

机器翻译Machine Translation、信息检索Information Retrieval、自动文摘Automatic summarization/abstracting、文档分类Document Categorization、问答系统Question-answering system、信息过滤Information filtering、语言教学Language Teaching、文字识别Character Recognition、自动校对Automatic Proofreading、语音识别Sp

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深度学习入门与进阶大纲

K-means特征学习：1）通过最小化数据点和最近邻中心的距离来寻找各个类中心、2）矢量量化vector quantization、3）数据、预处理、初始化、4）与稀疏特征学习的比较、5）在图像识别上的应用、6）构建深度网络、7）案例实现与分析

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机器学习入门与进阶大纲

单参数线性回归Linear Regression with one variable、多变量线性回归Linear Regression with multiple variable、逻辑回归和过拟合问题Logistic Regression & Regularization、神经网络Neural Network的表示

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