Neural Network & Deep Learning 学习大纲：数理基础（卷积、聚类算法、蒙特卡洛树搜索、SVM、Boosting算法）、自然语言处理模型、预训练模型、TensorFlow
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K-Means（K-均值）聚类算法
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KNN (K临近) 聚类算法
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TensorFlow
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Convolutional Neural Network（CNN 卷积神经网络）
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Recurrent Neural Network (RNN 循环神经网络)
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Generative Adversarial Network (GAN 生成对抗网络)
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卷积
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Pooling (池化)
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不变性
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Natural Language Processing (NLP 自然语言处理)
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Proximal Policy Optimization Algorithm （PPO算法）
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Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
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Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT 预训练模型)
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Generative Pre-trained Transformer （GPT 预训练模型)
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Transformer 模型
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Attention & Self-attention & Multi-head attention
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Fast Fourier transform (FFT 快速傅里叶变换) & IFFT 快速逆傅里叶变换
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蒙特卡洛树搜索
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SVM 支持向量机
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Boosting