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本课程介绍了机器学习的基础概念、算法和模型，以及它们在实际问题中的应用。
2、支持向量机（SVM）：深入讲解SVM的线性和非线性模型，包括其数学描述、优化目标、核函数和多类问题处理。3、人工神经网络：涵盖神经元的数学模型、感知器算法、多层神经网络和后向传播算法。4、深度学习：讨论深度学习的基础、自编码器、卷积神经网络（如LeNet和AlexNet），以及深度学习编程工具如Caffe和TensorFlow。5、强化学习：包括Q-learning和策略梯度，以及AlphaGo的增强学习策略。6、特征提取与选择：讲解主成分分析（PCA）、自适应提升（AdaBoost）和特征选择的重要性。7、目标检测和概率分类：介绍RCNN和FCN在目标检测中的应用，以及朴素贝叶斯分类器和高斯混合模型。8、人工智能哲学：探讨人工智能中的哲学问题，如意识、图灵测试、道德难题和未来展望。
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