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第17章 好职业（第2页）

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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。

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深度学习框架：如

tensorflow、pytorch

等的使用。

5.

自然语言处理：

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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：

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图像识别、目标检测、图像分类等技术。

7.

数据结构与算法：

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常见的数据结构如链表、栈、队列、树、图等。

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常见的算法如排序、搜索、动态规划等。

8.

数据库：

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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：

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熟悉操作系统的基本原理和常见操作。

10.

优化理论：

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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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