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1. 人工智能入门

2. 线性回归和代码实现

3. 梯度下降和过拟合和归一化

4. 逻辑回归详解和应用

5. 分类器项目案例和神经网络算法

6. 多分类、决策树、随机森林分类

7. 分类评估聚类

8. 密度聚类、谱聚类

9. 深度学习TensorFlow安装和实现线性回归

10. TensorFlow深入

11. DNN深度神经网络手写图片识别

12. TensorBoard可视化

13. 卷积神经网络、CNN识别图片

14. 卷积神经网络深入AlexNet模型实现

15. Keras深度学习框架

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