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第⼀一章数学基础 1.1标量量、向量量、矩阵、张量量之间的联系1.2张量量与矩阵的区别? 1.3矩阵和向量量相乘结果 1.4向量量和矩阵的范数归纳 1.5如何判断⼀一个矩阵为正定?1.6导数偏导计算 1.7导数和偏导数有什什么区别?1.8特征值分解与特征向量量 1.9奇异值与特征值有什什么关系? 1

第三章深度学习基础3.1基本概念3.1.1神经⽹网络组成?3.1.2神经⽹网络有哪些常⽤用模型结构?3.1.3如何选择深度学习开发平台?3.1.4为什什么使⽤用深层表示?3.1.5为什什么深层神经⽹网络难以训练?3.1.6深度学习和机器器学习有什什么不不同?3.2⽹网络操作与计算3.2.1前向传播与

第⼆二章机器器学习基础2.1各种常⻅见算法图示2.2监督学习、⾮非监督学习、半监督学习、弱监督学习?2.3监督学习有哪些步骤2.4多实例例学习?2.5分类⽹网络和回归的区别?2.6什什么是神经⽹网络?2.7理理解局部最优与全局最优2.8分类算法2.8.1常⽤用分类算法的优缺点?2.8.2正确率能很好