课程内容有哪些关键点?
**课程名称：**人工智能与机器学习
课程课程码： CS231
课程课程时间： 周末 16:00 - 18:00
课程课程地点： 线上平台
课程课程内容：
- 深度学习基础知识
- 深度学习算法
- 机器学习基础知识
- 机器学习算法
- 计算机视觉
- 自然语言处理
关键点：
- 深度学习基础知识：包括神经网络、深度学习算法、损失函数、评估指标等。
- 深度学习算法：包括支持向量机、线性回归、卷积神经网络、循环神经网络等。
- 机器学习基础知识：包括统计学习、机器学习算法、模型评估等。
- 机器学习算法：包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。
- 计算机视觉：包括图像处理、图像分类、图像检索等。
- 自然语言处理：包括自然语言理解、自然语言生成、机器翻译等。
课程学习目标：
- 能够理解和应用深度学习和机器学习的基本知识。
- 能够选择和应用合适的机器学习算法解决实际问题。
- 能够对计算机视觉和自然语言处理等领域的基本知识进行了解。
课程学习资源：
- 本课程的官方网站：cs231.stanford.edu
- 深度学习课程：CS231n
- 机器学习课程：CS231m
- 课程视频：YouTube上的CS231课程视频
- 深度学习书籍：《Deep Learning》
请注意：
- 这只是一个课程概述，具体的课程内容可能会有所变化。
- 可以通过课程网站和视频观看课程内容，了解课程内容。
