在这门现代人工智能课程中，我们将深入探讨一些重要的人工智能技术和算法，帮助您了解其原理和应用。您将掌握深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、GRU、决策树、贝叶斯网络、K-Means、图像识别原理和文本分类原理等关键概念和算法。这些知识将为您在人工智能领域的学习和实践中提供坚实的基础。
首先，我们将介绍决策树（Decision Trees）和贝叶斯网络（Bayesian Networks）等常用的机器学习算法。您将学习如何构建决策树模型和使用贝叶斯网络进行概率推理。
我们还将研究K-Means算法，这是一种常用的无监督学习算法，用于聚类分析。您将学习如何使用K-Means算法对数据进行聚类，并了解其应用领域和限制。
然后，我们将研究深度神经网络（Deep Neural Networks）。您将学习神经网络的基本结构和工作原理，以及如何使用反向传播算法进行训练。我们将重点介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN），这是一种广泛应用于图像识别和计算机视觉任务的神经网络架构。
接下来，我们将学习循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）及其变种，包括长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）。这些网络结构适用于处理序列数据，如语音识别、自然语言处理和时间序列分析。
此外，我们将深入探讨图像识别原理和文本分类原理。您将学习图像处理和特征提取的基本概念，并了解常用的图像识别算法。对于文本分类，您将学习如何使用自然语言处理技术和机器学习算法对文本进行分类和情感分析。