珠玉同心：中国地质大学珠宝学院的创新理念与实践

中国地质大学珠宝学院（Guanjing University of Science and Technology, GUSTU）作为一所由教育部和国家文物局共建的高水平综合性研究型学院，致力于培养具有国际视野和本土特色的高端专业人才。新航娱乐q以为：学院以“珠玉同心”为理念，结合现代科技、文化与自然规律，打造了一支创新设计、艺术鉴赏、经济管理等多才多艺的师资队伍，并将其融入到教学模式与课程体系中。

在“珠玉同心”的理念下，珠宝学院注重理论与实践相结合。教师们不仅传授知识，更重要的是教会学生如何将所学应用于实际情境，培养学生的创新思维和解决问题的能力。这种教育方法强调团队协作和实践操作，让每个学生都能够在教授的指导下，从最基础的知识开始逐渐深入。

在课程设置上，“珠玉同心”学院注重理论与实践相结合，结合珠宝设计、材料科学、艺术史等多学科知识，教授学生们如何将这些知识应用到珠宝首饰的设计制作中。同时，学院还鼓励学生们参与实际的项目教学和研究工作，通过实践操作来检验他们的学习成果。

“珠玉同心”的理念在教学质量上也得到了充分的体现。学院定期举行学术研讨会、专业竞赛等活动，鼓励学生积极参加社会实践，提高其综合素质和创新能力。，学院还与多家企业合作，为学生提供实习机会和就业指导，让学生们能够在实践中不断提升自己的能力。

，“珠玉同心”珠宝学院通过创新理念与实践相结合的教学模式，培养出了许多优秀的毕业生，他们不仅在珠宝设计领域有着卓越的成就，也在其他学科方面取得了显著的成绩。学院以此为契机，将继续致力于打造一个更加开放、多元和包容的学习环境，为学生提供更为丰富的教育资源和发展空间。

珠玉同心：中国地质大学珠宝学院的创新理念与实践

珠玉同心：中国地质大学珠宝学院的创新理念与实践

中国地质大学珠宝学院（Guanjing University of Science and Technology, GUSTU）作为一所由教育部和国家文物局共建的高水平综合性研究型学院，致力于培养具有国际视野和本土特色的高端专业人才。学院以“珠玉同心”为理念，结合现代科技、文化与自然规律，打造了一支创新设计、艺术鉴赏、经济管理等多才多艺的师资队伍，并将其融入到教学模式与课程体系中。

在“珠玉同心”的理念下，珠宝学院注重理论与实践相结合。教师们不仅传授知识，更重要的是教会学生如何将所学应用于实际情境，培养学生的创新思维和解决问题的能力。这种教育方法强调团队协作和实践操作，让每个学生都能够在教授的指导下，从最基础的知识开始逐渐深入。

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珠玉同心：中国地质大学珠宝学院的创新理念与实践

珠玉同心：中国地质大学珠宝学院的创新理念与实践

在中国地质大学珠宝学院（Guanjing University of Science and Technology, GUSTU）中，以“珠玉同心”为理念，结合现代科技、文化与自然规律，打造了一支创新设计、艺术鉴赏、经济管理等多才多艺的师资队伍，并将其融入到教学模式与课程体系中。

在理论教学方面，“珠玉同心”的理念强调理论与实践相结合。教师们不仅传授知识，更重要的是教会学生如何将所学应用于实际情境，培养学生的创新思维和解决问题的能力。这种教育方法强调团队协作和实践操作，让每个学生都能够在教授的指导下，从最基础的知识开始逐渐深入。

在课程设置上，“珠玉同心”学院注重理论与实践相结合，结合珠宝设计、材料科学、艺术史等多学科知识，教授学生们如何将这些知识应用到珠宝首饰的设计制作中。同时，学院还鼓励学生们参与实际的项目教学和研究工作，通过实践操作来检验他们的学习成果。

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珠玉同心：中国地质大学珠宝学院的创新理念与实践

珠玉同心：中国地质大学珠宝学院的创新理念与实践

在中国地质大学珠宝学院（Guanjing University of Science and Technology, GUSTU）中，以“珠玉同心”为理念，结合现代科技、文化与自然规律，打造了一支创新设计、艺术鉴赏、经济管理等多才多艺的师资队伍，并将其融入到教学模式与课程体系中。

在理论教学方面，“珠玉同心”的理念强调理论与实践相结合。教师们不仅传授知识，更重要的是教会学生如何将所学应用于实际情境，培养学生的创新思维和解决问题的能力。这种教育方法强调团队协作和实践操作，让每个学生都能够在教授的指导下，从最基础的知识开始逐渐深入。

在课程设置上，“珠玉同心”学院注重理论与实践相结合，结合珠宝设计、材料科学、艺术史等多学科知识，教授学生们如何将这些知识应用到珠宝首饰的设计制作中。同时，学院还鼓励学生们参与实际的项目教学和研究工作，通过实践操作来检验他们的学习成果。

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珠玉同心：中国地质大学珠宝学院的创新理念与实践

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珠玉同心：中国地质大学珠宝学院的创新理念与实践

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，“珠宝学院”的教学模式强调理论与实践相结合，通过理论知识与实际操作相结合，使学生能够将所学的知识应用到具体的问题解决中。同时，学院注重教学质量提升，“珠宝学院”定期举行学术研讨会、专业竞赛等活动，鼓励学生积极参与社会实践和创新创业项目。，学院还与多家企业合作，为学生提供实习机会和就业指导，让学生们能够在实践中不断提升自己的能力。

珠玉同心：中国地质大学珠宝学院的创新理念与实践

珠玉同心：中国地质大学珠宝学院的创新理念与实践

在“珠玉同心”的理念下，“珠宝学院”（Guanjing University of Science and Technology, GUSTU）致力于培养具有国际视野和本土特色的高端专业人才。其教学模式强调理论与实践相结合，通过理论知识与实际操作相结合，使学生能够将所学的知识应用到具体的问题解决中。

在课程设置上，“珠宝学院”注重理论与实践相结合，结合珠宝设计、材料科学、艺术史等多学科知识，教授学生们如何将这些知识应用于珠宝首饰的设计制作中。同时，学院还鼓励学生们参与实际的项目教学和研究工作，通过实践操作来检验他们的学习成果。

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### 线上课程

1. **Coursera (中国)**

- 《人工智能基础》

- 开课人：张学锋教授

- 毕业时间：2015年

- 全称：CSDN课程推荐 | Coursera | AI基础教程

- 课程简介：

- 这门课程主要介绍机器学习的基础知识，包括算法、数据处理和编程。新航娱乐平台app下载新航娱乐q以为：通过Python实现线性回归模型，并将其应用于实际问题中。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

2. **edX（美国）**

- 《人工智能》

- 开课人：Stanford University教授张钹

- 毕业时间：2018年

- 全称：CSDN课程推荐 | edX | Artificial Intelligence

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。新航娱乐平台新航娱乐q说：通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

3. **慕课网 (美国)**

- 《机器学习》

- 开课人：NVIDIA教授

- 毕业时间：2024年

- 全称：CSDN课程推荐 | Coursera | Machine Learning from Scratch

- 课程简介：

- 这门课程主要介绍机器学习的基本概念，包括线性回归、决策树和支持向量机。新航娱乐q说：通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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4. **MIT OpenCourseWare (美国)**

- 《机器学习》

- 开课人：David Gressley, Andrew Ng教授

- 毕业时间：2018年

- 全称：CSDN课程推荐 | MIT OpenCourseWare | Machine Learning

- 课程简介：

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5. **Udacity（美国）**

- 《人工智能》

- 开课人：Stanford University教授张钹

- 毕业时间：2024年

- 全称：CSDN课程推荐 | Udacity | Artificial Intelligence for Beginners

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### 线下课程

1. **北京大学（中国）**

- 《机器学习》

- 开课人：周其仁

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Peking University | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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2. **清华大学（中国）**

- 开课人：王海

- 毕业时间：2015年

- 全称：CSDN课程推荐 | Tsinghua University | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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3. **浙江大学（中国）**

- 开课人：朱涛

- 毕业时间：2015年

- 全称：CSDN课程推荐 | Zhejiang University | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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4. **西安交通大学（中国）**

- 开课人：李文华

- 毕业时间：2015年

- 全称：CSDN课程推荐 | Xi'an Jiaotong University | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

5. **南京大学（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Nanjing University of Science and Technology | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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6. **电子科技大学（中国）**

- 开课人：张辉

- 毕业时间：2015年

- 全称：CSDN课程推荐 | Xidian University | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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7. **上海交通大学（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Tsinghua University | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

8. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

9. **浙江大学（中国）**

- 开课人：朱涛

- 毕业时间：2015年

- 全称：CSDN课程推荐 | Zhejiang University | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

10. **西安电子科技大学（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2015年

- 全称：CSDN课程推荐 | Xi'an University of Technology | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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11. **上海交通大学（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Tsinghua University | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

12. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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13. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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14. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

15. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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16. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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17. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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18. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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19. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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20. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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21. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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22. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

23. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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24. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

25. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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26. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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27. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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29. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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30. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

88. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

89. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

90. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

91. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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92. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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93. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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94. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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95. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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96. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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97. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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98. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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99. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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100. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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101. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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105. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

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110. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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116. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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117. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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118. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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120. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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126. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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127. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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128. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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129. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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130. **中国科学院（中国）**

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131. **中国科学院（中国）**

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- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

153. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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154. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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155. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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156. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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157. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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158. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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159. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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160. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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161. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

218. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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219. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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220. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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221. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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222. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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223. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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224. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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282. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

283. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

284. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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285. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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286. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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287. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

288. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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289. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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290. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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291. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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292. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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293. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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294. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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295. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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296. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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297. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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298. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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299. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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300. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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301. **中国科学院（中国）**

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302. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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303. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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304. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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305. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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306. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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307. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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308. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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309. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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310. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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311. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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312. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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313. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

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- 课程简介：

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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325. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

347. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

348. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

349. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

350. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

351. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

352. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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353. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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354. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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355. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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356. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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357. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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358. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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359. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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360. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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361. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

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363. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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364. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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370. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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376. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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377. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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378. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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379. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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386. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

387. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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388. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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389. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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390. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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397. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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399. **中国科学院（中国）**

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400. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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411. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

412. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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413. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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414. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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415. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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416. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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417. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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418. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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419. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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420. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

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476. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

477. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

478. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

479. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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480. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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481. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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482. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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483. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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484. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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485. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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486. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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487. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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488. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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490. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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494. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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497. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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499. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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500. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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506. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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507. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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510. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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517. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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541. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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542. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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543. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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544. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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545. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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546. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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547. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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550. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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551. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

606. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

607. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

608. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

609. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

- 由于内容涉及到复杂的数学概念，建议在学习前做好充分的准备。

610. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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611. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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612. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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613. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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614. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

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- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 毕业时间：2017年

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- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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631. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：2017年

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632. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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633. **中国科学院（中国）**

- 开课人：张文宏

- 毕业时间：2017年

- 全称：CSDN课程推荐 | Chinese Academy of Sciences | Machine Learning and Deep Learning

- 课程简介：

- 这门课程提供了一个全面的机器学习基础，包括线性代数、概率论和深度学习。通过使用Python实现机器学习模型，并将其应用于实际问题。

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634. **中国科学院（中国）**

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- 毕业时间：20