（精排）深度学习(第1部分)：应用数学与机器学习基础 ( etc.)

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1. 数学基础：线性代数：矩阵和向量的基本概念。 微积分：导数和积分的基础知识。
2. 机器学习基础：监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。 常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树等。
3. 深度学习入门：神经网络的基本结构和工作原理。 前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等基础概念。
4. 应用数学在深度学习中的应用：梯度下降和优化算法。 深度学习中的数学推导和理论基础。
5. 实际应用和案例研究：使用深度学习解决实际问题的案例。 计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。