4. 深度学习：
- 深度神经网络：如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等。
- 深度学习框架：如 tensorFlow、pytorch 等的使用。
5. 自然语言处理：
- 词法分析、句法分析、语义理解、文本分类和情感分析等。
6. 计算机视觉：
- 图像识别、目标检测、图像分类等技术。
7. 数据结构与算法：
- 常见的数据结构如链表、栈、队列、树、图等。
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