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3. 機器學習與深度學習
掌握機器學習和深度學習的理論與實踐，包括：
監督學習與無監督學習：掌握迴歸、分類、聚類等常見機器學習任務。
神經網絡與深度學習：瞭解卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、生成對抗網絡（GAN）等深度學習模型，能夠設計複雜的神經網絡結構。
強化學習：瞭解Q-learning、Deep Q-Network（DQN）等強化學習算法，適用於智能體學習和決策優化。
4. 大數據技術
人工智能處理的數據量通常龐大，因此，人工智能專家還需要掌握大數據技術，如：
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Hadoop、Spark：用於分佈式數據存儲和處理。
NoSQL數據庫：如MongoDB、Cassandra等，用於存儲非結構化數據。
