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创造性地将【计算机科学+数学+应用】3个领域的内容融合进这门交互式编程课，并依托Julia编程语言为实践依托，讲解基础知识与建模方法。

医学与机器学习的交叉专业课程。课程讲解了医学与机器学习专业领域的内容，邀请临床医生进行讲座，并使用真实临床数据设计了课程项目。

深度学习入门课程，帮助入门同学构建全面的基础知识体系。课程讲解深度学习算法的基础知识，使用TensorFlow构建神经网络，并覆盖了CV、NLP等诸多方向。

自动驾驶入门必修课。课程介绍了深度学习的相关知识，及其在自动驾驶领域的实践。领衔授课人Lex Fridman是非常优秀的学者和行业实践探索者。

生命科学与计算机科学的交叉专业课程。课程使用深度学习和经典机器学习方法，来解决生物学、生命科学领域面临的问题与挑战。

基因组学与机器学习的交叉专业课程，以基因组学为主要应用领域，讲解深度学习的典型应用场景，了解前沿技术方法的进展。

随着Diffusion Model的普及，AI绘画只需要你输入文本描述，模型就能在几分钟内生成精准匹配的精美图像。本文从使用步骤、费用和商用等角度对3个主流平台进行比较：DALL·E2、Midjour

顶尖的算法设计课程，覆盖很多最新的数据结构和算法设计思路，帮助学生构建最优（时间复杂度和空间复杂度）算法解决实际问题。

一门必学的优质基础课程，围绕计算机科学方向构建所需的数学体系，包含函数、离散数学、概率论、图和树结构，以及部分算法（例PageRank）。