广东省人工智能技术职称继续教育专业课培训项目课程
总时长:38:53:38
课程概述
本课程围绕人工智能工程技术人员使用智能训练软件,在人工智能产品实际使用过程中进行数据库管理,算法参数设置,人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业所需要的能力,介绍人工智能基础,数据采集与处理,机器学习,语音技术,自然语言理解,计算机视觉,生成式人工智能与大模型,人机交互基础,Al智能机器人、AI人机交互开发训练、人工智能的应用领域等42学时内容,帮助人工智能工程技术人员掌握专业能力,符合专业技术人员所需技能,以应对新时代的挑战。
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第1章 人工智能基础
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第2章 数据采集与处理
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01数据采集与清洗 00:14:58
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02日志数据采集 Flume 00:10:03
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03数据分发中间件Kafka_1 00:05:20
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04HDFS 00:19:44
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05HDFS基本操作 00:05:17
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06HBase 00:14:58
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07Hive 00:10:40
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08Hive基本操作-数据库操作 00:09:09
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09NoSQL数据库技术 00:08:40
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10openLooKeng 00:31:50
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11批处理-MapReduce 00:17:45
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12批处理-Spark 00:17:27
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13Example- PageRank 00:05:58
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14流处理-storm 00:09:51
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15流处理-Spark Streaming 00:06:17
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16基本概念和常用软件(框架) 00:08:54
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17Zookeeper 00:10:36
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第3章 AI 核心技术能力介绍——机器学习
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第4章 AI 核心技术能力介绍——语音技术
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01语音识别1 00:12:28
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02语音识别2 00:15:59
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03语音合成 00:09:32
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04语音转换 00:05:41
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05语音交互简史 00:06:52
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06语音交互的优缺点 00:07:21
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07语音交互和语音合成1 00:07:11
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08语音交互和语音合成2 00:05:25
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09语音交互和语音合成3 00:05:42
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10语音翻译App的制作1 00:06:40
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11语音翻译App的制作2 00:10:13
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12对话设计 00:07:05
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13图灵对话机器人1 00:04:46
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14图灵对话机器人2 00:06:33
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15图灵对话机器人3 00:05:45
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16对话交互1 00:05:20
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17对话交互2 00:02:31
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18对话交互3 00:03:40
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19对话交互4 00:06:37
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20对话交互5 00:08:39
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21对话交互6 00:06:47
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第5章 AI 核心技术能力介绍——自然语言理解
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01自然语言处理概述 00:10:25
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02机器翻译 00:12:58
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03自然语言人机交互 00:20:36
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04自然语言处理理论概论 00:10:21
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05行为主义的自然语言处理路径 00:14:46
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06外在主义的语义建模 00:07:58
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07基于理想语设想的语义建模 00:16:58
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08统计学进路的语义处理方式 00:22:35
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09混合式进路 00:12:34
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10基于实际语例的进路 00:18:43
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11自然语言处理综述 00:12:16
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12自然语言处理当前成就 00:15:16
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13自然语言处理未来展望 00:10:00
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14自然语言理解关键技术-知识图 00:10:01
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15自然语言理解关键技术-知识图 00:01:32
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第6章 AI 核心技术能力介绍——计算机视觉
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01计算机视觉发展历史与应用1 00:01:13
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02计算机视觉发展历史与应用2 00:05:31
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03计算机视觉发展历史与应用3 00:03:29
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04图像生成与表示1 00:00:59
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05图像生成与表示2 00:06:59
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06图像生成与表示3 00:04:24
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07图像生成与表示4 00:10:26
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08图像生成与表示5 00:02:09
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09图像生成与表示6 00:04:43
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10图像滤波和增强1 00:01:57
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11图像滤波和增强2 00:07:08
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12图像滤波和增强3 00:02:31
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13图像滤波和增强4 00:01:34
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14图像分割1 00:02:13
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15图像分割2 00:06:15
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16图像分割3 00:02:30
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17图像分割4 00:05:11
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18canny边缘检测 00:03:37
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19Hough变换 00:05:28
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20自适应阈值分割 00:04:20
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21三维视觉感知1 00:00:50
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22三维视觉感知2 00:07:11
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23三维视觉感知3 00:07:40
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24三维视觉感知4 00:09:19
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25三维视觉感知5 00:11:13
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26三维视觉感知6 00:09:31
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27视觉SLAM1 00:01:37
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28视觉SLAM2 00:03:07
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29视觉SLAM3 00:06:31
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30视觉SLAM4 00:03:44
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31视觉SLAM5 00:05:57
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32视觉SLAM6 00:03:02
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33计算机视觉技术应用1 00:25:59
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34计算机视觉技术应用2 00:32:04
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35计算机视觉技术应用3 00:43:43
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36计算机视觉技术应用4 00:24:02
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第7章 AI 核心能力介绍——生成式人工智能与大模型
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01目标检测与目标识别1 00:12:30
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02目标检测与目标识别2 00:13:00
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03目标检测与目标识别3 00:07:54
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04目标检测与目标识别4 00:13:02
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05目标检测与目标识别5 00:13:35
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06目标检测与目标识别6 00:10:41
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07目标检测与目标识别7 00:08:26
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08目标检测与目标识别8 00:15:12
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09目标检测与目标识别9 00:14:29
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10目标检测与目标识别10 00:12:05
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11目标检测与目标识别11 00:09:52
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12目标检测与目标识别12 00:12:14
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13目标检测与目标识别13 00:10:14
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14目标检测与目标识别14 00:20:27
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15目标检测与目标识别15 00:18:51
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16目标检测与目标识别16 00:13:58
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17生成对抗网络1 00:10:25
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18生成对抗网络2 00:09:40
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19生成对抗网络3 00:11:00
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20生成对抗网络4 00:15:07
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21生成对抗网络5 00:13:57
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22生成对抗网络6 00:13:40
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23生成对抗网络7 00:09:32
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24生成对抗网络8 00:09:29
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25生成对抗网络9 00:11:59
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26生成对抗网络10 00:13:53
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27大模型技术-注意力机制1 00:13:06
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28大模型技术-注意力机制2 00:12:44
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29大模型技术-注意力机制3 00:09:47
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30大模型技术-注意力机制4 00:11:54
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31大模型技术-注意力机制5 00:12:37
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32大模型技术-注意力机制6 00:16:10
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33大模型技术-BERT算法核心1 00:24:56
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34大模型技术-BERT算法核心2 00:25:16
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35大模型技术-BERT算法核心3 00:25:38
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36大模型技术-BERT算法核心4 00:25:26
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37大模型技术-BERT算法核心5 00:20:03
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38大模型技术-BERT算法核心6 00:20:17
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39大模型技术-BERT算法核心7 00:20:27
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40大模型技术-BERT算法核心8 00:20:02
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第8章 人机交互基础
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01人机交互的历史和发展 00:13:06
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02智能交互的研究内容 00:08:20
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03交互设计准则1 00:09:18
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04交互设计准则2 00:08:43
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05交互设计准则3 00:07:23
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06交互设计准则4 00:06:03
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07交互设计准则5 00:04:57
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08交互设计准则6 00:09:03
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09交互设计准则7 00:06:24
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10交互原型设计1 00:05:12
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11交互原型设计2 00:07:13
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12交互原型设计3 00:06:10
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13交互原型设计4 00:03:11
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14交互原型设计5 00:08:57
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15交互原型设计6 00:04:39
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16交互原型设计7 00:03:44
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17交互原型设计8 00:05:13
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18交互原型设计9 00:04:44
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19交互原型设计10 00:04:05
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20交互原型设计11 00:04:03
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21交互原型设计12 00:04:29
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第9章 AI 智能机器人
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01无监督学习1 00:17:58
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02无监督学习2 00:22:34
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03无监督学习3 00:10:19
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04无监督学习4 00:06:36
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05强化学习1 00:24:53
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06强化学习2 00:17:38
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07强化学习3 00:17:15
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08强化学习4 00:07:42
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09强化学习5 00:10:11
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10强化学习6 00:09:59
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11智能体系统1 00:03:13
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12智能体系统2 00:01:09
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13智能体系统3 00:04:07
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14智能体系统4 00:06:49
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15智能体系统5 00:05:18
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16多智能体协商 00:16:10
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17智能体应用1 00:05:52
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18智能体应用2 00:15:13
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第10章 AI人机交互开发训练
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第11章 人工智能的应用领域