分卷(13)

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［准确来讲是还没有完全解除封印的科技树。］系统解释道，［宿主可以通过接触树枝了解具体的学习内容。］

顾行一心念一动，他向着信息学分支中的人工智能伸出了手。手一伸，顾行一就感觉身体一轻，一朵云把他托了起来，轻轻放在那根分叉上。

就在他坐上那个分支的一瞬间，眼前浮现出4个方框基础，深度学习，仿真学习，应用设计。

顾行一毫不犹豫地先点了基础。只见python指南、pandas库用法、随机森林、逻辑规划、kans聚类等具体知识点后面已经打上了绿色的小勾。

［绿色的勾代表宿主已经掌握了这一类知识点，不需要练习啦。］系统在一边解释道。

顾行一轻轻应了一声，又打开了深度学习。多层感知器 、机器学习、卷积神经网络 () 、递归神经网络 (rnn)等都是他初步学习过的，这些知识点后面分别有个百分之三十到八十的进度条。

而仿真学习后面则是人工智能前沿的技术，分别有强化记忆网络，迁移学习深入，仿真神经网络。按照介绍，这部分的人工智能系统已经高度模仿人脑的工作学习原理了，在处理混沌的宏观的无大数据基础的问题上性能有质的飞跃。

最后的应用设计，顾行一点了点，没有反应。

［系统？］

［只有宿主完成了前三大板块的学习才可以打开最后的应用部分。］

［好的，那我可以开始了吗？］顾行一问道，［可以用积分兑换训练时间吗？］

［可以的呢，但是现在积分兑换的话比例比较高，100积分换半小时，不如等到第一个学习任务完成，训练时间的价值就会降下来。］系统特别贴心地分析道。

同时，顾行一视野右上角出现了一个屏幕，第一行是时间倒计时，第二行则是进行中的任务人工智能学习。

而他的手上也出现了厚厚一迭讲义。上面清清楚楚写明了人工智能的基础知识，深入浅出，并且把不同的知识点串联在一起，形成一张完美的知识网络。

开始时顾行一急着了解知识体系，只是匆匆读下去，结果一目扫过不过心的结果就是讲义上草草忽略的部分被瞬间标红。

顾行一只有回去认真看进心里了才可以消去红色的高亮。

［这是掌握度提醒，如果宿主看过后对某一部分的知识点掌握不到位就会标出来。］系统适时解说。

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