复习计划（7小时）
1. 机器学习基础（2小时）
- 核心概念：回顾监督学习、无监督学习、强化学习。
- 重要算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、KNN、K-means、PCA。
- 模型评估：混淆矩阵、ROC曲线、AUC、交叉验证。
2. 计算机视觉（CV）（2小时）
- 基础知识：图像处理（滤波、边缘检测）、特征提取（SIFT、SURF）。
- 深度学习：卷积神经网络（CNN）、经典模型（AlexNet、VGG、ResNet）。
- 应用：目标检测（YOLO、SSD）、语义分割（U-Net、FCN）。
3. AIGC（生成式AI）（2小时）
- 基础概念：生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAE）。
- 应用：图像生成（StyleGAN）、文本生成（GPT系列）、图像到文本（DALL-E）。
- 前沿研究：阅读最新论文和技术博客，了解最新进展。
4. 综合复习（1小时）
- 整合知识：将机器学习、CV和AIGC的知识点联系起来，理解它们之间的联系。
- 练习题和案例分析：做一些典型的练习题和案例分析，强化理解。
时间安排
- 机器学习基础：09:00-11:00
- 计算机视觉：11:00-13:00
- 午休：13:00-14:00
- AIGC：14:00-16:00
- 综合复习：16:00-17:00
希望这个简要的复习计划对你有所帮助。如果有任何问题，随时告诉我！
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