- c++：用于底层开发和性能优化。
3 机器学习：
- 机器学习基础：包括监督学习、无监督学习、强化学习等概念。
- 常见算法：如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类算法、神经网络等。
4 深度学习：
- 深度神经网络：如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等。
- 深度学习框架：如 tensorflow、pytorch 等的使用。
5 自然语言处理：
- 词法分析、句法分析、语义理解、文本分类和情感分析等。
6 计算机视觉：
- 图像识别、目标检测、图像分类等技术。
7 数据结构与算法：
- 常见的数据结构如链表、栈、队列、树、图等。
- 常见的算法如排序、搜索、动态规划等。
8 数据库：
- 了解数据库的基本原理和操作，能够处理和管理数据。
9 操作系统：
- 熟悉操作系统的基本原理和常见操作。
10 优化理论：
- 用于模型的训练和优化，提高性能。
以上只是一个大致的课程框架，实际学习过程中还需要不断实践和深入研究特定的领域和技术。