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C++：在性能要求较高的场景中使用。
Python：在人工智能领域非常流行，有丰富的库和框架（如TensorFlow,
PyTorch）支持机器学习和深度学习的开发。
第三阶段：核心技术
机器学习：监督学习、非监督学习、强化学习等，以及相关的算法，如决策树、支持向量机、聚类算法等。
深度学习：神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）transformer，大模型等。
第四阶段：应用领域
推荐系统：协通过滤、内容推荐等，用于个性化推荐。
自然语言处理（NLP）：文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别，文本生成等。
