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陸文婷雖然30多歲，和學校裡的學生比起來不算年輕了，不過，像這個年紀從事研究的人也不。
今天來這邊主要是聽課，聽一節和數學有深度關係的演算法課。
坐在教室裡，這門課並不是的主修學科，不過，陳青峰卻極力勸，難得有這樣的機會，不如多瞭解一下。
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不一會兒，教室裡就坐滿了人，陸文婷來的時間比較早，坐在比較靠前的位置。
開啟電腦，然後用一臺小型dv機擺在了教室的課桌上，這種課程比較複雜，所以都是用錄製的方式，回去之後慢慢的琢磨。
當初在醫學院的時候，陸文婷對於數學基本上己經於放棄的狀態，因為醫學基本上用不到什麼數學。
但到了這裡之後，卻完全不一樣。
因為計算機科學其實就是數學，需要有大量的演算法和數學理論。
好在對於陸文婷來說，以的聰明程度，掌握這些知識並不算難。
當然，因為缺乏基礎，所以聽起來也十分的吃力。
別人上一節課搞懂的事，往往得花費一週的時間。
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今天這節課，教授在上面講人工智慧的概念。
陸文婷在臺下聽著。
看著講臺上寫的那些英文簡稱， ，這是一種用來知外界的演算法，據說90年代初，曾經有銀行這樣的大型機構對這種演算法興趣，希用它來識別支票。
陸文婷這段時間正在學習神經學，覺這東西有點像人的視覺大腦皮層。
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忽然間，陸文婷覺自己好像一下子開竅了。
看著黑板上的結構圖，什麼強化學習、價值網路？
這讓陸文婷一下子聯想起了大腦的執行機制。
人的大腦同樣有這一套系統，在得意的時候會分泌多胺來獎勵自己，而在遇到一些事的時候，總是需要前額葉來決策，而海馬則將這些決策加以儲存。以便於遇到類似的事，可以得到有經驗的理，
看著這套演算法，陸文婷第一次覺到計算機科學和生命科學之間的聯絡。
可以說黑板上的這套東西就是對人大腦機制的一套拙劣的模仿，不過悉神經學的突然覺得，也許這套機制可以在某些方面更全面一些。
一個小時的課很快就結束了。
教室裡的學生陸續離開。
此時，這堂課的助教，還有講師，則在小心的收拾自己的手稿，然後在講臺上流著什麼？
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