拓展：1. 数据模型技术（ER模型、UML等）2. 数据挖掘技术（K-means聚类算法、Apriori关联分析算法等）3. 关系数据库技术（MySQL、Oracle等）4. 数据可视化技术5. 知识表示技术（RDF、OWL等）
一：学网络安全需要的知识：1、必须精通TCP/IP协议族。2、学习和了解各种OS 平台，如：linux,UNIX,BSD 等。3、随时关注网络安全最新安全动态。4、熟悉有关网络安全的硬软件配置方法。尤其交换机和路由的配置。5、多泡网络安全论坛。6、终身学习。二：网络安全必修课程：（后面的教材仅为参考）1、专业基础：1）C/C++：【C++Primer中文版 还有题解c++ primer 需要一定的C++基础，如果要比较基本的话，钱能的那本不错，清华大学出版社的。 <<c programming languge>>全球最经典的C语言教程 中文名字<<c程序设计语言>>】2）汇编语言 asm3） *** 作系统【linux,UNIX,BSD】UBUNTU是linux *** 作系统 鸟哥的linux私房菜】4）计算机网络2、系统编程：（Windows核心及网络编程）2.1、精通VC/C++编程，熟悉windows网络SOCKET编程开发1）《Windows网络编程（第二版）》（附光盘），（美）Anthony Jones, Jim Ohlund著；杨合庆译；清华大学出版社，2002.12）《Windows 核心编程（第四版）》（附光盘），（美）Jetfrey Richter著，王建华 等译；机械工业出版社，2006.92.2、逆向工程：1）《加密与解密（第二版）》（附光盘），段钢 著，电子工业出版社；2004.53、网络协议：1）《计算机网络实验教程》（《COMPUTER NETWORKS: INTERNET PROTOCOLS IN ACTION》），（美）JEANNA MATTHEWS著，李毅超 曹跃 王钰 等译，人民邮电出版社，2006.12）《TCP/IP协议详解卷一：协议》、《TCP/IP详解卷2：实现》、《TCP/IP详解卷3：TCP 事务协议、HTTP、NNTP和UNIX域协议》，美 W.Richard Stevens 著，机械工业出版社，2004.9或《用TCP/IP进行网际互联第一卷：原理、协议与结构》、《用TCP/IP进行网际互联第二卷：设计、实现与内核》、《用TCP/IP 进行网际互联第三卷:客户-服务器编程与应用》（第四版）、（美）Douglas E.Comer林瑶 等，电子工业出版社，2001 年5月4、网络安全专业知识结构：1）《信息安全原理与应用（第三版）》（《Security in Computing》），（美）CharlesP Pfleeger，Shari Lawrence Pfleeger著；李毅超，蔡洪斌，谭浩 等译； 电子工业出版社，2004.72）《黑客大曝光－－网络安全机密与解决方案》（第五版），（美）Stuart McClure，Joel Scambray， George Kurtz；王吉军 等译，清华大学出版社，2006年4月三：英语学好，也是有用的，尤其是考一些比较有用的证。、数学基础。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。这一模块覆盖了人工智能必备的数学基础知识，包括线性代数、概率论、最优化方法等。2、机器学习。机器学习的作用是从数据中习得学习算法，进而解决实际的应用问题，是人工智能的核心内容之一。这一模块覆盖了机器学习中的主要方法，包括线性回归、决策树、支持向量机、聚类等。
3、人工神经网络。作为机器学习的一个分支，神经网络将认知科学引入机器学习中，以模拟生物神经系统对真实世界的交互反应，并取得了良好的效果。这一模块覆盖了神经网络中的基本概念，包括多层神经网络、前馈与反向传播、自组织神经网络等。
4、深度学习。简而言之，深度学习就是包含多个中间层的神经网络，数据爆炸和计算力飙升推动了深度学习的崛起。这一模块覆盖了深度学习的概念与实现，包括深度前馈网络、深度学习中的正则化、自编码器等。
5、神经网络实例。在深度学习框架下，一些神经网络已经被用于各种应用场景，并取得了不俗的效果。这一模块覆盖了几种神经网络实例，包括深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
6、深度学习之外的人工智能。深度学习既有优点也有局限，其他方向的人工智能研究正是有益的补充。这一模块覆盖了与深度学习无关的典型学习方法，包括概率图模型、集群智能、迁移学习、知识图谱等。
7、应用场景。除了代替人类执行重复性的劳动，在诸多实际问题的处理中，人工智能也提供了有意义的尝试。这一模块覆盖了人工智能技术在几类实际任务中的应用，包括计算机视觉、语音处理、对话系统等。
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