diff --git a/Spaces/000-Task/全栈工程师.md b/Spaces/000-Task/全栈工程师.md
index 5f97c898..3d495497 100644
--- a/Spaces/000-Task/全栈工程师.md
+++ b/Spaces/000-Task/全栈工程师.md
@@ -2,13 +2,14 @@
 atlas: "[[Task Tracker]]"
 completed: 40
 created: 2023-07-08 03:18:59
-incomplete: 509
-modified: 2023-09-19 17:48:12
+incomplete: 512
+modified: 2024-01-20 20:10:43
 tags:
   - Task
 title: 全栈工程师
-total: 549
+total: 552
 ---
+
 # GitHub
 
 ## 尚硅谷 git 快速入门
@@ -238,7 +239,9 @@ total: 549
 
 # 机器学习
 
-## 吴恩达
+## 有监督的机器学习：回归与分类
+
+### 机器学习入门
 
 - [ ] 课程介绍
 - [ ] 机器学习应用
@@ -260,6 +263,9 @@ total: 549
 - [ ] 学习率
 - [ ] 用于线性回归的梯度下降法
 - [ ] 运行梯度下降
+
+### 多元线性回归
+
 - [ ] 多维特征
 - [ ] 向量化（1）
 - [ ] 向量化（2）
@@ -270,7 +276,10 @@ total: 549
 - [ ] 如何设置学习率
 - [ ] 特征工程
 - [ ] 多项式回归
-- [ ] 动机与目的
+
+### 分类
+
+- [ ] 动机
 - [ ] 逻辑回归
 - [ ] 决策边界
 - [ ] 逻辑回归中的代价函数
@@ -281,11 +290,17 @@ total: 549
 - [ ] 正则化
 - [ ] 用于线性回归的正则方法
 - [ ] 用于逻辑回归的正则方法
-- [ ] 欢迎来到第二课
+- [ ] Andrew Ng 和 Fei-Fei Li 谈以人为中心的人工智能
+
+## 高级学习算法
+
+### 神经网络
+
+- [ ] 欢迎
 - [ ] 神经元和大脑
 - [ ] 需求预测
-- [ ] 【案例】图像感知
-- [ ] 神经网络中的网络层
+- [ ] 示例：图像感知
+- [ ] 神经网络层
 - [ ] 更复杂的神经网络
 - [ ] 神经网络向前传播
 - [ ] 如何用代码实现推理
@@ -298,6 +313,9 @@ total: 549
 - [ ] 矩阵乘法
 - [ ] 矩阵乘法规则
 - [ ] 矩阵乘法代码
+
+### 神经网络训练
+
 - [ ] Tensorflow 实现
 - [ ] 模型训练细节
 - [ ] Sigmoid 激活函数的替代方案
@@ -313,6 +331,9 @@ total: 549
 - [ ] 什么是导数
 - [ ] 计算图
 - [ ] 大型神经网络案例
+
+### 应用机器学习的建议
+
 - [ ] 决定下一步做什么
 - [ ] 模型评估
 - [ ] 模型选择和交叉验证测试集的训练方法
@@ -330,6 +351,9 @@ total: 549
 - [ ] 公平、偏见与伦理
 - [ ] 倾斜数据集的误差指标
 - [ ] 精确率与召回率的权衡
+
+### 决策树
+
 - [ ] 决策树模型
 - [ ] 学习过程
 - [ ] 纯度
@@ -343,7 +367,12 @@ total: 549
 - [ ] 随机森林
 - [ ] XGBoost
 - [ ] 何时使用决策树
-- [ ] 欢迎来到第三课
+
+## 无监督学习、推荐器、强化学习
+
+### 无监督学习
+
+- [ ] 欢迎
 - [ ] 什么是聚类
 - [ ] K-means 直观理解
 - [ ] K-means 算法
@@ -356,6 +385,9 @@ total: 549
 - [ ] 开发与评估异常检测系统
 - [ ] 异常检测与监督学习对比
 - [ ] 选择使用什么特征
+
+### 推荐系统
+
 - [ ] 提出建议
 - [ ] 使用每个特征
 - [ ] 协同过滤算法
@@ -371,22 +403,27 @@ total: 549
 - [ ] 降低特征数量
 - [ ] PCA 算法
 - [ ] PCA 代码实现
-- [ ] 【案例】火星探测器
-- [ ] 强化学习的汇报
-- [ ] 强化学习的策略
+
+### 强化学习
+
+- [ ] 什么是强化学习
+- [ ] 示例：火星探测器
+- [ ] 强化学习的回报
+- [ ] 决策：强化学习的策略
 - [ ] 审查关键概念
 - [ ] 动作价值函数定义
 - [ ] 动作价值函数示例
 - [ ] 贝尔曼方程
 - [ ] random stochastic environment
-- [ ] 【案例】连续状态空间应用
+- [ ] 示例：连续状态空间应用
 - [ ] 登月器
 - [ ] 学习状态值函数
 - [ ] 改进的神经网络架构
-- [ ] 贪婪策略
+- [ ] ϵ贪婪策略
 - [ ] 小批量和软更新
 - [ ] 强化学习的状态
-- [ ] 课程总结
+- [ ] 课程总结和致谢
+- [ ] 吴恩达和切尔西芬谈人工智能和机器人技术
 
 # 深度学习