①课程概述：介绍微服务架构的基本概念、优势以及应用场景。

②数学与深度学习基础：讲解线性代数、概率论和统计等数学背景知识，以及深度学习的基础知识，如激活函数、损失函数和反向传播等。

③计算机视觉与深度学习模型：全面介绍卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）在计算机视觉领域的应用，以及使用Python进行模型训练和预测的技巧。

④微服务实践：深入探讨基于NEt CoRe的微服务构建，包括微服务的主要场景、服务注册中心的安装与启动、服务注册、服务发现与调用、调用服务权重优化、服务健康检测等。

⑤网关与认证授权：讲解网关的作用、网关直连服务、网关连接服务注册中心，以及认证授权的概念、授权服务器的配置与测试、jwt的组成、网关授权配置等。

⑥课程结尾：提供学习资料和相关资源，帮助学员进一步深入学习与实践。

（注：课程视频列表与学习资料附后，具体视频内容请参照列表。）

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