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18. 计算机视觉的研究内容
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《人工智能概论》视频课程,第18讲:计算机视觉的研究内容。 来自中国大学MOOC平台:https://www.icourse163.org/course/BUU-1461546165。 《人工智能概论》课程是一门引领大家进入人工智能领域的基础课程,了解人工智能的概念和发展简史,理解人工智能三大流派的主要特点,并熟悉人工智能的主要研究内容和应用领域,包括计算机视觉、语音智能与自然语言处理等。同时,本课程对人工智能中使用的主要关键技术进行了介绍,主要包括:知识表示、专家系统、知识图谱、搜索技术、机器学习、人工神经网络和深度学习、机器人与智能驾驶等等。课程突出应用性,并提供了多个实践环节的演示视频。本课程可以供人文社科、理工类等学科、专业的朋友学习。
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38. 产生式表示法
【AI】老电影+科幻风格+007间谍电影
82. LeNet
40. 框架表示法
52. A算法与A*算法
15. 计算机视觉概述
78. 深度人工神经网络
10. 行为主义学派
23. 词法分析
51. 启发式搜索概述
17. Marr 视觉计算理论
08. 符号主义学派
49. 问题求解概述
54. α-β剪枝法
29. 问答系统
79. 卷积神经网络
24. 句法分析
73. 人工神经网络概述
33. 语音合成
64. 图像分类任务
PyTorch 简介
55. 遗传算法概述
46. 知识图谱的发展史
44. 典型专家系统
在家作AI,昨天780,一台电脑,操作简单,分享我的接单平台,接单技巧和资源分享,目前经济自由!!
48. 知识图谱的构建
28. 基于语料库的机器翻译技术
22. 自然语言处理概述
19. 计算机视觉的应用
《深度学习技术与应用》_14_权重初始化方法
95. 智能驾驶系统与测试
《深度学习技术与应用》_16_过拟合与正则化
71. 文本分类概述
使用预训练模型
《深度学习技术与应用》_01_深度学习概述
《深度学习技术与应用》_08_Logistic 回归
51. 盲目搜索
《深度学习技术与应用》_19_全连接神经网络图像分类_PyTorch_CIFAR10
60. 分类算法之 Logistic 回归
63. 分类算法之 KNN 方法