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曙海教學(xué)優(yōu)勢
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| 主題 | 內(nèi)容 |
| ? | 決?1、模式識(shí)別的基本原理。 |
| 模式識(shí)別基礎(chǔ) | 2、模式識(shí)別的主要應(yīng)用（模式識(shí)別的應(yīng)用：人臉識(shí)別，語音識(shí)別，翻譯，手勢識(shí)別，目標(biāo)跟蹤） |
| 模式識(shí)別知識(shí)體系 | 1、訓(xùn)練方法，特征空間，緊致性和可分性，泛化能力； |
| 2、分類與聚類，有監(jiān)督和無監(jiān)督，特征降維； | |
| 3、線性分類器，貝葉斯分類器，模糊模式識(shí)別，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別。 | |
| 模式識(shí)別開發(fā)環(huán)境 | 1、Anaconda 安裝與使用 |
| 2、Pycharm 集成開發(fā)環(huán)境 | |
| 3、Jupyter 開發(fā)環(huán)境搭建 | |
| 4、Tensorflow + Keras 安裝與使用方法 | |
| 5、Pytorch安裝與使用方法 | |
| 模式識(shí)別分類算法 | 1、特征提取與特征選擇 |
| 2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理與應(yīng)用 | |
| 3、支持向量機(jī)算法原理與應(yīng)用 | |
| 4、決策樹與隨機(jī)森林算法與應(yīng)用 | |
| 聚類算法與深度學(xué)習(xí) | 1、K均值聚類算法 |
| 2、層次聚類算法 | |
| 3、聚類算法的主要應(yīng)用 | |
| 4、深度學(xué)習(xí)模型與應(yīng)用 | |
| 5、集成學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用 | |
| 人臉識(shí)別技術(shù)體系 | 1、人臉檢測技術(shù) |
| 2、模板匹配人臉檢測技術(shù) | |
| 3、統(tǒng)計(jì)人臉檢測技術(shù) | |
| 4、人臉特征：幾何特征、模型特征、統(tǒng)計(jì)特征、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征。 | |
| 人臉識(shí)別案例分析I | 1、人臉識(shí)別系統(tǒng)整體框架 |
| 2、人臉配準(zhǔn)即關(guān)鍵點(diǎn)檢測 | |
| 3、人臉屬性識(shí)別即性別、年齡、姿態(tài)、表情等識(shí)別 | |
| 4、人臉特征提取 | |
| 人臉識(shí)別案例分析II | 1、人臉相似度的計(jì)算方法 |
| 2、人臉驗(yàn)證方法 | |
| 3、人臉識(shí)別與人臉檢索方法 | |
| 4、人臉識(shí)別系統(tǒng)的訓(xùn)練與運(yùn)行過程 |
