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AI项目课:核心应用及项目实战

你将对人工智能核心技术有群面深刻的理解,包括机器学习、图像分类、目标检测等

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高级95课时2024/07/01更新

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适合人群:

具有计算机科学基础背景,专注机器学习深度学习、计算机视觉领域的研究者!

你将会学到:

你将对人工智能核心技术有群面深刻的理解,包括机器学习、图像分类、目标检测等

课程简介:

一、课程介绍

本课程首先介绍了经典的机器学习算法,包括线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯算法,支持向量机等。并介绍了深度学习框架Tensorflow的基础应用,以及卷积神经网络(CNN)的基本原理和实现过程,具体包括LeNet、AlexNet和ResNet等经典的CNN模型。同时介绍了Transformer模型结构,并基于农作物分类数据实现了Vit Transfromer的训练和预测过程。在目标检测算法中,基于鸟类数据使用YoloV8算法详细介绍了数据标注、模型训练和预测的完整过程 。最后基于Django框架分别部署了线性回归、图像分类和目标检测算法的具体应用。

二、代码目录结构

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三、案例演示

3.1 基于产品销量的线性回归

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3.2 基于机器学习的图像分类

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3.3 基于深度学习的图像分类

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3.4 基于YoloV8的目标检测

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3.5 基于朴素贝叶斯的中文分类

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