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课程介绍

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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