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人工智能导论是一门介绍人工智能基本概念和技术的课程。该课程涵盖了人工智能的历史、人工智能的应用领域、机器学习、神经网络等方面的知识。通过灵活学习模式,学生不仅可以拓宽对人工智能的认识,还可为今后进一步深入研究人工智能打下坚实的基础。享受IT培训订阅制的灵活学习模式,涵盖在线直播互动、面授课程深度解析及海量视频订阅资源。
课程概览
第一章:绪论
1.1 生命与智能
1.2 人工智能历史
1.3 人工智能发展趋势
第二章:人工智能哲学观
2.1 哲学如何看待人工智能
2.2 人工智能的理性看待
第三章:人工神经网络
3.1 人工神经网络概述
3.2 感知机与前馈神经网络
3.3 卷积神经网络
3.4 深度神经网络
第四章:机器学习
4.1 机器学习的类型和应用
4.2 深度学习
4.3 强化学习
第五章:数字图像处理技术
5.1 数字图像处理
5.2 计算机视觉
5.3 机器视觉
第六章:人工智能伦理与法律
6.1人工智能伦理
6.2 人工智能法律
授课讲师
专业成就: 拥有华为双IE专家资格认证,在云计算与云服务领域具有专业权威。 技术文章《云上主机安全设计》获得业界认可,阅读量达1700次。 教学风格: 授课方式通俗易懂,强调互动,营造生动有趣的课堂氛围。 通过课后讨论,加深学生对技术的理解,提升学习热情。 学术地位: 作为高校客座教授,享有学术界和业界的广泛认可。 擅长技术领域: 精通云计算架构设计、云服务管理与优化。 擅长云主机安全策略规划与实施。 熟练掌握虚拟化技术、容器化部署和自动化运维。
课程大纲
- 第1章绪论
-
    第1节 生命与智能
-
    第2节 人工智能的历史
-
    第3节 人工智能发展趋势
- 第2章人工智能哲学观
-
    第1节 哲学如何看人工智能
-
    第2节 人工智能的理性本质
- 第3章人工神经网络
-
    第1节 人工神经网络概述
-
    第2节 感知机与前馈神经网络
-
    第3节 卷积神经网络
-
    第4节 深度神经网络
- 第4章机器学习
-
    第1节 机器学习的类型和应用
-
    第2节 深度学习
-
    第3节 强化学习
- 第5章数字图像处理技术
-
    第1节 数字图像处理
-
    第2节 计算机视觉
-
    第3节 机器视觉
- 第6章人工智能伦理与法律
-
    第1节 人工智能伦理
-
    第2节 人工智能法律
实验列表
- 实验名称LeNet-5手写数字识别
- 实验描述LeNet-5是由有着卷积神经网络之父美誉的Yann LeCun(中文翻译杨立昆)于1998年提出的一种经典的卷积网络结构。它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在MINST数据集上,LeNet-5模型可以达到大约99.2%的正确率。作为早期的一种卷积神经网络结构,LeNet-5极大地推动了后续卷积神经网络的发展,它通常被认为是CNN的开山之作
- 实验名称逻辑回归
- 实验描述通过 Python 工具包 scikit-learn 实现简单线性回归算法的使用。
- 实验名称案例:中文字体识别——隶书和行楷
- 实验描述AlexNet 是2012 年ImageNet 竞赛冠军获得者 Hinton 和他的学生 Alex Krizhevsky 设计的,该模型 Top5预测的错误率为 18.9%,远超第 2名,是 ImageNet 竞赛中第一个使用卷积神经网络的参赛者。在这之后,更多更深的卷积神经网络被提出,比如VGG 和GoogLeNet 等。
节数 | 上课时间 | 星期一 | 星期二 | 星期三 | 星期四 | 星期五 | 星期六 | 星期天 |
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第1节 | 08:00 - 08:40 | |||||||
第2节 | 09:00 - 09:40 | |||||||
第3节 | 10:00 - 10:40 | |||||||
第4节 | 11:00 - 11:40 | |||||||
第5节 | 14:00 - 14:40 | |||||||
第6节 | 15:00 - 15:40 | |||||||
第7节 | 16:00 - 16:40 | |||||||
第8节 | 17:00 - 17:40 |
天数 | 上课日期 | 上课时间 | 内容 |
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