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机器视觉综合实训开发平台

机器视觉综合实训开发平台

       平台采用多核高性能AI处理器,配备专用的机器视觉显示器,预装Ubuntu Linux操作系统与OpenCV计算机视觉库,支持TensorFlow、Caffe等深度学习开源框架。配套图形化教学软件,可自主完成数据标记及模型训练。提供多种应用外设与丰富的机器视觉与深度学习实战应用案例,如图形识别与测量、物品分类、车牌识别、表情识别、口罩检测、多物体识别、姿态识别等,通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。平台支持零基础逐步进阶到深度学习开发教学,提供体系化教学资源,包含微课视频、教学PPT、课程讲义、案例代码、工具软件等。配套多门独家在线学习课程,支持Linux操作系统基础、Python编程、OpenCV计算机视觉应用开发、机器学习、深度学习框架应用开发等课程教学与实训。
深度学习框架应用开发-TensorFlow 2.0

主讲:王琦 共28讲

《深度学习框架应用开发-TensorFlow2.0》课程由百科荣创(北京)科技发展有限公司旗下专业教学资源开发团队制作。课程弱化讲解深层次理论和算法,注重基础编程能力与人工智能应用。依托于TensorFlow 2.0简单易用的API可以很容易的实现更多深度学习神经网络模型,使我们可以更快入门深度学习。本课程主要分为三大部分,分为基础篇、原理与实践篇、扩展篇。基础篇主要讲解人工智能、机器学习、深度学习的基本概念以及TensorFlow 2.0的基本操作。原理与实践篇为本课程的核心内容,主要涵盖前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等相关内容。扩展篇主要涵盖目标检测、生成式对抗网络(GAN)、深度强化学习(DRL)等。课程配套多种实际应用场景的综合案例,如:车牌识别、元器件识别、垃圾分类、人脸识别、口罩检测、多物体识别等丰富的案例。


人工智能应用开发实战

主讲:朱中伟 共26讲

《人工智能应用开发实战》课程由百科荣创(北京)科技发展有限公司联合百度云智学院共同开发制作。课程主要采用百度大脑推出的定制化AI训练及服务平台EasyDL完成六大人工智能应用技术方向的案例实战。课程内容通俗易懂,学生即使没有任何人工智能相关知识,也能根据自己的想法和需求利用少量数据训练出高精度AI模型,并可通过云端API接口和离线SDK等方式在智能终端、嵌入式硬件中调用或部署完成应用。
通过本课程学习,能够让学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有更深入的了解,对计算机视觉、自然语言处理等人工智能关键技术应用有一定掌握。课程内容分为基础理论和案例实战两部分,采用“理论”+“实践”的教学方式,让学生能够真正的“教中学、学中做、做中用”。课程共32课时,其中基础理论部分6课时,案例实战部分26课时,配套完整详细的课程教学资源,满足不同层次用户的学习、开发和研究需要。


OpenCV计算机视觉应用开发

主讲:彭小建 共64讲

《OpenCV计算机视觉应用开发》由百科荣创(北京)科技发展有限公司旗下专业教学资源开发团队制作。课程是以python编程语言为基础,数字图像处理和计算机视觉理论为支撑,OpenCV视觉库应用为主体的综合型课程。课程的设计充分考虑了知识内容的趣味性、逻辑性和实用性,可用于高校的数字图像处理、计算机视觉、OpenCV视觉库应用技术的入门和实践教学。
课程共设计有64学时,包含超过800幅图像,300个例程、150个API函数详解、80道课堂习题及参考代码,覆盖了数字图像处理的经典理论和近年来计算机视觉最新进展,对图像处理、目标识别以及计算机视觉方面的应用开发进行了全面详实的介绍,同时结合了颜色跟踪、二维码识别、人脸识别、车牌识别和19年电赛的点阵图像定位识别等综合案例,内容丰富且与时俱进。
课程内容的编排基本遵循先易后难的思想,并充分考虑到知识点之间的逻辑关系。将64个学时分为初级(32学时)、中级(16学时)和高级部分(16学时),按照高校的课时体系开发课程资源,方便裁剪,支持扩充,可以很好地满足不同用户的学习、开发和研究需要。


机器学习与应用

主讲:王琦 共1讲

《机器学习与应用》课程由百科荣创(北京)科技发展有限公司旗下专业教学资源开发团队制作。机器学习是当前解决很多人工智能问题的核心技术,是人工智能技术的基础课程。本课程使用通俗的语言去描述机器学习算法的原理及应用,介绍了在python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识。涵盖的主要内容有机器学习概述、python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、k-均值算法等。让学习者能快速具备实际问题求解的基本思想和初步的机器学习算法应用软件开发能力。


机器视觉技术应用

主讲:彭小建 共0讲

机器视觉技术应用


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