2025-01-10 企业动态 0
算法与数据结构
在人工智能课程中，算法与数据结构是基础。它们为后续学习奠定了坚实的理论基础。学生需要掌握各种排序、搜索、图论等基本算法，以及数组、链表、栈和队列等基本数据结构。在实际操作中，通过编程实现这些概念，让学生能够更深入地理解它们如何在实际应用中工作。
机器学习原理
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到如何让计算机系统自动从经验中学习。课程将介绍线性回归、逻辑回归、二次分类器、三次分类器以及支持向量机（SVM）等经典模型。此外，还会讲解神经网络及其多层感知器（MLP），包括前馈神经网络和卷积神经网络（CNN）。通过实验和项目，学生可以亲身体验不同模型对解决问题能力的影响。
深度学习
深度学习是机器学习的一个子集，它利用具有多个相互连接的节点层来模拟人类大脑处理信息的方式。课程将详细探讨卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及自注意力模型等深度模型，并通过案例分析展示它们在图像识别、自然语言处理和语音识别中的应用。
自然语言处理
自然语言处理是一个跨学科领域，它研究计算机科学与人类语言之间的交互。本节课将重点介绍文本预处理技术，如词干提取、停用词移除以及情感分析。此外，也会讲解序列到序列模型，如翻译任务中的seq2seq框架，以及使用BERT进行下游任务提升性能。
模式识别与计算视觉
模式识别是指检测或鉴定对象形状特征的一种技术，而计算视觉则专注于使用数字方法来理解并操纵图像信息。在这个部分，我们会教授边缘检测、中间值滤波、高斯滤波及其他常见图像增强技术，同时也会探讨基于角点检测的手眼校准方法，以及如何利用SLAM技术实现环境映射。这不仅锻炼了学生对数学建模能力，还提高了他们对于复杂场景下的目标跟踪技能。
