人工智能课程体系及项目实战培训教材(DOC 29页)
所属分类：人工智能
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资料简介：
第一章：Human–robot-chattersystem运行环境
第一课：Python基础与科学计算库numpy
第一课：认识OpenCV
第一阶段：Python必备库快速入门
第七章：自然语言处理之robot 适配器详解
第七课：支持向量机算法
第七课：直方图与反向投影
第三章：robot智能机器人
第三课：像素算术与几何操作
第三课：回归算法
第三阶段：机器学习案例实战
第九章：session识别详解
第九课：mnist手写字体识别
第九课：图像形态学操作
第二章：robot基本概念
第二课：数据分析处理库与数据可视化库
第二课：神奇的数据结构Mat
第二阶段：机器学习经典算法
第五章：设置robot训练级别
第五课：决策树与随机森林
第五课：边缘提取
第五阶段：深度学习必备框架
第八章 自然语言处理之robot参数
第八课：图像二值化
第八课：神经网络模型
第六章：robot之过滤器
第六课：Kaggle机器学习案例实战
第六课：高斯金子塔与拉普拉斯
第十一课：二值图像分析-对象提取与测量
第十二课：HAAR与LBP特征与人脸检测
第十课：聚类与集成算法
第十课：霍夫变换与Blob分析
第四章：robot之eample数据源详述(单词与文本)
第四课：案例实战信用卡欺诈检测
第四课：滤波函数-改变图像的神奇手段
第四阶段：决胜AI深度学习必备原理
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