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课程 | 实验分类 | 实验内容 | 实验手册 | 实验代码 | 实验数据 |
机器学习 | 监督学习 | kNN算法 | |||
基于kNN的手写字识别 | |||||
基于kNN的约会网站配对效果改进 | |||||
基于kNN的乳腺癌诊断 | |||||
基于kNN的IRIS分类 | |||||
决策树算法 | |||||
基于决策树的隐形眼镜选择 | |||||
朴素贝叶斯算法 | |||||
基于朴素贝叶斯算法的言论过滤器 | |||||
基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤器 | |||||
基于朴素贝叶斯算法的新闻分类 | |||||
逻辑回归算法 | |||||
基于逻辑回归的病马死亡率预测 | |||||
支持向量机算法(SVM) | |||||
基于支持向量机的手写字识别 | |||||
AdaBoost算法 | |||||
一元线性回归算法 | |||||
多元线性回归算法 | |||||
多项式回归算法 | |||||
基于线性回归预测鲍鱼年龄 | |||||
基于线性回归预测乐高玩具套装价格 | |||||
树回归算法 | |||||
无监督学习 | K均值聚类算法 | ||||
使用K均值聚类对地图上的点进行聚类 | |||||
Apriori算法 | |||||
基于Apriori算法的投票模式挖掘 | |||||
基于Apriori算法发现毒蘑菇相似特征 | |||||
FP-Growth算法 | |||||
基于FP-Growth算法Twiter数据挖掘 | |||||
基于FP-Growth算法新闻网站点击流挖掘 | |||||
数据降维 | PCA算法 | ||||
基于PCA算法的半导体制造数据降维 | |||||
SVD算法 | |||||
基于SVD的图像压缩 | |||||
推荐系统 | 协同过滤算法 | ||||
基于协同过滤的推荐引擎 | |||||
基于SVD的餐馆推荐引擎 | |||||
特征工程 | PCA算法 | ||||
利用机器学习做缺失数据补全 | |||||
R语言特征工程实践 | |||||
基于IRIS数据集的特征工程实战 | |||||
深度学习 | 神经网络基础 | 神经网络游乐场 | |||
人工神经网络模型原理 | |||||
卷积神经网络(CNN)模型原理 | |||||
循环神经网络(RNN)模型原理 | |||||
LSTM模型原理与实践 | |||||
seq2seq模型原理与实践 | |||||
TensorFlow基础 | TensorFlow基础:张量、计算图、会话 | ||||
使用Tensorflow实现线性回归 | |||||
使用Tensorflow实现逻辑回归 | |||||
用TensorFlow做手写数字识别 | |||||
深度学习实训 | 基于LSTM的时间序列预测最高股价 | ||||
基于LSTM的航班乘客预测 | |||||
泰坦尼克号旅客生存率预测 | |||||
基于CNN的车牌号码识别系统 | |||||
基于CNN的Discuz论坛验证码识别系统 | |||||
facenet人脸识别 | |||||
CIFAR-10 图像物体识别 | |||||
基于生成式对抗网络的手写字生成 | |||||
Inception-V3图像分类 | |||||
基于LSTM的图像理解 | |||||
基于卷积神经网络的图像风格迁移 | |||||
自然语言处理 | 自然语言处理基础 | 中文分词 | |||
最大熵原理 | |||||
TF-IDF模型 | |||||
信息检索原理与实践 | |||||
词表达方式 | |||||
词向量计算 | |||||
短文本聚类 | |||||
问句的意图识别 | |||||
文本相似度计算 | |||||
语法分析与词法分析 | |||||
自然语言处理实训 | 自动问答系统的完整设计 | ||||
聊天机器人系统搭建 | |||||
基于检索系统的聊天机器人 | |||||
基于seq2seq实现聊天机器人 | |||||
人工智能数学基础 | 优化算法 | 利用网格搜索找到最优参数 | |||
用随机梯度下降法做线性拟合 | |||||
数学基础 | 求解一元线性回归问题 | ||||
求解多元线性回归问题 | |||||
求解多项式回归问题 | |||||
求解逻辑回归问题 | |||||
人工神经网络模型原理 | |||||
逻辑回归公式的数学推导 | |||||
智能控制与机器人 | ROS机器人操作系统基础 | ROS入门 | |||
ROS程序包 | |||||
ROS节点 | |||||
ROS话题 | |||||
ROS服务 | |||||
实现消息的发布和订阅 | |||||
实现服务和客户端 | |||||
录制和回放数据 | |||||
ROS计算图 | |||||
ROS tf坐标系统 | |||||
机器人仿真环境 | Gazebo介绍 | ||||
rViz介绍 | |||||
MoveIt!介绍 | |||||
机器人建模 | |||||
机器人运动控制 | 位置与坐标系转换 | ||||
正向运动学求解 | |||||
逆向运动学求解 | |||||
PID控制算法 | |||||
机器人感知 | 激光雷达感知 | ||||
深度摄像头感知 | |||||
自主导航 | SLAM地图构建 | ||||
基于激光雷达的自主导航 | |||||
基于视觉感知的自主导航 | |||||
机器人控制案例 | 机械臂物体分拣 | ||||
无人机避障飞行 | |||||
无人小车自动驾驶 | |||||
智能计算系统 | 智能编程语言 | Python编程实验 | |||
Prolog编程实验 | |||||
Lisp编程实验 | |||||
智能编程框架使用 | TensorFlow编程实验:风格迁移 | ||||
Keras编程实验:风格迁移 | |||||
PyTorch编程实验:风格迁移 | |||||
MXNet编程实验:风格迁移 | |||||
Theano编程实验:风格迁移 | |||||
PaddlePaddle编程实验:风格迁移 | |||||
MindSpore编程实验:风格迁移 | |||||
Caffe编程实验:风格迁移 | |||||
Spark MLib 编程实验:K均值聚类 | |||||
算法性能硬件级加速 | CUDA编程基础 | ||||
从零实现CNN卷积算法 | |||||
基于CUDA提升CNN算法效率 | |||||
使用多GPU提升CNN算法效率 | |||||
Verilog编程基础 | |||||
从零实现Verilog CNN卷积算法 | |||||
基于FPGA提升CNN算法效率 | |||||
深度学习框架设计与实现 | 从零实现正向传播算法 | ||||
从零实现反向传播算法 | |||||
自己动手实现自动微分框架 | |||||
使自动微分框架支持MLP模型 | |||||
使用GPU加速自动微分框架效率 | |||||
智能处理器设计与实现:从零实现Google TPU | Google TPU概述与体验 | ||||
实现脉动阵列 | |||||
实现归一化和池化 | |||||
实现指令并行和数据并行 | |||||
对实现的TPU进行性能评估 | |||||
运行实际应用:图像分类 | |||||
智能应用系统综合设计 | 综合设计 | 数学公式拍照计算系统 | |||
疲劳检测系统 | |||||
盲打能力测试系统 | |||||
题库知识点自动分类系统 | |||||
医疗问答专家系统 | |||||
银行客服机器人 | |||||
送餐机器人 | |||||
云考试录屏视频反作弊分析 | |||||
纸质试卷自动评阅系统 | |||||
PDF文档水印去除 | |||||
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