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bushuhui
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| Ipython-auto.png | 7 年前 | |
| Ipython-help.png | 7 年前 | |
| Jupyter主页面.png | 7 年前 | |
| MNIST.jpeg | 4 年前 | |
| Notebook主界面.png | 7 年前 | |
| PyTorch.png | 4 年前 | |
| PyTorch_demo.gif | 4 年前 | |
| ResNet.png | 4 年前 | |
| autograd_Variable.png | 7 年前 | |
| autograd_Variable.svg | 7 年前 | |
| com_graph.svg | 4 年前 | |
| com_graph_backward.svg | 4 年前 | |
| install-1.png | 7 年前 | |
| install-2.png | 7 年前 | |
| lena.png | 4 年前 | |
| lena3.png | 4 年前 | |
| lena512.png | 4 年前 | |
| linear_sep.png | 4 年前 | |
| logistic_function.png | 4 年前 | |
| multi_perceptron.png | 4 年前 | |
| nn-forward.gif | 4 年前 | |
| nn_lenet.png | 7 年前 | |
| residual.png | 4 年前 | |
| resnet1.png | 4 年前 | |
| softmax.jpeg | 4 年前 | |
| tensor_data_structure.svg | 4 年前 | |
| trans.bkp.PNG | 4 年前 | |
机器学习越来越多应用到飞行器、机器人等领域，其目的是利用计算机实现类似人类的智能，从而实现装备的智能化与无人化。本课程旨在引导学生掌握机器学习的基本知识、典型方法与技术，通过具体的应用案例激发学生对该学科的兴趣，鼓励学生能够从人工智能的角度来分析、解决飞行器、机器人所面临的问题和挑战。本课程主要内容包括Python编程基础，机器学习模型，无监督学习、监督学习、深度学习基础知识与实现，并学习如何利用机器学习解决实际问题，从而全面提升自我的《综合能力》。
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