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浙江大学的人工智能课程课件

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简介:
本课程由浙江大学精心设计与制作,涵盖了人工智能领域的核心理论、技术及应用。通过系统学习,学生能够掌握机器学习、深度学习等关键技能,并应用于实际问题解决中。 浙江大学的人工智能课程课件包括以下内容: - 搜索问题求解(4周) - 无信息搜索与启发式搜索(1周) - 对抗性搜索:极小极大算法、评估函数、Alpha-Beta剪枝、随机化搜索 - 多臂赌博机问题,上界置信限(UCB),树上的上限置信边界,蒙特卡洛树搜索(MCTS) - 统计学习与建模(5周) - 概率论基础,模型选择,维度灾难,决策理论,信息理论 - 正态分布及其条件和边缘化处理;高斯变量的贝叶斯定理及最大似然估计;混合高斯模型、非参数方法 - 线性回归与分类:线性基函数模型;偏差-方差分解;判别式方法(非概率);生成式概率模型;判别式概率模型 - K均值聚类和GMM及期望最大化算法,提升法 深度学习课程大纲包括: - 随机梯度下降、反向传播 - 前馈神经网络 - 卷积神经网络 - 循环神经网络(LSTM, GRU) - 生成对抗网络(GAN) - 深度学习在自然语言处理(word2vec)和计算机视觉(localization), 多媒体问答(VQA)中的应用 强化学习课程大纲包括: - 强化学习简介

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客服
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  • 优质
    本课程由浙江大学精心设计与制作,涵盖了人工智能领域的核心理论、技术及应用。通过系统学习,学生能够掌握机器学习、深度学习等关键技能,并应用于实际问题解决中。 浙江大学的人工智能课程课件包括以下内容: - 搜索问题求解(4周) - 无信息搜索与启发式搜索(1周) - 对抗性搜索:极小极大算法、评估函数、Alpha-Beta剪枝、随机化搜索 - 多臂赌博机问题,上界置信限(UCB),树上的上限置信边界,蒙特卡洛树搜索(MCTS) - 统计学习与建模(5周) - 概率论基础,模型选择,维度灾难,决策理论,信息理论 - 正态分布及其条件和边缘化处理;高斯变量的贝叶斯定理及最大似然估计;混合高斯模型、非参数方法 - 线性回归与分类:线性基函数模型;偏差-方差分解;判别式方法(非概率);生成式概率模型;判别式概率模型 - K均值聚类和GMM及期望最大化算法,提升法 深度学习课程大纲包括: - 随机梯度下降、反向传播 - 前馈神经网络 - 卷积神经网络 - 循环神经网络(LSTM, GRU) - 生成对抗网络(GAN) - 深度学习在自然语言处理(word2vec)和计算机视觉(localization), 多媒体问答(VQA)中的应用 强化学习课程大纲包括: - 强化学习简介
  • 作业
    优质
    本简介展示了学生在江南大学人工智能课程中的各类创新项目和实践成果,涵盖了机器学习、自然语言处理等多个领域。 江南大学的人工智能课堂作业是Word版的,可以帮助学生复习,包含十多道题目。
  • C语言
    优质
    该课程为浙江大学提供的C语言教学资源,涵盖了编程基础、语法结构、函数使用及数组等内容,旨在帮助学生掌握C语言核心知识与实践技能。 浙江大学的C语言课件是一份宝贵的教育资源,涵盖了从基础到高级的C语言内容,旨在帮助学习者深入理解和掌握这门编程语言。这份课件以其详尽和全面性著称,适合初学者以及希望提升C语言技能的程序员。 以下是根据课件内容整理的一些关键知识点: 1. **C语言简介**:C语言是一种强大且结构化的编程语言,由Dennis Ritchie在贝尔实验室开发。它是许多现代编程语言的基础,并因其高效和灵活性而广受欢迎。 2. **数据类型**:C语言提供多种基本数据类型,包括整型(int)、字符型(char)和浮点型(float, double),以及衍生的数据类型如指针和数组。 3. **变量与常量**:变量用于存储数据,而常量则是不可改变的值。理解它们的声明、初始化及作用域是学习C语言的基础。 4. **运算符和表达式**:C语言支持算术、关系、逻辑等类型的运算符,并且可以组合这些运算符来创建复杂的表达式。 5. **流程控制**:包括条件语句(如if...else, switch...case)及循环结构(for, while, do...while),用于根据特定条件执行不同代码块或重复执行某些代码。 6. **函数**:函数是C语言中的模块化工具,允许将代码组织成可重用的单元。掌握如何定义、调用以及传递参数和返回值对于学习者来说非常重要。 7. **数组**:数组用于存储相同类型的数据元素,并且可以是一维或多维的。学会声明、初始化及操作数组是C语言的重要部分。 8. **指针**:理解如何使用指针直接访问内存地址,这是掌握高效数据处理和灵活编程技巧的关键所在。 9. **字符串**:在C语言中,字符串是以null结尾的字符数组。学习如何进行字符串处理包括拷贝、比较等操作至关重要。 10. **结构体与联合体**:通过创建复合型的数据类型(如结构体和联合体),可以将不同类型的数据成员组合在一起。 11. **预处理器指令**:C语言中的预处理器用于在编译前执行文本替换及条件编译,以实现代码的模块化定制。 12. **内存管理**:了解动态分配内存的方法(如使用malloc和free)以及如何避免内存泄漏对于优化程序性能非常重要。 13. **错误处理与调试**:掌握利用标准库函数定位并修复编程中的错误是每个程序员必备的能力之一。 14. **文件操作**:C语言提供了读写文件的功能,这对于实现数据持久化及程序间通信非常有用。 15. **标准输入输出**:了解如何使用标准输入(stdin)、输出(stdout)和错误输出(stderr),对于编写交互式程序非常重要。 通过浙江大学的C语言课件,学生可以系统地学习上述知识点,并借助实例练习加深理解。此外,课程中可能还会包含详细的解释、示例代码以及习题项目来帮助巩固所学内容并提升编程技能。无论是自学还是课堂教学,这份资源都是学习C语言不可或缺的重要资料。
  • C语言PPT
    优质
    本资料为浙江大学C语言课程配套PPT,涵盖基础语法、数据结构及经典算法等内容,适合初学者与进阶学习者使用。 这是浙江大学C语言老师上课使用的英文版课件,讲解非常详细。
  • 陈越教授数据结构
    优质
    该资料为陈越教授在浙江大学授课时所用的数据结构课程课件,内容详实,设计精良,适用于学习和教学参考。 有了这个课件结合视频进行学习,可以达到事半功倍的效果。
  • 计算机视觉研究生
    优质
    本课程为浙江大学计算机视觉方向研究生定制,涵盖图像处理、模式识别及深度学习等前沿技术,旨在培养学生的科研能力和实践技能。 计算机视觉是一门多学科交叉的领域,涵盖了图像处理、机器学习、深度学习以及数学与物理学等多个方面的知识。在浙江大学研究生课程中,由世界图形学大会SIGGRAPH论文第一作者王锐博士主讲的这门计算机视觉课程为学生提供了一个深入了解和实践该领域的宝贵机会。 课程可能包括基础的图像处理技术如图像增强、去噪及色彩空间转换等。这些是让计算机理解视觉信息的基本步骤,通过这些方法可以将原始像素数据转化为更有意义的特征。例如,图像增强能够改善图像的质量,而去噪则有助于提取关键信息并减少不必要的干扰。 课程也可能深入到特征检测与描述领域,包括SIFT、SURF、ORB等经典算法。这些特征对于图像匹配、识别和跟踪至关重要。王锐博士可能会讲解如何在不同的光照条件、尺度变换及旋转下稳定且具有判别性地提取特征。 接下来,课程可能涉及机器学习的应用,特别是监督学习与无监督学习在计算机视觉中的应用。例如,支持向量机(SVM)用于分类任务,K-means聚类算法则适用于未标记数据的分组处理。此外,卷积神经网络(CNN)已成为现代计算机视觉的核心技术,并被广泛应用于图像分类、目标检测及语义分割等多个领域。 在深度学习部分,学生可能会学到如何构建和训练诸如VGG、ResNet以及YOLO等深度模型,并了解大规模数据集如ImageNet的预训练方法及其迁移应用。此外,课程还可能探讨现代注意力机制与Transformer架构在计算机视觉中的创新性运用。 另外,课程还会涵盖3D视觉技术,包括立体视觉及SLAM(同时定位和建图)等内容。这部分内容帮助学生理解如何从二维图像中恢复三维信息,这对于机器人导航、自动驾驶等领域尤为重要。 此外,课程可能会讨论计算机视觉的最新进展如神经渲染、元学习以及对抗性样本研究等,并探讨其在增强现实与虚拟现实中的应用前景。这些前沿话题展示了计算机视觉广阔的应用潜力和无尽的研究空间。 王锐博士凭借其SIGGRAPH论文第一作者的身份,在这门课中结合最新的研究成果及工业界实践,让学生不仅掌握理论知识还能了解实际应用的挑战及其解决方案。通过这门课程的学习,学生将有机会站在计算机视觉领域的最前沿,并为未来的发展奠定坚实的基础。
  • 应用光讲义
    优质
    《浙江大学应用光学课程讲义》是为在校师生及对应用光学感兴趣的读者编写的专业教材和参考书。涵盖了基础理论与实际应用案例,旨在提升学习者在光学技术领域的理解和研究能力。 浙大应用光学51讲视频配套讲义
  • 中控DCS设计
    优质
    本课程为浙江大学学生开设,旨在通过中控DCS系统实践,深化对自动化控制原理的理解与应用技能,培养解决工程问题的能力。 利用浙大中控DCSjx300设计闭环系统,从硬件通讯开始,涵盖常见问题的解决方法,详细介绍如何从零开始搭建整个系统。
  • 并行计算PPT
    优质
    该PPT为浙江大学开设的并行计算课程资料,涵盖并行处理的基本概念、算法设计及实现方法等内容,旨在帮助学生掌握高性能计算技术。 并行计算是计算机科学中的一个重要领域,它研究如何利用多处理器或多核心系统同时处理大量数据以提高效率和性能。浙江大学计算机学院的这门并行计算课程涵盖了深入的理论知识与实践技巧,旨在帮助学生掌握该领域的核心概念。 从第一章开始,内容可能包括基础介绍、基本定义,并行计算的历史发展及其在现代计算中的应用范围。并行计算主要分为共享内存系统和分布式内存系统两大类:前者指多个处理器共用同一物理内存区域;后者由独立的节点组成并通过网络进行通信协调工作。课程将探讨这两种模型的特点及各自的应用场景。 第四章可能涉及并行算法的设计与分析,重点在于如何有效地分解任务以实现并行执行,并保证其正确性和效率。这包括经典算法(如排序和图处理)的并行版本以及它们的时间复杂度评估和通信开销考量。 第六章则关注于在并行计算中解决进程间的通讯及同步问题,介绍使用消息传递接口(MPI)或OpenMP等工具进行有效沟通的方法,并深入讲解锁、信号量与条件变量等机制以确保数据的一致性和防止死锁现象的发生。通过实例分析来说明如何高效管理资源竞争。 第七章可能介绍了并行计算硬件架构的发展趋势,包括多核CPU、GPU加速技术及众核系统和分布式集群的使用方法。学生需要了解不同硬件平台的特点以及它们在实现高效平行运算中的作用。 第九章可能会深入探讨一些高级主题如负载均衡策略、容错机制与性能优化方案,在并行计算环境中确保所有处理器任务分配合理且能有效应对潜在错误或故障至关重要,同时选择合适的算法和调度策略也是提升系统整体效能的关键因素之一。 通过这些章节的学习,学生将能够理解和应用基本的并行计算原理,设计高效的并行算法,并掌握不同硬件平台的特点及其配置方法;此外还能解决通讯与同步问题。这门课程不仅为科研工作打下坚实的基础,在高性能计算、大数据处理及机器学习等工业领域也有重要的实际价值。随着云计算和物联网技术的进步,其重要性还将持续增加。