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国科大人工智能学院图像处理课程复习资料（彭思龙和杨戈联合授课）

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简介：
本复习资料专为国科大人工智能学院图像处理课程设计，涵盖彭思龙教授与杨戈副教授教学内容要点及习题解析，助力学生高效备考。 资料清单：1.《数字图像处理》第三版书的知识点总结 2. 19年考试范围、20年考试范围 3. 19年考试原题（图片版）

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  • 国科大人工智能学院图像处理课程复习资料（彭思龙和杨戈联合授课）
    优质
    本复习资料专为国科大人工智能学院图像处理课程设计，涵盖彭思龙教授与杨戈副教授教学内容要点及习题解析，助力学生高效备考。 资料清单：1.《数字图像处理》第三版书的知识点总结 2. 19年考试范围、20年考试范围 3. 19年考试原题（图片版）
     
  • 国科大国科大彭思龙图像处理课程期末试卷及复习资料
    优质
    该资源包含中国科学技术大学（国科大）彭思龙教授所授图像处理课程的期末试卷及复习材料，涵盖课堂重点与难点，适用于学生备考和巩固知识。 国科大彭思龙图像处理课程期末试卷及复习资料
     
  • 国科大国科大彭思龙图像处理期末复习要点
    优质
    本资料为国科大国科大彭思龙教授课程《图像处理》期末复习重点内容汇总，包含核心概念、公式定理及典型例题解析，旨在帮助学生系统梳理和巩固所学知识。 国科大彭思龙图像处理期末复习重点。
     
  • 中国科学院大学人工智能学院《图像处理与分析》课程讲义
    优质
    该讲义为中国科学院大学人工智能学院《图像处理与分析》课程编写，涵盖了图像处理的基本理论、方法和技术应用等内容。 图像增强处理、图像形态学处理、小波变换、图像分割与边缘检测、小波域图像去噪、几何小波、图像频域滤波、生成式对抗网络（GAN）、图像表示与描述、图像复原以及图像压缩等技术都是计算机视觉和数字信号处理领域的重要内容。
     
  • 中国科学院大学《高级人工智能》课程思维导图
    优质
    本课程为国科大《高级人工智能》精心打造，通过详尽的思维导图梳理核心概念与理论体系，帮助学习者深入理解并掌握复杂的人工智能知识结构。 国科大《高级人工智能》思维导图
     
  • 王伟强教授的国科大国图像处理课程课件
    优质
    本课程由王伟强教授主讲，内容涵盖国科大最新的图像处理理论与技术。课件详细介绍了图像处理的基本原理、方法及应用实例，适合对图像处理感兴趣的研究者和学生深入学习。 这段文字包含了平时的个人作业以及期末考试的三套题目。
     
  • 中国科学院大学移动互联网技术课程资料（含课件、期末真题及复习资料）
    优质
    本资料集为中国科学院大学移动互联网技术课程专用资源，包含详尽课件、历年期末试题及全面复习材料，助力学生深入掌握相关知识与技能。 中国科学院大学移动互联网技术课程包含课件、期末真题及复习资料。
     
  • 中国科学院深度学习课程资料
    优质
    本课程由中国科学院权威专家团队精心打造，涵盖深度学习基础理论与前沿技术，旨在培养学员在人工智能领域的研究和应用能力。适合科研人员及对AI有兴趣的学习者参考使用。 2018年春季中国科学院大学开设了深度学习课程，由王亮老师主讲。课程内容涵盖基本知识、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成模型以及强化学习等主题。（英文版）
     
  • 《高级人工智能课程复习资料》.docx
    优质
    本复习资料专为《高级人工智能》课程设计，涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等核心主题，适合备考学生使用。 复习高级人工智能课程的内容主要包括回顾机器学习的基础知识、深度学习的原理以及自然语言处理的相关技术。此外，还需要掌握强化学习的基本概念及其在实际问题中的应用案例分析。通过系统地梳理这些知识点，可以帮助更好地理解和记忆复杂的算法模型，并为后续的学习和研究打下坚实基础。