人工智能課程體係及項目實戰培訓教材(DOC 29頁)

第一章：Human–robot-chattersystem運行環境
第一課：Python基礎與科學計算庫numpy
第一課：認識OpenCV
第一階段：Python必備庫快速入門
第七章：自然語言處理之robot 適配器詳解
第七課：支持向量機算法
第七課：直方圖與反向投影
第三章：robot智能機器人
第三課：像素算術與幾何操作
第三課：回歸算法
第三階段：機器學習案例實戰
第九章：session識別詳解
第九課：mnist手寫字體識別
第九課：圖像形態學操作
第二章：robot基本概念
第二課：數據分析處理庫與數據可視化庫
第二課：神奇的數據結構Mat
第二階段：機器學習經典算法
第五章：設置robot訓練級別
第五課：決策樹與隨機森林
第五課：邊緣提取
第五階段：深度學習必備框架
第八章 自然語言處理之robot參數
第八課：圖像二值化
第八課：神經網絡模型
第六章：robot之過濾器
第六課：Kaggle機器學習案例實戰
第六課：高斯金子塔與拉普拉斯
第十一課：二值圖像分析-對象提取與測量
第十二課：HAAR與LBP特征與人臉檢測
第十課：聚類與集成算法
第十課：霍夫變換與Blob分析
第四章：robot之eample數據源詳述(單詞與文本)
第四課：案例實戰信用卡欺詐檢測
第四課：濾波函數-改變圖像的神奇手段
第四階段：決勝AI深度學習必備原理
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