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References.md 719 B

6 years ago
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  1. # References
  2. 可以自行在下属列表找找到适合自己的学习资料,虽然罗列的比较多,但是个人最好选择一个深入阅读、练习。当练习到一定程度,可以再看看其他的资料,这样弥补单一学习资料可能存在的欠缺。
  3. 列表等在 https://gitee.com/pi-lab/pilab_research_fields/blob/master/references/ML_References.md
  4. ## References
  5. * CNN 可视化工具 https://m.toutiaocdn.com/group/6822123587156050435
  6. - https://poloclub.github.io/cnn-explainer/
  7. - https://github.com/poloclub/cnn-explainer
  8. * 一款图像转卡通的Python项目,超级值得你练手
  9. - https://www.toutiao.com/a6821299115175969287/
  10. - https://github.com/minivision-ai/photo2cartoon

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》。