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      • 機器學習與深度學習一體化實訓平臺 產品型號:eAI6700
        機器學習與深度學習一體化實訓平臺是為職業院校人工智能核心課程—《機器學習基礎》、《深度學習應用與實踐》、《自然語音處理》等課程進行各類算法應用學習、相關框架學習、相關應用案例實訓的開放性平臺。
      詳細內容

      平臺簡介

      機器學習與深度學習一體化實訓平臺是為職業院校人工智能核心課程—《機器學習基礎》、《深度學習應用與實踐》、《自然語音處理》等課程進行各類算法應用學習、相關框架學習、相關應用案例實訓的開放性平臺。該平臺包括:開源機器學習案例庫、開源深度學習框架及案例庫、大量訓練與測試數據、開源自然語音處理案例庫等。本實訓平臺主要解決以上三門課程教學實訓問題,真正培養學生具有人工智能專業知識的應用開發、測試、調試等能力。


      應用開發與實訓案例

      1、機器學習課程開源應用實訓案例

            1.1 投資建廠的決策樹算法應用實訓案例

            1.2 圖形分類的k最近鄰算法應用實訓案例

            1.3 事故預測的線性模型算法應用實訓案例

            1.4 文本分類的SVM算法應用實訓案例

            1.5 病例分析的貝葉斯分類器算法應用實訓案例

            1.6 距離測量的流行學習數據降維算法應用實訓案例

            1.7 網絡作者分群的聚類算法應用實訓案例

            1.8 圖像檢索的半監督學習算法應用實訓案例

            1.9 商品關聯銷售的關聯規則學習應用實訓案例

            1.10 走迷宮的強化學習應用實訓案例

      2、深度學習課程開源應用實訓案例(含自然語音處理與語音識別課程應用實訓案例)

      1)深度學習主要網絡結構與應用

            1.1 卷積神經網絡及應用;

            1.2 循環神經網絡及應用;

            1.3 殘差網絡及應用;

            1.4 生成對抗網絡及應用。

      2)深度學習開源框架與搭建

            2.1 基于TensorFlow框架的網絡模型搭建;

            2.2 基于PyTorch框架的網絡模型搭建。

      3)深度學習在自然語音處理的應用

            3.1 中文分詞與詞性標注;

            3.2 句法分析與文本處理;

            3.3 機器翻譯。

      4)深度學習在圖像處理的應用

            4.1 手寫數字識別;

            4.2 圖像分類;

            4.3 目標檢測識別;

            4.4 人臉識別;

            4.5 圖像生成。

      5)深度學習在語音識別的應用

            5.1 語音識別模型;

            5.2 語音輸入法;

            5.3 語音合成。

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