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单元一 Python篇 与机器沟通
1.1 Python的历史
1.2 Python的作用
1.2.1 Web应用开发
1.2.2 自动化运维
1.. 人工智能领域
1.2.4 网络爬虫
1.2.5 科学计算
1.2.6 游戏开发
1.3 Python的设计哲学
1.4 Python的特点
1.5 学习计划
实训案例1 Python“读心术”
实训案例2 “读心术”进阶
实训案例3 像搭积木一样学函数
实训案例4 汉诺塔小游戏
实训案例5 科学计算与可视化
单元二 机器学习篇 让机器能决策
2.1 机器学习
2.2 机器学习应用
. 机器学习方法
..1 学方
..2 学习任务
2.4 机器学习算法
2.4.1 回归
2.4.2 分类
2.4.3 聚类
实训案例1 预知未来牛肉价格
实训案例2 我来帮你挑草莓
实训案例3 远离疾病早预防
实训案例4 这位顾客可不可能点可乐
实训案例5 近朱者赤近墨者黑
单元三 深度学习篇 让机器会思考
3.1 浅层学习和深度学习
3.2 人脑视觉机理
3.3 深度学与经网络
实训案例1 全连接神经网络——猜数字益智游戏
实训案例2 卷积神经网络——你是我的眼
实训案例3 卷积神经网络——播下“智能”的种子
实训案例4 循环神经网络——鸡蛋应该放在几个篮子里
实训案例5 生成对抗网络——的画笔
单元四 计算机视觉篇 让机器看得见
4.1 计算机视觉概述
4.1.1 人脸识别
4.1.2 多目标跟踪
4.1.3 图像分割
4.1.4 风格迁移
4.2 计算机视觉与数字图像处理
4.2.1 计算机视觉
4.2.2 数字图像处理
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