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Python编程 Level 7

Python编程 Level 7

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课程介绍

  Python Level 7

  适合熟练掌握python基础知识、numpy和pandas数据处理的学生,利用sklearn、OpenCV、keras等常用的人工智能库,通过训练一些简单的人工智能分类模型,培养学生对算法的兴趣,并利用所学知识搭建自己的人工智能应用系统。

课程对象

上课形式

学习时长
五年级(以上)

12节录播课+12节小班课+3个月在线答疑

3个月(建议)

课程大纲

序号
课程
课程内容
知识点
1
通用图像识别
本节课通过调用百度图像识别API,让学生初步认识人工智能以及目前人工智能的现状

1.初识人工智能

2.API

3.查看技术文档

4.调用API实现图像识别功能

2
EasyDL定制化物体检测
本节课通过使用EasyDL定制化训练平台,手工训练一个物体检测模型,让学生初步接触到训练人工智能模型的步骤。

1.人工智能的发展历史

2.EasyDL定制化训练平台

3.手动训练物体检测模型

4.生成API,在程序中调用训练的模型

3
识别鸢尾花
本节课通过利用鸢尾花不同品种的花瓣、花萼的大小差异,使用决策树算法进行机器学习,训练能识别鸢尾花品种的分类器。

1.Sklearn模块介绍

2.特征提取

3.决策树算法

4.训练识别鸢尾花的分类器

4
语音识别
本节课介绍了语音识别相关知识以及语音识别的流程,并通过百度语音的API制作了一个通过语音控制电脑的程序

1.了解语音识别

2.语音识别的流程

3.调用语音识别API

4.通过API识别的结果对电脑进行控制

5
图像风格转换
本节课介绍了计算机视觉领域,并介绍了如何来识别图像的边缘,通过OpenCV库加载已经训练好的神经网络模型进行图像风格转换。

1.了解计算机视觉领域

2.图像边缘识别

3.使用OpenCV库

4.使用已经训练好的模型进行风格转换

6
神经网络——感知器 本节课开始了解神经网络,通过介绍生物的神经元传输引出早期的人工神经网络,并开始学习人工神经网络的基础单元——感知器

1.人工神经网络的起源

2.M-P神经元模型

3.感知器数学模型

4.反向传播

7
多层神经网络——手写体识别(一)
本节课主要学习数据集的预处理,以及使用keras搭建多层神经网络模型

1.Keras介绍

2.mnist数据集下载及处理

3.搭建多层神经网络模型

8
多层神经网络——手写体识别(二)
本节课在上节课的基础上开始对多层神经网络模型进行编译、训练,并将训练好的模型保存为本地文件夹,随时读取使用。

1.编译神经网络模型

2.训练神经网络模型

3.保存模型

4.读取并使用神经网络模型

9
人脸识别系统(一)
本节课主要通过Qt designer软件来设计出程序的UI界面,并通过OpenCV库来开启摄像头并在程序界面上显示出来,电脑程序里面常见逻辑的处理

1.Qt designer的使用

2.Pyqt5搭建程序UI

3.将程序的UI界面代码和逻辑代码分离

4.通过OpenCV库来开启摄像头并在程序界面上显示出来

10
人脸识别系统(二)
本节课修复上节课关闭程序后没有完全释放摄像头的bug并实现了拍照的功能,绘制出信息录入的UI界面

1.通过OpenCV释放摄像头

2.常见消息弹窗设置

3.实现拍照功能

4.绘制信息录入的UI界面

11
人脸识别系统(三)
本节课将上节课绘制的信息录入窗口显示出来,并实现信息录入的功能,并优化程序逻辑结构

1.显示信息录入窗口

2.实现信息录入功能

3.优化程序逻辑

12
人脸识别系统(四)
本节课详解介绍了实现人脸识别的流程并实现了人脸识别功能,实现了将识别的人脸信息显示在程序界面上

1.识别模块的应用

2.OpenCV将识别到的人脸标记出来

3.显示人脸数据的个人信息

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