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          • 机器学习与深度学习一体化实训平台eAI6700 产品型号:eAI6700
            机器学习与深度学习一体化实训平台是为职业院校人工智能核心课程—《机器学习基础》、《深度学习应用与实践》、《自然语音处理》等课程进行各类算法应用学习、相关框架学习、相关应用案例实训的开放性平台。
          详细内容

          平台简介

          机器学习与深度学习一体化实训平台是为职业院校人工智能核心课程—《机器学习基础》、《深度学习应用与实践》、《自然语音处理》等课程进行各类算法应用学习、相关框架学习、相关应用案例实训的开放性平台。该平台包括:开源机器学习案例库、开源深度学习框架及案例库、大量训练与测试数据、开源自然语音处理案例库等。本实训平台主要解决以上三门课程教学实训问题,真正培养学生具有人工智能专业知识的应用开发、测试、调试等能力。


          应用开发与实训案例

          1、机器学习课程开源应用实训案例

                1.1 投资建厂的决策树算法应用实训案例

                1.2        图形分类的k最近邻算法应用实训案例

                1.3        事故预测的线性模型算法应用实训案例

                1.4        文本分类的SVM算法应用实训案例

                1.5        病例分析的贝叶斯分类器算法应用实训案例

                1.6        距离测量的流行学习数据降维算法应用实训案例

                1.7        网络作者分群的聚类算法应用实训案例

                1.8        图像检索的半监督学习算法应用实训案例

                1.9        商品关联销售的关联规则学习应用实训案例

                1.10      走迷宫的强化学习应用实训案例

          2、深度学习课程开源应用实训案例(含自然语音处理与语音识别课程应用实训案例)

          1)深度学习主要网络结构与应用

                1.1 卷积神经网络及应用;

                1.2 循环神经网络及应用;

                1.3 残差网络及应用;

                1.4 生成对抗网络及应用。

          2)深度学习开源框架与搭建

                2.1 基于TensorFlow框架的网络模型搭建;

                2.2        基于PyTorch框架的网络模型搭建。

          3)深度学习在自然语音处理的应用

                3.1 中文分词与词性标注;

                3.2 句法分析与文本处理;

                3.3        机器翻译。

          4)深度学习在图像处理的应用

                4.1 手写数字识别;

                4.2        图像分类;

                4.3 目标检测识别;

                4.4 人脸识别;

                4.5 图像生成。

          5)深度学习在语音识别的应用

                5.1 语音识别模型;

                5.2 语音输入法;

                5.3 语音合成。

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