ENVI(The Environment for Visualizing Images)是一个完整的遥感图像处理平台,应用汇集中的软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。
共49课时20小时20分47秒
本课程是关于深度学习和自动驾驶的综合教程,英语原声,并配有中文字幕。课程内容包括深度学习基础、自动驾驶技术、深度强化学习、计算机视觉及其在自动驾驶中的应用,以及如何利用深度学习感知人类行为。此外,还有来自Waymo、nuTonomy和Aurora等公司技术专家的讲座,分享他们在自动驾驶机器学习和深度学习应用方面的经验和见解。
共8课时8小时22分7秒
本课程完整覆盖数据挖掘领域的各项核心技术,包括数据预处理、分类、聚类、回归、关联、推荐、集成学习、进化计算等。强调在知识的广度、深度和趣味性之间寻找最佳平衡点,在生动幽默中讲述数据挖掘的核心思想、关键技术以及一些在其它相关课程和教科书中少有涉及的重要知识点。本课程适合对大数据和数据科学感兴趣的各专业学生以及工程技术人员学习,不追求纯粹的理论推导,而是把理论与实践有机结合,让学生学到活的知识、有用的知识和真正属于自己的知识,特别是数据分析领域的研究方法和思维方式。
共65课时14小时55分52秒
云计算技术(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关,也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
共15课时5小时4分13秒
随着搜索应用程序,图像识别、App应用、成像、医学、无人机和无人驾驶汽车,计算机视觉在我们的社会中已经变得无处不在。许多这样的应用程序,比如:图片分类、定位和检测的核心功能任务都是视觉识别技术完成的。最新发现的神经网络方法(又名“深度学习”),极大地提升了视觉识别系统的先进性能。
共37课时20小时8分36秒
机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
共46课时15小时18分45秒
此课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘与统计模式识别的知识。主题包括:(i) 监督学习(参数/非参数算法、支持向量机、内核、神经网络)。(ii) 非监督学习(聚类、降维、推荐系统、深度学习)。(iii) 机器学习的优秀案例(偏差/方差理论;机器学习和人工智能的创新过程)课程将拮取案例研究与应用,学习如何将学习算法应用到智能机器人(观感,控制)、文字理解(网页搜索,防垃圾邮件)、计算机视觉、医学信息学、音频、数据挖掘及其他领域上。
共113课时19小时28分58秒
主要内容:人工智能的定义,树搜索算法,无信息搜索策略,启发式搜索策略,约束满足问题求解,博弈算法,贝叶斯网络,隐马尔可夫模型,卡尔曼滤波器。 特色:人工智能课程在学校的讲授时间为32个学时,面对计算机科学与技术硕士研究生,是一门专业必修课。由于人工智能基础理论涉及到智能搜索,推理,机器学习等,是现在信息类研究生各研究方向的必备理论基础,能为学生深入各方向的研究打下良好的基础。其中的思想可以应用于模式识别,图像视频智能分析处理,数据挖掘及各种信息的智能处理应用中。由于课程讲授侧重于算法的描述,所以学生并不会觉得枯燥,在结合编程的实践练习下能很好掌握智能思想。
共40课时8小时47分20秒
(1)理解机器学习,通过介绍机器学习的基本问题(分类、聚类、回归、降维)介绍经典算法; (2)Python第三方库sklearn(scikit-learn),讲解应用机器学习算法快速解决实际问题的方法。
共27课时3小时17分52秒