人工智能从哪里入门,什么是人工智能( 二 )

第三阶段：深度学习课程内容：深度学习概述，TensorFlow基础及应用，神经网络，多层LSTM，自动编码器，生成对抗网络，小样本学习技术，项目实战掌握技能：（1）掌握TensorFlow、BP神经网络、CNN卷积神经网络、递归神经网等深度学习算法；（2）掌握自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络等基本应用；（3）掌握深度学习前沿技术，并根据不同项目选择不同的技术解决方案；（4）掌握小样本技术，及与深度学习融合的相关方法，为企业样本不足情况提供解决方案。
第四阶段:图像处理技术课程内容:图像基础知识、图像运算与计算、图像几何变换、图像形态学、图像轮廓、图像统计、图像滤波、项目实战技能:(1)掌握图像处理技术基础知识；(2)掌握图像降噪、增强、恢复、分割、特征提取的处理方法和技术应用技能；(3)掌握图像与前沿深度学习处理方法的结合方法；(4)掌握前沿的深度学习模型，实现图像分类、目标检测、模式识别等主要应用。