基于AI Studio的机器学习实践训练通识课建设

来源 :计算机教育 | 被引量 : 0次 | 上传用户:diyapple
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对非计算机学科学生对机器学习课程的学习需求,以北京理工大学“机器学习理论和实践”实践训练通识课为例,从课程总体设计、实验案例设计和教学效果3个维度详细探讨面向各个专业的实践训练通识课程建设方案,提出基于教育2.0到3.0的教学模式和结合大创竞赛、校企合作的人才培养模式.
其他文献
为在交通标志检测过程中同时满足精度和速度的需求,建立一种改进的基于区域全卷积网络(R-FCN)的交通标志检测模型.通过K-means聚类算法对数据集进行分析,选择合适的锚点框.对特征提取网络ResNet101进行结构简化,只使用前25层来提取特征,以缩短检测时间.在模型中引入可变形卷积和可变形位置敏感RoI池化层,以提高模型对交通标志的感应能力.模型训练过程中使用在线困难样本挖掘策略从而减少简单样本数量.在交通标志检测数据集GTSDB上的实验结果表明,该模型对交通标志位置信息较敏感,AP50和AP75指标
手部分割技术受手部形态、分割背景等因素的影响,分割效率难以提高.在CornerNet-Saccade模型基础上构造一种基于扫视机制的分割模型.通过模拟人眼观察物体时先扫视再仔细观察的行为特征,降低待处理图像的像素数量并在初步判断手部位置后将掩码分支添加到不同尺度特征图中,完成精细分割任务.在此基础上,引入线性瓶颈结构完成模型轻量化操作以降低模型复杂度.实验结果表明,该模型在Egohands数据集上平均交并比高达88.4%,优于RefinNet、U-Net等主流模型,轻量化处理后其平均交并比虽降低了2.2个
基于迭代的图像风格转换在图像重组时未考虑内容图像的结构,导致生成的图像存在线条扭曲.为约束图像重组时的信息,提出一种基于边缘检测的图像风格转换算法.通过Sobel滤波器在内容图像和生成图像相同的卷积层上提取边缘信息,同时以均方误差作为损失函数.在此基础上,将边缘损失、内容损失和风格损失的加权代数和作为神经网络的总损失.实验结果表明,该算法能够有效抑制图像的线条扭曲,减少图像噪声,生成更高质量的图像.
立体图像质量评价(SIQA)是评估立体成像系统性能的一种有效方法.考虑到深度信息是立体图像的重要特征,提出一种结合卷积神经网络(CNN)与立体图像深度显著性特征的无参考SIQA方法.分别利用改进显著特征检测模型和高斯差分滤波器提取立体图像的显著特征和深度特征,并通过小波变换融合两者得到深度显著性特征.在此基础上,将深度显著性特征、对比度特征和亮度系数归一化特征作为输入特征对CNN进行模型训练,从而预测图像的质量分数.该方法在LIVE 3D IQA PhaseⅠ、PhaseⅡ、NBU 3D IQA图像库上的
传统主流目标检测算法在嵌入式平台无法兼具高实时性与高准确性,难以应用于边缘智能等领域.为解决微小目标跟踪检测在嵌入式平台实时应用的瓶颈,提出一种高实时微小目标跟踪检测方法.利用轻量化神经网络的骨干网络和路径聚合网络,对整体网络进行针对化的剪枝优化,同时深度融合相关滤波算法,提升针对微小目标跟踪检测的准确度和速度.在3D物体场景渲染器自建的军事微小目标数据集上的实验结果表明,在100像素的极小目标跟踪识别中,与DarkNet53-CSP方法相比,该方法检测精度大幅提高,在400~10000像素的微小目标识别
人脸表情细微的类间差异和显著的类内变化增加了人脸表情识别难度.构建一个基于多尺度双线性池化神经网络的识别模型.设计3种不同尺度网络提取人脸表情全局特征,并引入分层双线性池化层,集成多个同一网络及不同网络的多尺度跨层双线性特征以捕获不同层级间的部分特征关系,从而增强模型对面部表情细微特征的表征及判别能力.同时,使用逐层反卷积融合多层特征信息,解决神经网络通过多层卷积层、池化层提取特征时丢失部分关键特征的问题.实验结果表明,该模型在FER2013和CK+公开数据集上的识别率分别为73.725%、98.28%,
针对现有美式手语(ASL)识别算法准确率低和模型训练时间长的问题,提出一种结合双向二维主成分分析(Bi-2DPCA)与卷积神经网络(CNN)并基于贝叶斯优化的识别算法.利用Bi-2DPCA算法对原始图像做数据降维处理,提取行、列方向的特征图,使用卷积神经网络对特征图进行训练分类,同时采用贝叶斯优化算法对模型超参数进行自动调参.在24分类ASL数据集上的实验结果表明,该算法的识别准确率达到99.15%,训练时间相比传统CNN算法减少90.3%.
针对点云数据集样本不均衡及PointNet网络无法充分利用点云邻域信息的问题,提出一种三维点云场景分割模型.根据几何信息将原始点云块同质分割为超点,利用小型PointNet网络将点云原始特征映射到高维空间中,并挖掘场景中深层语义信息.在此基础上,构建自归一化属性门控单元优化点云上下文语义分割效果,采用二维图像领域中的Focal Loss损失函数实现点云场景分割.实验结果表明,该模型在S3DIS数据集上的平均交并比、总体精度、平均精度分别达到63.8%、86.4%、74.3%,较SPG模型分别提升1.7、0
针对癌症数据集中存在非平衡数据及噪声样本的问题,提出一种基于RENN和SMOTE算法的癌症患者生存预测算法RENN-SMOTE-SVM.基于最近邻规则,利用RENN算法减少多数类样本中噪声样本数量,并通过SMOTE算法在少数类样本间进行线性插值增加样本数量,从而获得平衡数据集.基于美国癌症数据库非平衡乳腺癌患者数据集对癌症患者的生存情况进行预测分析,实验结果表明,与SVM算法、Tomeklinks-SVM算法等5种常用算法相比,该算法的分类及预测效果更好,其正确率、F1-score、G-means值分别为
针对《高等学校慕课建设规范与应用指南》内容,结合混合式课程教学理念、混合式课程教学设计、混合式课程教学实施等方面,进行分析和解读,同时介绍相关的实践案例,目的 是帮助读者在进行一流课程建设过程中把握正确方向、产出创新成果.