人工智能時(shí)代的目標(biāo)識別課程教學(xué)

摘要： 目標(biāo)識別的核心任務(wù)是判別圖像的目標(biāo)類型，通常采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成，而魯棒特征提取是其關(guān)鍵。傳統(tǒng)人工提取的特征通常存在表達(dá)能力較弱的問題。深度學(xué)習(xí)理論的興起為高精度目標(biāo)識別提供了有效的解決途徑，同時(shí)因其理論較為豐富，涉及面較廣，給目標(biāo)識別課程的講授帶來了新的挑戰(zhàn)。通過設(shè)計(jì)具有專業(yè)特色的課程內(nèi)容、構(gòu)建知識鏈條、師生共建活躍課堂和全方位考核模式的探索等進(jìn)行課程改革；在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)...