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Developer V2.0系列课程。计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一,它衍生出了一大批快速发展且具有实际作用的应用,包括 人脸识别 、图像检测、目标监测以及智能驾驶等。这一切本质都是对图像数据进行处理,本课程就图像处理理论及相应技术做了介绍,包括传统特征提取算法和卷积神经网络,学习时注意两者的区别。来自:百科本赛题围绕生活场景-垃圾分类,基于计算机视觉的AI算法展开,使用ModelArts等平台和技术解决生活中的实际问题。 【赛事背景】 近年来,以AI技术为核心的各项应用经过多年的快速发展,人工智能已经融入到人们的生活当中。随着产业需求和政策导向需要,各公司在AI技术方面的投资持续增长,计算机视觉已经成为来自:百科
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广与应用。虽然手写数字识别本身的领域比较狭窄,实用性有限,但是在它基础上发展起来的卷积神经网络等计算机视觉技术早已应用在更为复杂的任务中,因此,手写数字识别也成为计算机视觉领域衡量算法表现的一个基准任务。所以,通过这一实践场景来了解神经网络开发和训练,可谓再好不过了。如何使用深度来自:百科
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