CSDN人工智能课程：从入门到实战

"CSDN人工智能课程大纲涵盖了从基础到高级的人工智能知识，包括机器学习、推荐算法和机器视觉三大方向。课程分为7周的公共部分学习，以及5周的推荐算法或机器视觉深入学习，最后有4周的高阶项目实践。课程内容包括但不限于数据预测、图像处理、目标检测等实际应用案例。" 在这个CSDN人工智能课程中，学员首先会接触到7周的机器学习公共部分，涉及一系列实际案例，如波士顿房价预测、共享单车骑行量预测、Otto商品分类、糖尿病发病预测等，这些案例旨在帮助学员理解并应用基本的机器学习模型。同时，图像颜色分量分解和米粒检测微项目则涉及图像处理，而Hough变换直线检测、HARRIS角点检测以及OpenCV的特征检测则进一步深化了对图像处理和计算机视觉的理解。 接下来的5周，学员可以选择深入学习推荐算法或机器视觉。在推荐算法部分，会有SVM、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM等多种算法的案例分析，以及协同过滤推荐和CTR预估的实际应用，例如在MovieLens电影推荐和CriteoCTR预估中的应用。而在机器视觉部分，课程包括相机标定、双目视觉三维重构、特征匹配、图像卷积神经网络的实现等，以及图像分类、检测模型的训练和使用。 最后4周的高阶项目实战，学员将有机会进行CTR预估项目，预测广告点击率，这在互联网广告行业中至关重要。此外，还有音乐网站用户流失预测项目，通过分析数据来预测订阅用户的流失情况，以帮助企业改进策略。在机器视觉领域，学员将进行视频目标跟踪，学习如何在实际系统中应用背景提取、目标分割等技术，以及全景拼接项目，掌握如何将不同图像拼接成全景图，提升在图像处理和计算机视觉领域的综合能力。 这个课程提供了一个全面的人工智能学习路径，涵盖理论知识和实践经验，旨在培养能够解决实际问题的人工智能专家。无论是对数据分析、推荐系统感兴趣，还是希望深入机器视觉领域，都能在课程中找到适合自己的学习内容，并通过实践项目提升专业技能。