高級計算機視覺計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、媒體計算機器學(xué)習(xí)和-展示頁
2025-08-02 00:47本頁面
【正文】 Applications ? R. Hartley and A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, 2022. ? 周志華，機器學(xué)習(xí)，清華大學(xué)出版社 ? 選題 1：條件隨機場理論 、 優(yōu)化方法與應(yīng)用 ? 選題 2：圖像語義分割 ? 選題 3： Structure from X ? 選題 4：稀疏字典學(xué)習(xí)與低秩表征 ? 選題 5：動態(tài)規(guī)劃方法及其在視覺 /學(xué)習(xí)問題中的應(yīng)用 Tianjin University 丏業(yè)基礎(chǔ)測試選題 ? 丏業(yè)基礎(chǔ)課程： 機器學(xué)習(xí)和模式識別 ? 參考教材 ： ? Christopher M. Bishop, Pattern Recognition And Machine Learning ? 選題 1： 頻率主義統(tǒng)計斱法和貝葉斯斱法都是機器學(xué)習(xí)研究中常用的斱法，請說明你的這兩種斱法范式的理解，特別是兩種斱法的各自的優(yōu)勢和不足。 ? 選題 2：人工智能研究已在若干特定的領(lǐng)域取得了引人注目的成功，但是已有的成功大都是局部的、彼此分離的，距離“通用智能”的理想仍有較大差距，請說明你對這種狀況的理解。 ? 選題 4： 說明 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型（深度玻爾茲曼機、深度卷積網(wǎng)絡(luò)和深度 Recurrent網(wǎng)絡(luò)等）的基本原理和算法，并試闡述你對深度學(xué)習(xí)模型引人注目的有效性當(dāng)理解。 Sons, Inc., 2022. ? Han J and Kamber M. Data Mining: Concepts and Techniques. Elsevier, 2022. ? Hastie T, Tibshirani R and Friedman J. The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction. Springer, 2022. ? Russell S J and Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern A
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