概述
OpenMMLab AI实战营 第一期
第一期课程主要是入门的一些基础知识的介绍，这里就不做细节记录了。大致内容如下：
- 计算机视觉入门知识介绍
- 计算机视觉的应用
- 计算机视觉的发展
- 早期萌芽（1960~1980）：边缘检测等
- 统计机器学习与模式识别（1990~2000）：Eige Face、Haar小波特征、VJ人脸检测，一些经典的视觉特征：SIFT、HOG等
- ImageNet（2006）
- 初有成效的视觉系统（~2010）：Feature+SVM、DPM
- Deep Learning（2012~）：AlexNet、VGGNet、ResNet等
- OpenMMLab开源体系
本次课程并未详细阐述，详细了解可以参考：https://space.bilibili.com/1293512903/channel/collectiondetail?sid=737727。
- 机器学习和神经网络简介
这个部分是主要是一些基础知识的介绍，大致内容如下：
- 机器学习基础
- 典型范式
- 监督学习
- 无监督学习
- 强化学习
- 典型范式
- 机器学习中的分类问题
- 线性分类器
- 感知器
- 基本流程
- 训练
- 验证
- 应用
- 神经网络
- 非线性分类器
- 训练
- CNN
- Pytorch环境配置与基本使用
最后
以上就是健康烤鸡为你收集整理的OpenMMLab AI实战营 第一期OpenMMLab AI实战营 第一期的全部内容，希望文章能够帮你解决OpenMMLab AI实战营 第一期OpenMMLab AI实战营 第一期所遇到的程序开发问题。
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