Sari la conţinutul principal
Nume de utilizator
Parolă
Conectare
Moodle Login Page
Tablou de bord
Pagini utile
Pagina facultății CIM
Orarul studiilor FCIM
Calendarul universitar
Planuri de învățămînt
Programe de licență
Programe de master
Română (ro)
English (en)
Français (fr)
Română (ro)
Русский (ru)
Caută cursuri
Trimite
11.Алгоритмы детекции объектов
Faceți clic pe legătura
11.Алгоритмы детекции объектов.pptx.pdf
pentru a vedea fișierul.
◄ 10.Технологии компьютерного зрения
Sari la...
Sari la...
Announcements
Учебная программа по искусственному интеллекту
Форма для оценки курса
1.Введение в искусственный интеллект (ИИ)
2.Методы очистки и подготовки данных для алгоритмов машинного обучения
3.Корреляция и линейная регрессия
4.Машинное обучение: супервизированное обучение
5.Машинное обучение: несупервизированное обучение
6.Искусственные нейронные сети (ANN)
7.Применение ANN: Кластеризация
8.Рекуррентные нейронные сети (RNN)
9.Свёрточные нейронные сети (CNN)
10.Технологии компьютерного зрения
Лабораторная работа №1 – Линейная регрессия
Лабораторная работа №1
Лабораторная работа №2– Обучение под наблюдением.
Лабораторная работа №2
Лабораторная работа №3 – Использование различных алгоритмов кластеризации
Лабораторная работа №3
Лабораторная работа №4 - Модели прогнозирования
Лабораторная работа №4
Лабораторная работа №5 – Применение искусственных нейронных сетей
Лабораторная работа №5
Лабораторная работа №6 – Алгоритмы обнаружения объектов
Лабораторная работа №6
Аттестация 1
Аттестация 2
Темы для подготовки к экзамену
Лабораторная работа №1 – Линейная регрессия ►
Înapoi
