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模式识别林学訚
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视频类别: 课程教学
视频语言: 汉语
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添加时间: 2004-8-5 9:09:00
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::视频简介::
教师简介: 林学訚  清华大学计算机科学与技术系教授、博士生导师。  1962年毕业于清华大学自动控制系,留校任教至今。   教学方面,主讲模式识别、数字图像处理以及计算机视觉等课程。  科研主要在计算机视觉、图像处理、模式识别等方面。开展计算机视觉方面的研究已有二十多年,在移动机器人视觉导引的研究中有独创性成果,并因而获电子工业部科技进步二等奖。近年来指导研究生成功研制汽车车牌识别系统已在国内应用。  模式识别是为适应本科生开设的课程,力求做到深入浅出、概念清楚,使同学能掌握模式识别的基本概念、基本工作原理以及典型处理问题的方法。 课程简介:  模式识别是针对计算机专业的本科生开设的课程,也可作为工程硕士研究生学习使用。  模式识别是研究让计算机识别事物的一门科学,如语音识别、印刷体识别、手写汉字识别等都是计算机识别事物的典型例子。计算机自动识别事物的需求已越来越广泛,因此模式识别是一门重要的专业基础课。  通过此门课的学习可以使学生了解用计算机识别事物的基本原理、方法、了解模式识别中最基本的概念,了解计算机分类识别事物(监督学习)和计算机分析数据(非监督学习)的概念及基本方法,了解人工神经元网络的工作原理及其在模式识别中的应用,了解模糊数学在模式识别中的应用。 学习目标:  本课程开设的目的是为了使学生能应用模式识别处理计算机自动识别事物,机器学习数据分析中有关的技术问题。由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术,因此在学习内容上侧重基本概念的讲解,,辅以必要的数学推导,使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念,以及最基本的处理问题方法。学生在学习过程中还会用到一些概率论的最基本知识,线性代数中的部分知识,对学生在数学课中学到知识的进一步理解与巩固起到温故而知新的作用。  本课程安排了一些习题,以及适量的实验,以便学生能通过做练习与实验进一步掌握课堂知识,学习了本课程后,大部分学生能处理一些简单模式识别问题,如设计获取信息的手段,选择要识别事物的描述方法以及进行分类器设计。部分同学可在此基础上进一步深造。
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