人工智能赛道你需要提前学习好这些知识哦,具体包括:1、人工智能基础环境搭建部署:参赛选手根据题目要求完成指定版本的人工智能相关开发环境的部署,包括但不限于Anaconda、深度学习库PyTorch,并能够根据要求对部署的框架导入需要的相关库,包含但不限于Sklearn、OpenCV。
2、样本数据预处理:对给定的样本数据(图片、文本或者数值数据),检测和去除数据集中的噪声数据、重复数据和无关数据,处理遗漏数据,去除空白数据域,标准化、归一化、二元化数据以及特征提取等处理。
3、传统机器学习算法设计及应用:典型传统机器学习算法的设计应用。包含但不限于逻辑回归、支持向量机、决策树、Kmeans等,根据题目或场景,通过选用机器学习算法利用Sklearn或者其它机器学习框架训练模型,实现分类、聚类算法并解决问题。
4、深度学习算法设计及应用:包括但不限于卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络、强化学习算法等。根据题目或场景,通过选用深度学习相关算法,实现如图像、语音、文本分析等结构化/非结构化数据的识别检测等。
5、人工智能技术综合应用:给定现实场景和数据集,综合运用人工智能相关技术解决给定问题。