融合深度学习的Android课程建设

在目前的Android课程中融合深度学习,以校园植物识别为例,在4理论+12实验课时中,明确Android在深度学习工作流程的两大角色:数据采集和现场识别,理论课讲解深度学习基础及TensorFlow基本概念,实验课操作Android Camera2 API采集图像数据集、TensorFlow迁移学习训练MobileNet模型和移动端导出并调用TFlite API本地识别。使学生掌握在PC端及Android端使用TensorFlow 框架。

第一作者信息
孙钰
sunyv@bjfu.edu.cn
13391588863
技术领域
人工智能
应用方向
人工智能视觉信号处理
人工智能语音信号处理
人工智能自然语言处理
知识点
机器学习及数据挖掘
其他作者信息
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4.卷积神经网络.pptx

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1.AI简介与TF基础.pptx

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2.神经网络与优化方法.pptx

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3.浅层分类神经网络.pptx

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1.房价预测.zip

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2.红酒鉴定.zip

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3.猫脸识别.zip

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实验1示例代码.zip

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实验2示例代码.zip

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实验3示例代码.zip

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实验指导书1 使用Camera2 API开发数据采集APP.docx

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实验指导书2 训练并导出TensorFlow Lite模型.docx

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实验指导书3 应用tensorflow-lite进行android本地识别.docx

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项目信息
2017
第一批次