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飞行器智能感知与控制 / machinelearning_notebook

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机器学习与人工智能

机器学习越来越多应用到飞行器、机器人等领域,其目的是利用计算机实现类似人类的智能,从而实现装备的智能化与无人化。本课程旨在引导学生掌握机器学习的基本知识、典型方法与技术,通过具体的应用案例激发学生对该学科的兴趣,鼓励学生能够从人工智能的角度来分析、解决飞行器、机器人所面临的问题和挑战。本课程主要内容包括Python编程基础,机器学习模型,无监督学习、监督学习、深度学习基础知识与实现,并学习如何利用机器学习解决实际问题,从而全面提升自我的《综合能力》

由于本课程需要大量的编程练习才能取得比较好的学习效果,因此需要认真去完成《机器学习与人工智能-作业和报告》,写作业的过程可以查阅网上的资料,但是不能直接照抄,需要自己独立思考并独立写出代码。本教程的Python等运行环境的安装说明请参考《Python环境安装》

为了让大家更好的自学本课程,课程讲座的视频在《B站 - 机器学习与人工智能》,欢迎大家观看学习。

Machine Learning Cover

1. 内容

  1. 课程简介
  2. Python
  3. numpy & matplotlib
  4. kNN
  5. kMeans
  6. Logistic Regression
  7. Neural Network
  8. PyTorch
  9. Deep Learning

2. 学习的建议

  1. 为了更好的学习本课程,需要大家把Python编程能力培养好,通过一定数量的练习题、小项目培养Python编程思维,为后续的机器学习理论与实践打好坚实的基础。
  2. 每个课程前半部分是理论基础,后半部分是代码实现。如果想学的更扎实,可以自己把各个方法的代码亲自实现一下。做的过程如果遇到问题尽可能自己想解决办法,因为最重要的目标不是代码本身,而是学会分析问题、解决问题的能力。
  3. 不能直接抄已有的程序,或者抄别人的程序,如果自己不会要自己去想,去找解决方法,或者去问。如果直接抄别人的代码,这样的练习一点意义都没有。如果感觉太难,可以做的慢一些,但是坚持自己思考、自己编写练习代码。。
  4. 请先遍历一遍所有的文件夹,了解有什么内容,资料。各个目录里有很多说明文档,如果不会先找找有没有文档,如果找不到合适的文档就去网上找找。通过这个过程锻炼自己搜索文献、资料的能力。
  5. 本课程的练习题最好使用《Linux》以及Linux下的工具来做。逼迫自己使用《Linux》,只有多练、多用才能快速进步。如果实在太难,先在虚拟机(建议VirtualBox)里装一个Linux(例如Ubuntu,或者LinuxMint等),先熟悉一下。但是最终需要学会使用Linux。

3. 参考资料

4. 更进一步学习

在上述内容学习完成之后,可以进行更进一步机器学习、计算机视觉方面的学习与研究,具体的资料可以参考:

  1. 编程是机器学习研究、实现过程非常重要的能力,编程能力弱则无法快速试错,导致学习、研究进度缓慢;如果编程能力强,则可以快速试错,快速编写实验代码等。强烈建议大家在学习本课程之后或之中,好好把数据结构、算法等基本功锻炼一下。具体的教程可以参考《一步一步学编程》
  2. 飞行器智能感知与控制实验室-培训教程与作业:这个教程是实验室积累的机器学习与计算机视觉方面的教程集合,每个课程介绍基本的原理、编程实现、应用方法等资料,可以作为快速入门的学习材料。
  3. 视觉SLAM是一类算法、技巧、编程高度集成的系统,通过学习、练习SLAM能够极大的提高自己的编程、解决问题能力。具体的教程可以参考《一步一步学SLAM》
  4. 《编程代码参考、技巧集合》:可以在这个代码、技巧集合中找到某项功能的示例,从而加快自己代码的编写
  5. 《学习方法论与技巧》

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