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课程介绍：

随着人工智能的发展，越来越多的抽象化数据等待着人们去挖掘，图像，语音等非结构化数据在未来的分析需求也在不断增大。学习本课程对未来想从事抽象数据方向的数据挖掘工作者是一个基础。

课程目标：

1.了解人工智能的应用场景；

2.掌握图像挖掘理论方法（数据压缩，数据变换，数据分类等）；

3.提升对抽象非结构化数据的理解。

讲师介绍：

多年从事数据挖掘方面工作，目前就职于某智能制造公司研究院，所在研究院曾获imagenet大赛人工智能分类算法世界第一。本数据挖掘在人工智能中的应用课程将讲授人工智能中的数据部分，从本质上讲述抽象数据的数据处理，数据挖掘等应用。透过实际案例示范，讲解数据本质，数据预处理，数据变化与增强，数据复原，数据压缩，数据分割，数据匹配，数据分类与聚类等。不依赖工具，让抽象的非结构化数据不再陌生。

课程大纲：

课时1：自我介绍与课程介绍

课时2：复杂非结构化数据简介

课时3：图像数据基本类型

课时4：图像数据基本运算

课时5：图像数据复杂代数运算与几何变换

课时6：非结构化数据域变换

课时7：非结构化数据均衡化，图像增强

课时8：滤波器

课时9：图像数据基础统计信息

课时10：图像数据高级统计信息（上）

课时11：图像数据高级统计信息（下）