多媒体内容智能分析导论(张勇东, 谢洪涛, 张天柱, 毛震东) 2021春  课程号:EE150901
2021春  课程号:EE150901
7.0(2人评价)
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:一般
选课类别:通识 教学类型:理论课
课程类别:核心通识 开课单位:电子工程与信息科学系
课程层次:通修 学分:2.0
课程主页:暂无(如果你知道,劳烦告诉我们!)
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tbrket 2021春

这门课的其他评价参见公选课 多媒体技术概论 以及研究生课程 多媒体内容分析与理解.

张勇东老师负责第一节课的绪论,其余主要分下面四部分:

  1. 多媒体数据表示与特征提取

  2. 基于内容/基于概念的图像检索

  3. 视觉目标检测、跟踪与视频行为分析

  4. CNN, RNN, GAN

前两部分是谢洪涛老师讲,后两部分是张天柱老师讲。

作业有两个 coding 一个调研报告和大作业:​

  1. YUV to RGB colorspace

  2. SIFT implementation (bonus)

  3. 阅读 Deconvnet 论文,复现并撰写阅读报告

  4. 大作业 ML/DL 相关,处理多媒体内容(反正大家基本上就都做了目标检测/风格迁移之类的,不过如果正中研究领域会被质问很多奇怪问题。所以建议你避开 vision 方向选择例如 NLP(有实例可以验证这确实是可行的)

选课建议:(Python 基础 | GitHub 基础)&& 够用的 Google 能力 && ML/DL 基础(指:至少独立配置过深度学习项目并自行运行过)


出分后更新一下吧。这学期投了几十个小时,吃满了所有 bonus,总评还可以 水学分那肯定是拿不到这分数的...

另外最好认真做作业。

最后,建议大作业少抱大腿多学习... 要不然你啥也没做,又白嫖队友分数,一学期啥也没学会,拿着学分 有意思吗?我觉得是没啥意思。

(最后修改于 5 0
星痕 2021春

这门课应该是给高年级的学生上的,重点在多媒体内容的深度学习和神经网络。对大一来说,如果你不去花很大功夫去理解课程内容的话,这门课宛如天书一般的存在,去听课跟看个热闹似的。而且,千万别想着水过去,否则最后的大作业答辩会让你当场崩溃,最后的给分很大程度上看答辩现场效果和之后的大作业报告。墙裂不建议没有机器学习基础的大一学生来!

1 0

张勇东

教师主页: 暂无

谢洪涛

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张天柱

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毛震东

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