课程大纲：Flappy Bird 游戏培训
1 OpenCV 将图像可视化
2 OpenCV 的模板匹配方法
3 特征提取的技巧
4 skimage 图像基本操作
5 使用 Keras 搭建卷积神经网络
6 OpenCV 图像的坐标体系
7 卷积神经网络的搭建
8 Keras 的基本用法
9 深度强化学习的概念
1
纯人工操作方式玩 Flappy Bird 游戏
1.pygame版FlappyBird的输入输出内容
2.opencv将图像可视化
2
用模板匹配玩转 Flappy Bird
1.OpenCV的坐标体系
2.OpenCV的模板匹配方法 3.图像裁剪
1
使用不同的模板匹配方法
1.模板匹配算法的具体实现与意义
3
用前向网络玩转 Flappy Bird
1.卷积神经网络的搭建
2.中间过程的可视化
3.特征提取的技巧
2
实现卷积
1.卷积操作的理解
3
用其它方法找到小鸟
1.图像的像素点操作
4
用 Keras 玩转 Flappy Bird
1.Keras的基本使用方法
2.skimage对图像的基本操作方法
3.用Keras读取已训练的模型并预测
4.从网络的任意中间层抽取特征
5
利用强化学习玩转 Flappy Bird
1.深度强化学习基础概念
2.用Keras搭建卷积神经网络
3.用Keras训练强化学习模型
4
使用 keras 函数式模型实现网络结构
1.keras的网络构建
请
登录
后发表评论
新评论
全部
第1节
第2节
第3节
第4节
第5节
第6节
第7节
第8节
第9节
第10节
第11节
第12节
第13节
第14节
第15节
第16节
第17节
我的报告 / 所有报告
加入高级会员获得助教答疑
