Theoretical Fundamental and Engineering Approaches for Intelligent Signal and Information Processing

课程简介

本课程涵盖适用于电子与信息工程领域的数学技术及其应用实例，特别是在图像和视频技术、语音和音频处理、模式识别、电信、光电、声学和电子电路等领域。

学习目标

完成本课程后，学生应掌握一些良好的工程方法、数学和优化技术，以进行上述领域的学术研究和高科技研发工作。

先修要求

学生应具备本科一年级或二年级的大学数学背景知识。特别是，应具备基本统计学、微积分、信号与线性系统的基本理解。

教学模式

授课：向学生讲授矩阵分析、概率、统计信号处理、优化、机器学习和深度学习等内容。辅导课：通过辅导问题和讨论，学生可以澄清概念并深入理解授课内容。实验练习：学生应用深度学习概念构建AI系统，包括使用Nvidia Jetson TX2 Developer Kit进行手写数字识别和使用网络摄像头进行实时物体识别；需提交实验报告。