课堂教学:使用卷积神经网络通过图像分类演示将人工智能引入新生 源码

手写数字识别 版权所有2020 The MathWorks,Inc. 介绍 该示例代码已与金泽理工大学合作使用卷积神经网络对图像分类进行了开发。 使用使用App Designer构建的原始可视化应用程序,学生可以在学习和体验实用技术的同时,可视化神经网络的训练过程,以使用自己的手写字母来提高其准确性。 工作流程 步骤1:准备资料 步骤1-1 [讲师]打印工作表(template.pdf)并将其提供给每个学生。 [学生]如下在打印的工作表上写0-9位数字。 步骤1-2 [讲师]扫描每个学生编写的工作表并将其另存为jpg图像(在本示例中,我们将其命名为1.jpg)。 步骤2:从手写数字创建训练数据 运行以下代码,然后输入您的名称并单击“确定”。 myimportnumber2_0 此代码从工作表中提取每个数字图像,并将其保存在每个文件夹中,如下所示。 第三步:训练和可视化模型 下面的