本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。

通过本课程的学习，使学员了解：

1、如何构建高效鲁棒的神经网络基础模型。

2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。

3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型，并进而利用互联网数据自主完成知识学习。

第1章 什么是开放环境的自适应感知

第2章 面向识别与理解的神经网络共性技术

第3章 通用视觉基元属性感知

第4章 相关机器学习算法