?? 本文選自專欄：人工智能領域200例教程專欄
從基礎到實踐，深入學習。無論你是初學者還是經驗豐富的老手，對于本專欄案例和項目實踐都有參考學習意義。
??? 每一個案例都附帶有在本地跑過的核心代碼，詳細講解供大家學習，希望可以幫到大家。歡迎訂閱支持，正在不斷更新中，本專欄最終不低于200篇文章案例~

一.基于深度學習的手寫數學表達式識別

人工智能（AI）已經在各個領域取得了巨大的成功，其中之一就是在手寫文字和數學表達式識別方面的應用。這一技術的突破是深度學習方法的興起，特別是卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的廣泛應用。本文將深入探討如何基于深度學習實現手寫數學表達式的識別，包括技術原理、數據準備和模型訓練，同時提供Python代碼示例。

技術原理

手寫數學表達式識別的關鍵是將手寫文本轉化為計算機可以理解的形式。深度學習模型在這方面表現出色，因為它們可以自動學習特征，并且具有強大的表達能力。

1. 數據預處理：

   • 手寫數學表達式通常以圖片的形式呈現，首先需要將這些圖片轉化為數字矩陣。這可以通過圖像處理庫（如OpenCV）來實現。
   • 數據增強是一個重要的步驟，它可以增加模型的魯棒性。常見的