• 2020/4/21至2020/4/24 北京

• 2021/5/27至2021/5/30 深圳

• 2021/10/1至2021/10/4 上海

培訓收益

課程中通過細致講解，使學員掌握該技術的本質。具體收益包括：

1.掌握OpenCV的使用；

2.理解卷積神經網絡；

3.掌握Tensorflow的使用；

4.掌握keras的使用；

5.通過各個應用場景的實際經典項目案例，深入解讀計算機視覺技術的應用。

培訓特色

本次培訓從實戰(zhàn)的角度對計算機視覺技術進行了全面的剖析，并結合實際案例分析和探討計算機視覺技術的應用場景，給計算機視覺技術相關從業(yè)人員以指導和啟迪。

日程安排

第一天上午

OpenCV使用

1.安裝opencv

2.圖像處理基礎

3.圖像運算和轉換

4.圖像平滑處理

5.圖像梯度

6.圖像邊緣檢測

7.圖像金字塔

8.人臉檢測和識別

第一天下午

卷積神經網絡介紹

1.感受野，權值共享

2.卷積計算

3.卷積的步長

4.池化

5.Padding

6.MNIST網絡結構介紹

第二天上午

Tensorflow使用

1.深度學習框架介紹

2.Tensorflow安裝

3.Tensorlfow基礎知識：圖，變量，fetch，feed

4.Tensorflow線性回歸

5.Tensorflow非線性回歸

6.Mnist數據集合Softmax講解

7.使用BP神經網絡搭建手寫數字識別

8.交叉熵(cross-entropy)講解和使用

9.過擬合,正則化,Dropout

10.各種優(yōu)化器Optimizer

11.改進手寫數字識別網絡

12.卷積神經網絡CNN的介紹

13.使用CNN解決手寫數字識別

第二天下午

keras使用

1.實現線性回歸

2.實現非線性回歸

3.MNIST數據集以及Softmax介紹

4.MNIST分類程序

5.交叉熵的應用

6.Dropout應用

7.正則化應用

8.優(yōu)化器介紹及應用

9.CNN應用于手寫數字識別

10.cifar-10圖片分類

11.模型的保存和載入

12.繪制網絡結構

第三天上午

圖像識別項目

1.介紹Google圖像識別模型Inception-v3

2.使用Inception-v3做圖像識別

貓狗分類項目

1.圖像數據預處理

2.貓狗分類-簡單CNN

3.貓狗分類-VGG16-bottleneck

4.貓狗分類-VGG16-Finetune

第三天下午

驗證碼識別項目

1.多任務學習介紹

2.驗證碼識別項目

目標檢測項目

1.目標檢測任務介紹

2.RCNN/Fast-RCNN/Faster-RCNN算法介紹

3.YOLO算法介紹

4.SSD算法介紹

5.目標檢測項目實戰(zhàn)

第四天上午

目標分割項目

1.目標分割任務介紹

2.全卷積網絡

3.雙線性上采樣

4.特征金字塔

5.Mask RCNN算法介紹

6.目標分割項目實戰(zhàn)

第四天下午

圖像風格遷移項目

1.圖像風格遷移介紹

2.圖像風格遷移項目實戰(zhàn)

GAN項目

1.生成式對抗網絡GAN介紹

2.生成式對抗網絡GAN項目實戰(zhàn)

第五天業(yè)內經驗交流

授課專家

蔣老師清華大學博士，人工智能專家 機器學習，深度學習領域多年一線開發(fā)研究經驗，精通python、算法原理與編程實踐�，F就職于某大型國有科技公司從事大數據和人工智能的應用和開發(fā)。豐富的項目實戰(zhàn)經驗，對大數據的收集、處理、數據挖掘在實際應用中有深刻的認識。致力于利用大數據、人工智能在企業(yè)決策規(guī)劃、語義理解、數據可視化方面的應用。具有多年授課培訓經驗，講課通熟易懂，代碼風格簡潔清晰。

覃老師上海大學物理學碩士，創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術總監(jiān)。機器學習，深度學習領域多年一線開發(fā)研究經驗，精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學習框架完成過多項圖像，語音，nlp，搜索相關的人工智能實際項目，研發(fā)經驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經驗，講課通熟易懂，代碼風格簡潔清晰。

楊老師 計算機博士，目前就職于中科院某研究所，長期從事深度學習與機器學習研究工作，在NLP與CV領域有很深造詣，主持多項科技專項，并帶領團隊深入一線研發(fā)并落地，XXX視頻監(jiān)控與分析系統、XXX輿情監(jiān)控系統、XXX智能對話系統及 XXX森林防火無人機跟拍系統等。申請發(fā)明專利2項、部級科技進步二等獎一次，在SIGIR、CIKM及AAAI的國際會議發(fā)表多篇文章。

趙老師計算機博士，目前主要研究方向包括電子推薦、智能決策和大數據分析等。主持國家自然科學基金2項、中國博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多項企業(yè)合作課題等項目。已在《管理科學學報》、《系統工程學報》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management，Information Systems Frontiers等國內外刊物和學術會議發(fā)表論文90多篇，其中被SCI、EI收錄40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客戶智能》、《商務智能（第四版）》、《商務智能 數據分析的管理視角（第三版）》、《數據挖掘實用案例集》等多部。