計(jì)算機(jī)視覺算法工程師其它上課時(shí)間：

• 2021/6/24至2021/6/25 深圳

• 2021/6/28至2021/6/29 上海

• 2021/7/1至2021/7/2 北京

• 2021/10/25至2021/10/26 上海

• 2021/10/28至2021/10/29 北京

• 2021/11/1至2021/11/2 深圳

算法工程師、程序員、高級(jí)程序員、資深開發(fā)人員。線下培訓(xùn)費(fèi)：5900元/人（含教材、證書、午餐、學(xué)習(xí)用具等）。住宿協(xié)助安排，費(fèi)用自理。

各有關(guān)單位：
在人工智能的體系中，計(jì)算機(jī)視覺擔(dān)任眼睛的任務(wù)，是人工智能中復(fù)雜度最高的任務(wù)之一。計(jì)算機(jī)視覺算法工程師是目前軟件開發(fā)中急需的高層次技術(shù)人才，培訓(xùn)中心特別研發(fā)了“計(jì)算機(jī)視覺算法工程師”培訓(xùn)課程.
培訓(xùn)目標(biāo)
1、掌握計(jì)算機(jī)視覺的核心思想與方法，并能夠在工程實(shí)踐中靈活應(yīng)用。
2、理解主流計(jì)算機(jī)視覺的問題、對(duì)策、解決方案與整體應(yīng)對(duì)策略。
3、能夠發(fā)揮創(chuàng)造性思維去改進(jìn)已有的過程與設(shè)計(jì)方案，以應(yīng)對(duì)技術(shù)發(fā)展的新需要。

課程大綱

第一講計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)理論與工具介紹
1.Anaconda,Jupyternotebook，openCV和Pytorch的安裝使用方法
2.計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)理論和歷史沿襲
3.圖像處理理論和實(shí)踐
4.實(shí)例：人臉識(shí)別，換臉
第二講高層次特征表示
1.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型介紹：K近鄰、線性分類器
2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型介紹
3.卷積、池化、激活函數(shù)的作用與理解
4.論文研讀：
a)Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition
5.實(shí)例：30分鐘速成PyTorch
6.實(shí)例：OCR-mnist數(shù)據(jù)集論文復(fù)現(xiàn)和應(yīng)用于驗(yàn)證碼識(shí)別
第三講現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺
1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解和應(yīng)用
2.主流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析
3.現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺的主流發(fā)展方向
4.論文研讀:
a)ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks
b)GoingDeeperwithConvolutions
c)DeepResidualLearningforImageRecognition
5.實(shí)例：論文復(fù)現(xiàn)：應(yīng)用于大規(guī)模圖像分類問題
第四講目標(biāo)檢測(cè)算法
1.滑動(dòng)窗口算法
2.單階段目標(biāo)檢測(cè)算法
3.雙階段目標(biāo)檢測(cè)算法
4.論文研讀：
a)FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks
b)YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection
5.實(shí)例：論文復(fù)現(xiàn)：應(yīng)用于行人檢測(cè)和自動(dòng)駕駛

課程主講

郝老師
AI視覺識(shí)別方向負(fù)責(zé)人，具體負(fù)責(zé)工作：研究計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)在異構(gòu)平臺(tái)的加速；計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用和推廣。