Python+計(jì)算機(jī)圖像(視覺)處理技術(shù)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班
Python+計(jì)算機(jī)圖像(視覺)處理技術(shù)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班詳細(xì)內(nèi)容
Python+計(jì)算機(jī)圖像(視覺)處理技術(shù)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班(上海,10月22-24日)
【培訓(xùn)日期】2021年10月22-24日
【培訓(xùn)地點(diǎn)】上海
【培訓(xùn)對象】
1、政府、企業(yè)、學(xué)校IT相關(guān)技術(shù)人員;高校相關(guān)專業(yè)碩士、博士研究生。
2、企業(yè)技術(shù)總監(jiān)及相關(guān)管理人員。
3、人工智能與知識圖譜系統(tǒng)架構(gòu)師、設(shè)計(jì)與編程人員。
4、對知識圖譜技術(shù)感興趣的其他人員。
【課程收益】
課程中通過細(xì)致講解,使學(xué)員掌握該技術(shù)的本質(zhì)。具體收益包括:
1.掌握OpenCV的使用;
2.理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
3.掌握Tensorflow的使用;
4.掌握keras的使用;
5.通過各個應(yīng)用場景的實(shí)際經(jīng)典項(xiàng)目案例,深入解讀計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用。
【課程特色】
本次培訓(xùn)從實(shí)戰(zhàn)的角度對計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行了全面的剖析,并結(jié)合實(shí)際案例分析和探討計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用場景,給計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)相關(guān)從業(yè)人員以指導(dǎo)和啟迪。
【課程大綱】
第一天
上午
■OpenCV使用
1.安裝opencv
2.圖像處理基礎(chǔ)
3.圖像運(yùn)算和變換
4.圖像直方圖處理
5.圖像平滑處理
6.圖像閾值與分割處理
7.圖像梯度與邊緣檢測
8.圖像輪廓檢測
9.人臉檢測和識別
第一天
下午
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
1.CNN架構(gòu)
2.卷積計(jì)算
3.卷積的步長與填充
4.池化層的原理
5.MNIST數(shù)據(jù)集介紹
6.卷積與池化的實(shí)現(xiàn)
7.CNN的可視化實(shí)現(xiàn)
第二天
上午
■Tensorflow使用
1.深度學(xué)習(xí)框架介紹
2.Tensorflow安裝
3.Tensorlfow基礎(chǔ)知識
4.Tensorflow線性回歸
5.Tensorflow非線性回歸
6.Mnist數(shù)據(jù)集合Softmax講解
7.使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建手寫數(shù)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(jìn)手寫數(shù)字識別網(wǎng)絡(luò)
12.常見的CNN圖像分類模型
13.使用CNN解決手寫數(shù)字識別
14.Tensorflow高級抽象庫
第二天
下午
keras使用
1.實(shí)現(xiàn)線性回歸
2.實(shí)現(xiàn)非線性回歸
3.MNIST數(shù)據(jù)集以及Softmax介紹
4.MNIST分類程序
5.交叉熵的應(yīng)用
6.Dropout應(yīng)用
7.正則化應(yīng)用
8.優(yōu)化器介紹及應(yīng)用
9.CNN應(yīng)用于手寫數(shù)字識別
10.cifar-10圖片分類
11.模型的保存和載入
12.繪制網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
第三天
上午
圖像識別項(xiàng)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(xiàng)目
1.圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.貓狗分類-簡單CNN
3.貓狗分類-VGG16-bottleneck
4.貓狗分類-VGG16-Finetune
■驗(yàn)證碼識別項(xiàng)目
1.多任務(wù)學(xué)習(xí)介紹
2.驗(yàn)證碼識別項(xiàng)目
第三天
下午
■目標(biāo)檢測項(xiàng)目
1.目標(biāo)檢測任務(wù)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(biāo)檢測項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
■目標(biāo)分割項(xiàng)目
1.目標(biāo)分割任務(wù)介紹
2.全卷積網(wǎng)絡(luò)
3.雙線性上采樣
4.特征金字塔
5.Mask RCNN算法介紹
6.目標(biāo)分割項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
■圖像風(fēng)格遷移項(xiàng)目
1.圖像風(fēng)格遷移介紹
2.圖像風(fēng)格遷移項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
■GAN項(xiàng)目
1.生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GAN介紹
2.生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GAN項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
【講師介紹】
王老師,計(jì)算機(jī)博士,深入理解傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺方法與目前主流的深度學(xué)習(xí)算法,在圖像識別、目標(biāo)檢測、圖像分割、OCR、人臉識別等方向均進(jìn)行了豐富的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。熟練使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具備豐富的數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn),熟悉大數(shù)據(jù)下的ETL與模型搭建,曾獨(dú)立負(fù)責(zé)美團(tuán)用戶信用分評估、敏感身份挖掘、京東金融APP多個模塊推薦算法搭建等項(xiàng)目。
覃老師, 上海大學(xué)物理學(xué)碩士,創(chuàng)業(yè)公司合伙人,技術(shù)總監(jiān)。機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗(yàn),精通算法原理與編程實(shí)踐。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度學(xué)習(xí)框架完成過多項(xiàng)圖像,語音,nlp,搜索相關(guān)的人工智能實(shí)際項(xiàng)目,研發(fā)經(jīng)驗(yàn)豐富。擁有兩項(xiàng)國家專利。同時具有多年授課培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn),講課通熟易懂,代碼風(fēng)格簡潔清晰。
【費(fèi)用及報(bào)名】
1、費(fèi)用:培訓(xùn)費(fèi)8800元(含培訓(xùn)費(fèi)、講義費(fèi));如需食宿,會務(wù)組可統(tǒng)一安排,費(fèi)用自理。
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