《計算機視覺》

  培訓(xùn)講師：段方

講師背景：
段方專業(yè)背景：曾在中國銀行工作現(xiàn)任某集團總部大數(shù)據(jù)專家、數(shù)據(jù)倉庫項目經(jīng)理多家培訓(xùn)機構(gòu)及大學(xué)總裁班特邀講師十幾年專注于大數(shù)據(jù)的研究與推廣積累了15年的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實際工作經(jīng)驗。帶領(lǐng)相關(guān)的團隊，從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運營，開發(fā)了很多大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種應(yīng) 詳細>>

段方
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《計算機視覺》詳細內(nèi)容

《計算機視覺》

《計算機視覺》
-段方
大數(shù)據(jù)（AI） 總設(shè)計師
教授 北京大學(xué)博士后
1 計算機視覺基礎(chǔ)
1.1 人工智能概述
1.1.1 概述
1.1.2 應(yīng)用現(xiàn)狀
1.2 計算機視覺原理
1.2.1 你看到了什么特征？
1.2.2 特征如何反應(yīng)出來
1.2.3 卷積的基本解釋
1.3 開源數(shù)據(jù)集
1.3.1 ImageNet 和李飛飛
1.3.2 數(shù)據(jù)標注的概念
1.3.3 有多少人工就有多少智能
1.4 人臉識別原理
1.4.1 標注點選擇
1.4.2 人臉識別原理
1.4.3 口罩識別原理等
1.5 OCR 原理
1.5.1 OCR 概念
1.5.2 OCR 算法原理
1.5.3 OCR 舉例
1.6 計算機視覺技術(shù)應(yīng)用前景
1.6.1 從“天網(wǎng) ”說起
1.6.2 不僅是人臉識別
1.6.3 物品識別等
1.7 【案例】附件-人臉識別標注及原理
2 圖像預(yù)處理
2.1 灰度化
2.2 二值化
2.3 圖像降噪
2.4 行切分
2.5 字符切分
2.6 文字識別
2.7 特征提取
2.8 檢測分割
2.9 圖像數(shù)據(jù)標注
2.10 圖像質(zhì)量評估
2.11 【案例】附件-基于圖像識別的基站天線資產(chǎn)管理
3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
3.1 基本原理
3.2 反向傳播 BP 算法
3.3 深度學(xué)習算法
3.3.1 概述
3.3.2 深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
3.3.3 softmax 函數(shù)
3.3.4 ALEXNET 算法
3.4 TensorFlow 框架
3.4.1 張量
3.4.2 計算圖
3.4.3 實際使用示例
3.4.4 一元線性回歸調(diào)用示例
3.5 CNN 原理
3.5.1 卷積的概念
3.5.2 TensorFlow CNN 應(yīng)用操作
3.5.3 卷積層輸出值計算
3.5.4 池化 pooling 層輸出值計算
3.5.5 卷積層訓(xùn)練
3.6 RNN 原理
3.6.1 簡介
3.6.2 雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.6.3 RNN 分類
3.6.4 RNN 學(xué)習算法
3.6.5 梯度暴炸和消失
3.6.6 RNN 應(yīng)用舉例
3.7 LSTM 算法
3.7.1 算法原理
3.8 【例】附件-智慧營業(yè)廳應(yīng)用
4 計算機視覺關(guān)鍵技術(shù)
4.1 圖像分類
4.1.1 CNN
4.2 目標檢測
4.2.1 區(qū)域 R-CNN
4.2.2 Fast-CNN
4.3 目標跟蹤
4.3.1 DLT-deep learning Tracker
4.3.2 全卷積網(wǎng)絡(luò)跟蹤器 FCNT
4.4 語義分割
4.5 實例分割
4.5.1 Mask R-CNN 算法——Facebook
5 基于視覺產(chǎn)生的應(yīng)用能力
5.1 人臉識別
5.2 客流統(tǒng)計
5.3 熱力分析
5.4 活體檢測
5.5 情緒識別
5.6 年齡識別
5.7 性別識別
5.8 注意力檢測
5.9 佩戴物識別
5.10 手勢識別等
5.11 【例】附件-智慧辦公區(qū)監(jiān)測
6 視覺數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化信息提取及管理
6.1 什么是視覺數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化信息
6.2 如何提取結(jié)構(gòu)化信息
6.3 邊緣計算的價值
6.4 云邊端的系統(tǒng)架構(gòu)
6.5 視覺數(shù)據(jù)的存儲模式
6.6 【例】視覺數(shù)據(jù)的管理架構(gòu)
7 TensorFlow 圖像識別實際操作
7.1 MNIST 數(shù)據(jù)集
7.2 TensorBoard 簡介
7.3 【例】身份證識別
7.4 【例】發(fā)票識別
8 深度學(xué)習圖片定位
8.1 概述
8.2 yolo 算法
8.2.1 模型結(jié)構(gòu)
8.2.2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
8.3 識別率校驗
8.4 darknet 介紹
8.5 【例】銀行卡識別
8.5.1 二值化處理
8.5.2 卡號區(qū)域剪裁
8.6 【例】車號牌識別
9 總結(jié)

 

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《信息技術(shù)的國產(chǎn)化發(fā)展與展望》-段方總設(shè)計師教授北京大學(xué)博士后1概述1.1信息技術(shù)的發(fā)展概況1.2盜版軟件的雙刃劍1.3美國為何在信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)χ袊M行限制1.4中國如何選擇應(yīng)對的方法？2信息技術(shù)國產(chǎn)化現(xiàn)狀2.1操作系統(tǒng)方面2.2芯片方面2.3數(shù)據(jù)系統(tǒng)方面2.4工業(yè)軟件方面2.5應(yīng)用軟件方面2.6互聯(lián)網(wǎng)軟件方面2.7計算機板卡方面2.8服務(wù)器方面2.9云計算

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