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培訓(xùn)安排：2021年10月22-24日 上海

培訓(xùn)費(fèi)用：8800元/人（含培訓(xùn)費(fèi)、場(chǎng)地費(fèi)、考試證書(shū)費(fèi)、資料費(fèi)、學(xué)習(xí)期間午餐），食宿可統(tǒng)一安排，費(fèi)用自理。

培訓(xùn)收益：
課程中通過(guò)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(guò)各個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的實(shí)際經(jīng)典項(xiàng)目案例，深入解讀計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用。

培訓(xùn)特色：
本次培訓(xùn)從實(shí)戰(zhàn)的角度對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jué)技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景，給計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)相關(guān)從業(yè)人員以指導(dǎo)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(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(cè)
8.圖像輪廓檢測(cè)
9.人臉檢測(cè)和識(shí)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(zhǎng)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(shí)
4.Tensorflow線(xiàn)性回歸
5.Tensorflow非線(xiàn)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(xiě)數(shù)字識(shí)別
8.交叉熵(cross-entropy)講解和使用
9.過(guò)擬合,正則化,Dropout
10.各種優(yōu)化器Optimizer
11.改進(jìn)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別網(wǎng)絡(luò)
12.常見(jiàn)的CNN圖像分類(lèi)模型
13.使用CNN解決手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別
14.Tensorflow高級(jí)抽象庫(kù)

第二天下午
keras使用
1.實(shí)現(xiàn)線(xiàn)性回歸
2.實(shí)現(xiàn)非線(xiàn)性回歸
3.MNIST數(shù)據(jù)集以及Softmax介紹
4.MNIST分類(lèi)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(xiě)數(shù)字識(shí)別
10.cifar-10圖片分類(lèi)
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(shí)別項(xiàng)目
1.介紹Google圖像識(shí)別模型Inception-v3
2.使用Inception-v3做圖像識(shí)別

貓狗分類(lèi)項(xiàng)目
1.圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.貓狗分類(lèi)-簡(jiǎn)單CNN
3.貓狗分類(lèi)-VGG16-bottleneck
4.貓狗分類(lèi)-VGG16-Finetune

驗(yàn)證碼識(shí)別項(xiàng)目
1.多任務(wù)學(xué)習(xí)介紹
2.驗(yàn)證碼識(shí)別項(xiàng)目

第三天下午
目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目
1.目標(biāo)檢測(cè)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(cè)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(xiàn)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN介紹
2.生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

授課專(zhuān)家：

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(jué)方法與目前主流的深度學(xué)習(xí)算法，在圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、OCR、人臉識(shí)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(hù)信用分評(píng)估、敏感身份挖掘、京東金融APP多個(gè)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(xiàn)開(kāi)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(guò)多項(xiàng)圖像，語(yǔ)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(guó)家專(zhuān)利。同時(shí)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(jiǎn)潔清晰。

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