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Python+计算机图像(视觉)处理

  • 开课时间: 2020年4月21日 周二 2020年4月24日 周五 查看最新上课时间
  • 开课城市: 北京
  • 培训时长:4天
  •  
  • 课程类别: 综合管理
  • 主讲老师:专家(查看该老师更多课程)
  • 课程编号: 54150
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Python+计算机图像(视觉)处理其它上课时间:

培训对象:

对此课程感兴趣的学员

培训内容:

培训收益

课程中通过细致讲解,使学员掌握该技术的本质。具体收益包括:

1.掌握OpenCV的使用;

2.理解卷积神经网络;

3.掌握Tensorflow的使用;

4.掌握keras的使用;

5.通过各个应用场景的实际经典项目案例,深入解读计算机视觉技术的应用。


培训特色

本次培训从实战的角度对计算机视觉技术进行了全面的剖析,并结合实际案例分析和探讨计算机视觉技术的应用场景,给计算机视觉技术相关从业人员以指导和启迪。


日程安排

第一天上午

OpenCV使用

1.安装opencv

2.图像处理基础

3.图像运算和转换

4.图像平滑处理

5.图像梯度

6.图像边缘检测

7.图像金字塔

8.人脸检测和识别


第一天下午

卷积神经网络介绍

1.感受野,权值共享

2.卷积计算

3.卷积的步长

4.池化

5.Padding

6.MNIST网络结构介绍


第二天上午

Tensorflow使用

1.深度学习框架介绍

2.Tensorflow安装

3.Tensorlfow基础知识:图,变量,fetch,feed

4.Tensorflow线性回归

5.Tensorflow非线性回归

6.Mnist数据集合Softmax讲解

7.使用BP神经网络搭建手写数字识别

8.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

9.过拟合,正则化,Dropout

10.各种优化器Optimizer

11.改进手写数字识别网络

12.卷积神经网络CNN的介绍

13.使用CNN解决手写数字识别


第二天下午

keras使用

1.实现线性回归

2.实现非线性回归

3.MNIST数据集以及Softmax介绍

4.MNIST分类程序

5.交叉熵的应用

6.Dropout应用

7.正则化应用

8.优化器介绍及应用

9.CNN应用于手写数字识别

10.cifar-10图片分类

11.模型的保存和载入

12.绘制网络结构


第三天上午

图像识别项目

1.介绍Google图像识别模型Inception-v3

2.使用Inception-v3做图像识别


猫狗分类项目

1.图像数据预处理

2.猫狗分类-简单CNN

3.猫狗分类-VGG16-bottleneck

4.猫狗分类-VGG16-Finetune


第三天下午

验证码识别项目

1.多任务学习介绍

2.验证码识别项目


目标检测项目

1.目标检测任务介绍

2.RCNN/Fast-RCNN/Faster-RCNN算法介绍

3.YOLO算法介绍

4.SSD算法介绍

5.目标检测项目实战


第四天上午

目标分割项目

1.目标分割任务介绍

2.全卷积网络

3.双线性上采样

4.特征金字塔

5.Mask RCNN算法介绍

6.目标分割项目实战


第四天下午

图像风格迁移项目

1.图像风格迁移介绍

2.图像风格迁移项目实战


GAN项目

1.生成式对抗网络GAN介绍

2.生成式对抗网络GAN项目实战


第五天业内经验交流


授课专家

蒋老师清华大学博士,人工智能专家 机器学习,深度学习领域多年一线开发研究经验,精通python、算法原理与编程实践。现就职于某大型国有科技公司从事大数据和人工智能的应用和开发。丰富的项目实战经验,对大数据的收集、处理、数据挖掘在实际应用中有深刻的认识。致力于利用大数据、人工智能在企业决策规划、语义理解、数据可视化方面的应用。具有多年授课培训经验,讲课通熟易懂,代码风格简洁清晰。

覃老师上海大学物理学硕士,创业公司合伙人,技术总监。机器学习,深度学习领域多年一线开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度学习框架完成过多项图像,语音,nlp,搜索相关的人工智能实际项目,研发经验丰富。拥有两项国家专利。同时具有多年授课培训经验,讲课通熟易懂,代码风格简洁清晰。

杨老师 计算机博士,目前就职于中科院某研究所,长期从事深度学习与机器学习研究工作,在NLP与CV领域有很深造诣,主持多项科技专项,并带领团队深入一线研发并落地,XXX视频监控与分析系统、XXX舆情监控系统、XXX智能对话系统及 XXX森林防火无人机跟拍系统等。申请发明专利2项、部级科技进步二等奖一次,在SIGIR、CIKM及AAAI的国际会议发表多篇文章。

赵老师计算机博士,目前主要研究方向包括电子推荐、智能决策和大数据分析等。主持国家自然科学基金2项、中国博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多项企业合作课题等项目。已在《管理科学学报》、《系统工程学报》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management,Information Systems Frontiers等国内外刊物和学术会议发表论文90多篇,其中被SCI、EI收录40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客户智能》、《商务智能(第四版)》、《商务智能 数据分析的管理视角(第三版)》、《数据挖掘实用案例集》等多部。



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