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计算机视觉算法工程师

  • 开课时间: 2021年6月24日 周四 2021年6月25日 周五 查看最新上课时间
  • 开课城市: 深圳
  • 培训时长:2天
  •  
  • 课程类别: IT技能
  • 主讲老师:郝老师(查看该老师更多课程)
  • 课程编号: 61071
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计算机视觉算法工程师其它上课时间:

培训对象:

算法工程师、程序员、高级程序员、资深开发人员。线下培训费:5900元/人(含教材、证书、午餐、学习用具等)。住宿协助安排,费用自理。

培训内容:


各有关单位:
在人工智能的体系中,计算机视觉担任眼睛的任务,是人工智能中复杂度最高的任务之一。计算机视觉算法工程师是目前软件开发中急需的高层次技术人才,培训中心特别研发了“计算机视觉算法工程师”培训课程.
培训目标
1、掌握计算机视觉的核心思想与方法,并能够在工程实践中灵活应用。
2、理解主流计算机视觉的问题、对策、解决方案与整体应对策略。
3、能够发挥创造性思维去改进已有的过程与设计方案,以应对技术发展的新需要。

课程大纲


第一讲计算机视觉基础理论与工具介绍
1.Anaconda,Jupyternotebook,openCV和Pytorch的安装使用方法
2.计算机视觉基础理论和历史沿袭
3.图像处理理论和实践
4.实例:人脸识别,换脸
第二讲高层次特征表示
1.数据驱动模型介绍:K近邻、线性分类器
2.神经网络模型介绍
3.卷积、池化、激活函数的作用与理解
4.论文研读:
a)Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition
5.实例:30分钟速成PyTorch
6.实例:OCR-mnist数据集论文复现和应用于验证码识别
第三讲现代计算机视觉
1.卷积神经网络的理解和应用
2.主流卷积神经网络分析
3.现代计算机视觉的主流发展方向
4.论文研读:
a)ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks
b)GoingDeeperwithConvolutions
c)DeepResidualLearningforImageRecognition
5.实例:论文复现:应用于大规模图像分类问题
第四讲目标检测算法
1.滑动窗口算法
2.单阶段目标检测算法
3.双阶段目标检测算法
4.论文研读:
a)FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks
b)YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection
5.实例:论文复现:应用于行人检测和自动驾驶

课程主讲


郝老师
AI视觉识别方向负责人,具体负责工作:研究计算机视觉任务在异构平台的加速;计算机视觉和深度学习在产业领域的应用和推广。
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