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。