人工智能-图像处理和识别

1，系统架构师、高级程序员、资深开发人员。2，人工智能工程师、图像设计人员、机器学习工程师。3，政府机关，金融保险、移动等图像处理负责人。4，高校、科研院所牵涉到人工智能与图像处理的项目负责人。5、对图像处理感兴趣、有志成为人工智能、图像处理方面高级人才的相关人等。

培训目标1，全面了解图像处理相关内容导读“图像处理” 尖端演示—PPT在企业管理中的高级应用 上海2018/1/12(2天)PPT在企业管理中的高级应用课程详细介绍制作优秀幻灯片的必备元素，涉及到幻灯片的信息整理、页面布局、版面设计、色彩设计等专业领域，并通过介绍当前的典型幻灯片流派以扩充学员知识面。除此之外，动手实践环节中我们设置了多个幻灯片制作技巧，包括了详尽的图形、图像处理技巧和演示播放技巧，以辅助学员创建出图文兼备，让人印象深刻的幻灯片。领域相关知识。2，将图像处理领域的技术应用于实际项目。3，将图像处理领域的技术和人工智能相关内容导读“人工智能” python+人工智能高级实战培训 北京2018/1/18(5天)python+人工智能高级实战培训课程，旨在帮助学员掌握Python基础语言风格与常用库使用方法，掌握Scikit-Learn库的建模与评估，掌握神经网络基础知识，掌握卷积神经网络及应用技巧与细节分析，帮助理解并掌握经典算法原理，理解机器学习算法工作原理与应用场景等。西门子PLC人工智能故障诊断技术培训班 宁波2018/1/21(5天)西门子PLC人工智能故障诊断技术培训，使学员排除了依赖经验的因素。使学员既动脑又动手，掌握当前西门子自动化和驱动的最先进技术，使学员在最短的时间内学到最先进的实用知识，迅速提高自身的技能，成为当代的创新人才。人工智能与深度学习实践 杭州2018/1/26(4天)人工智能与深度学习实践课程，旨在帮助学员掌握有监督学习、无监督学习、增强学习等的概念、原理、方法，了解人工智能基础知识，人工智能与大数据、云计算的区别与联系，了解相关框架、模型的研发、设计与实现方面的经验分享等。人工智能和机器学习 北京2018/3/15(2天)人工智能和机器学习培训，介绍了人工智能和机器学习的背景和现状，机器学习基本理论和主流的机器学习框架，介绍数据的采集导入、机器学习的逻辑模型（包括线性模型、神经网络模型等）、对特征选择和抽取、集成机器学习做了详述，并对Python中众多针对机器学习任务的程序包，包括NumPy、SciPy、Matplotlib和Scikit-learn等的使用进行讲解，并将其应用于一些案例研究之中。的其他技术进行结合，做扩展应用。 各有关单位： 中国科学院计算技术研究所是国家专门的计算技术研究机构，同时也是中国信息化建设和人工智能建设的重要支撑单位，所培训中心是致力于高端IT类人才培养及企业内训的专业培训机构。中心凭借科学院的强大师资力量，在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上，自主研发出一整套课程体系，其目的是希望能够切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才，提升整体研发能力，迄今为止已先后为国家培养了数万名计算机专业人员，并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训服务。 视觉是人类最高级的感知，所以图像在人类感知中扮演着最重要的角色。图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征、目标识别等处理的方法和技术，是人们通过图片和视频认识世界的重要步骤。随着人工智能技术的快速发展，图像处理方面的人才成为国家急需的高级专业人才。

培训内容
第一讲 数字图像基础
1.1 什么是数字图像？
1.2 图像感知和获取
1.3 图像的表达
1.4 图像处理的基本步骤
1.5 图像处理的应用实例
第二讲 空间域图像增强
2.1为什么进行图像增强
2.2 灰度直方图处理
2.3 平滑空域滤波器
2.4 锐化空域滤波器
2.5 混合空间滤波器
2.6 空间域滤波的应用案例
第三讲 频域图像增强
3.1 图像傅里叶变换
3.2 平滑频域滤波器
3.3 锐化频域滤波器
3.4 同态滤波器
3.5 频域滤波的应用案例
第四讲 小波变换和多分辨率处理
4.1 图像金字塔
4.2 多分辨率展开
4.3 一维小波变换
4.4 二维小波变换
4.5 小波变换的应用案例
第五讲 形态学图像处理
5.1 图像的膨胀与腐蚀
5.2 图像的开操作与闭操作
5.3 形态学算法提取图像特征
5.4 形态学算法提取图像特征的应用案例
第六讲 图像分割
6.1 间断检测
6.2 边缘颊侧和边界检测
6.3 基于区域的分割
6.4 基于聚类的分割
6.5 图像分割在目标追踪中的应用案例
第七讲 图像特征提取、描述与融合
7.1 图像的基本特征
7.2 图像纹理特征提取与分析
7.2 图像特征描述子
7.3 SIFT特征提取与描述
7.4 边界特征的提取与描述
7.5 图像特征的融合
7.6 SIFT图像特征的应用案例
第八讲 图像识别
8.1 模式与模式识别
8.2 图像匹配
8.3 目标识别
8.4 目标识别中的反馈机制
8.5 图像识别的应用案例
第九讲 深度学习在图像处理中的应用
9.1 人工神经网络的基本实现
9.2 深度学习的简介
9.3 深度学习与图像匹配的结合
9.4 深度学习与目标识别的结合
9.5 深度学习在图像处理中的应用案例

司老师 图像处理方面专家，在意大利举办的国际在线指纹识别竞赛中获得冠军，在图像识别领域顶级期刊发表多篇论文，拥有5个中国专利和1个美国专利，是人工智能、机器学习、深度学习和图像处理及识别领域的实战派专家。课程对象1，系统架构师、高级程序员、资深开发人员。2，人工智能工程师、图像设计人员、机器学习工程师。3，政府机关，金融保险、移动等图像处理负责人。4，高校、科研院所牵涉到人工智能与图像处理的项目负责人。5、对图像处理感兴趣、有志成为人工智能、图像处理方面高级人才的相关人等。