你的位置: 首页 > 公开课首页 > 互联网/语言 > 课程详情

details

计算机图像(视觉)处理

暂无评价   
  • 开课时间:2018年09月18日 09:00 周二 已结束
  • 结束时间:2018年09月22日 17:00 周六
  • 课程时长:24小时
  • 招生进展: 确定开班
  • 开课地点:北京市
  • 授课讲师: 待定
  • 课程编号:360349
  • 课程分类:互联网/语言
  •  
  • 收藏 人气:139
你实际购买的价格
付款时最多可用0淘币抵扣0元现金
购买成功后,系统会给用户帐号返回的现金券
淘课价
9800
可用淘币
0
返现金券
待定

你还可以: 收藏

本课程的其它开课计划:

课程编号 城市 培训讲师 上课时间 价格 点击报名
360350 北京市 待定 2019-01-24 09:00 ¥9800元 点击报名

课程收益:

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。

培训颁发证书:

本课程由中国信息化培训中心颁发《计算机图像(视觉)处理高级工程师》证书,证书查询网址:www.zpedu.com; 证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

课程大纲:


日程

培训模块

培训内容

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


培训师介绍:

 
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 UniversityResearch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 andInformation 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。

本课程名称: 计算机图像(视觉)处理

查看更多:互联网/语言公开课

计算机图像 视觉 处理 相关的最新课程
讲师动态评分 与同行相比

授课内容与课纲相符00%

讲师授课水平00%

服务态度00%