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Python+计算机图像(视觉)处理

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  • 开课时间:2020年04月21日 09:00 周二 已结束
  • 结束时间:2020年04月24日 17:00 周五
  • 开课地点:北京市
  • 授课讲师: 讲师团
  • 课程编号:413445
  • 课程分类:
  •  
  • 收藏 人气:301
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培训受众:

课程大纲:

主办单位:淘课网
课程费用:8800元/人(含培训费、场地费、考试证书费、资料费、学习期间午餐)
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。
报名热线:021-51061698 高小姐


注: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。(请学员带身份证复印件一张)


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。
日程安排:
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.CNN架构
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
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
验证码识别项目1.多任务学习介绍
2.验证码识别项目
第三天
下午目标检测项目 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
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
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
第四天业内经验交流

培训师介绍:

 

王老师 计算机博士,深入理解传统的计算机视觉方法与目前主流的深度学习算法,在图像识别、目标检测、图像分割、OCR、人脸识别等方向均进行了丰富的项目实战。熟练使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具备丰富的数据挖掘经验,熟悉大数据下的ETL与模型搭建,曾独立负责美团用户信用分评估、敏感身份挖掘、京东金融APP多个模块推荐算法搭建等项目。
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。



本课程名称: Python+计算机图像(视觉)处理

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