計(jì)算機(jī)圖像（視覺）處理培訓(xùn)

計(jì)算機(jī)圖像（視覺）處理培訓(xùn)(多名專家)課程介紹：

一、培訓(xùn)收益
課程中通過細(xì)致講解，使學(xué)員掌握該技術(shù)的本質(zhì)。具體收益包括：
1.掌握OpenCV的使用；
2.理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
3.掌握Tensorflow的使用；
4.掌握keras的使用；
5.通過各個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的實(shí)際經(jīng)典項(xiàng)目案例，深入解讀計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用。

二、培訓(xùn)特色
本次培訓(xùn)從實(shí)戰(zhàn)的角度對(duì)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行了全面的剖析，并結(jié)合實(shí)際案例分析和探討計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景，給計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)相關(guān)從業(yè)人員以指導(dǎo)和啟迪。

三、日程安排

第一天上午
OpenCV使用
  1.安裝opencv
  2.圖像處理基礎(chǔ)
  3.圖像運(yùn)算和轉(zhuǎn)換
  4.圖像平滑處理
  5.圖像梯度
  6.圖像邊緣檢測(cè)
  7.圖像金字塔
  8.人臉檢測(cè)和識(shí)別

第一天下午
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
  1.感受野，權(quán)值共享
  2.卷積計(jì)算
  3.卷積的步長(zhǎng)
  4.池化
  5.Padding
  6.MNIST網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)介紹

第二天上午
Tensorflow使用
  1.深度學(xué)習(xí)框架介紹
  2.Tensorflow安裝
  3.Tensorlfow基礎(chǔ)知識(shí)：圖，變量，fetch，feed
  4.Tensorflow線性回歸
  5.Tensorflow非線性回歸
  6.Mnist數(shù)據(jù)集合Softmax講解
  7.使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建手寫數(shù)字識(shí)別
  8.交叉熵(cross-entropy)講解和使用
  9.過擬合,正則化,Dropout
  10.各種優(yōu)化器Optimizer
  11.改進(jìn)手寫數(shù)字識(shí)別網(wǎng)絡(luò)
  12.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的介紹
  13.使用CNN解決手寫數(shù)字識(shí)別

第二天下午
keras使用
  1.實(shí)現(xiàn)線性回歸
  2.實(shí)現(xiàn)非線性回歸
  3.MNIST數(shù)據(jù)集以及Softmax介紹
  4.MNIST分類程序
  5.交叉熵的應(yīng)用
  6.Dropout應(yīng)用
  7.正則化應(yīng)用
  8.優(yōu)化器介紹及應(yīng)用
  9.CNN應(yīng)用于手寫數(shù)字識(shí)別
  10.cifar-10圖片分類
  11.模型的保存和載入
  12.繪制網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

第三天上午
圖像識(shí)別項(xiàng)目
  1.介紹Google圖像識(shí)別模型Inception-v3
  2.使用Inception-v3做圖像識(shí)別

貓狗分類項(xiàng)目
  1.圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理
  2.貓狗分類-簡(jiǎn)單CNN
  3.貓狗分類-VGG16-bottleneck
  4.貓狗分類-VGG16-Finetune

第三天下午
驗(yàn)證碼識(shí)別項(xiàng)目
  1.多任務(wù)學(xué)習(xí)介紹
  2.驗(yàn)證碼識(shí)別項(xiàng)目

目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目
  1.目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)介紹
  2.RCNN/Fast-RCNN/Faster-RCNN算法介紹
  3.YOLO算法介紹
  4.SSD算法介紹
  5.目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

第四天上午
目標(biāo)分割項(xiàng)目
  1.目標(biāo)分割任務(wù)介紹
  2.全卷積網(wǎng)絡(luò)
  3.雙線性上采樣
  4.特征金字塔
  5.Mask RCNN算法介紹
  6.目標(biāo)分割項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

第四天下午
圖像風(fēng)格遷移項(xiàng)目
  1.圖像風(fēng)格遷移介紹
  2.圖像風(fēng)格遷移項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

GAN項(xiàng)目
  1.生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN介紹
  2.生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

第五天 業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)交流

四、授課專家

蔣老師  清華大學(xué)博士，人工智能專家 機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗(yàn)，精通python、算法原理與編程實(shí)踐�，F(xiàn)就職于某大型國(guó)有科技公司從事大數(shù)據(jù)和人工智能的應(yīng)用和開發(fā)。豐富的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)大數(shù)據(jù)的收集、處理、數(shù)據(jù)挖掘在實(shí)際應(yīng)用中有深刻的認(rèn)識(shí)。致力于利用大數(shù)據(jù)、人工智能在企業(yè)決策規(guī)劃、語(yǔ)義理解、數(shù)據(jù)可視化方面的應(yīng)用。具有多年授課培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，講課通熟易懂，代碼風(fēng)格簡(jiǎn)潔清晰。

覃老師  上海大學(xué)物理學(xué)碩士，創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術(shù)總監(jiān)。機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗(yàn)，精通算法原理與編程實(shí)踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學(xué)習(xí)框架完成過多項(xiàng)圖像，語(yǔ)音，nlp，搜索相關(guān)的人工智能實(shí)際項(xiàng)目，研發(fā)經(jīng)驗(yàn)豐富。擁有兩項(xiàng)國(guó)家專利。同時(shí)具有多年授課培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，講課通熟易懂，代碼風(fēng)格簡(jiǎn)潔清晰。
楊老師 計(jì)算機(jī)博士，目前就職于中科院某研究所，長(zhǎng)期從事深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)研究工作，在NLP與CV領(lǐng)域有很深造詣，主持多項(xiàng)科技專項(xiàng)，并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)深入一線研發(fā)并落地，XXX視頻監(jiān)控與分析系統(tǒng)、XXX輿情監(jiān)控系統(tǒng)、XXX智能對(duì)話系統(tǒng)及 XXX森林防火無(wú)人機(jī)跟拍系統(tǒng)等。申請(qǐng)發(fā)明專利2項(xiàng)、部級(jí)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)一次，在SIGIR、CIKM及AAAI的國(guó)際會(huì)議發(fā)表多篇文章。

趙老師  計(jì)算機(jī)博士，目前主要研究方向包括電子推薦、智能決策和大數(shù)據(jù)分析等。主持國(guó)家自然科學(xué)基金2項(xiàng)、中國(guó)博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多項(xiàng)企業(yè)合作課題等項(xiàng)目。已在《管理科學(xué)學(xué)報(bào)》、《系統(tǒng)工程學(xué)報(bào)》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management，Information Systems Frontiers等國(guó)內(nèi)外刊物和學(xué)術(shù)會(huì)議發(fā)表論文90多篇，其中被SCI、EI收錄40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客戶智能》、《商務(wù)智能（第四版）》、《商務(wù)智能 數(shù)據(jù)分析的管理視角（第三版）》、《數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵱冒咐返榷嗖俊?/P>

本課程結(jié)束頒發(fā)《計(jì)算機(jī)圖像（視覺）處理高級(jí)工程師》證書，證書可作為專業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級(jí)和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。

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