致力于提升研发企业的持续创新能力

结盟众多企业“教练”, 共同设计、开发及提供人才培养解决方案,通过新颖多样的学习方式,针对性的定制化内容,助力企业全面提升竞争优势。

课程分类列表

计算机视觉
课程类别:软件架构

人工智能 机器学习 视觉设计

课程讲师:

覃老师

课程周期:

4天

课程费用:

40000元/天

第一天:

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

 

第二天:

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

 

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

 

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:

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

 

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:

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:

  3.生成式对抗网络GAN介绍

  4.生成式对抗网络GAN项目实战

找到所需课程了吗?即刻 填写申请表格 与我们联络吧