計算機圖像（視覺）處理培訓

計算機圖像（視覺）處理培訓(多名專家)課程介紹：

一、培訓收益
課程中通過細致講解，使學員掌握該技術(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.通過各個應(yīng)用場景的實際經(jīng)典項目案例，深入解讀計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用。

二、培訓特色
本次培訓從實戰(zhàn)的角度對計算機視覺技術(shù)進行了全面的剖析，并結(jié)合實際案例分析和探討計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用場景，給計算機視覺技術(shù)相關(guān)從業(yè)人員以指導和啟迪。

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.圖像運算和轉(zhuǎn)換
  4.圖像平滑處理
  5.圖像梯度
  6.圖像邊緣檢測
  7.圖像金字塔
  8.人臉檢測和識別

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.卷積計算
  3.卷積的步長
  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.深度學習框架介紹
  2.Tensorflow安裝
  3.Tensorlfow基礎(chǔ)知識：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.改進手寫數(shù)字識別網(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)字識別

第二天下午
keras使用
  1.實現(xiàn)線性回歸
  2.實現(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
圖像識別項目
  1.介紹Google圖像識別模型Inception-v3
  2.使用Inception-v3做圖像識別

貓狗分類項目
  1.圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理
  2.貓狗分類-簡單CNN
  3.貓狗分類-VGG16-bottleneck
  4.貓狗分類-VGG16-Finetune

第三天下午
驗證碼識別項目
  1.多任務(wù)學習介紹
  2.驗證碼識別項目

目標檢測項目
  1.目標檢測任務(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.目標檢測項目實戰(zhàn)

第四天上午
目標分割項目
  1.目標分割任務(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.目標分割項目實戰(zhàn)

第四天下午
圖像風格遷移項目
  1.圖像風格遷移介紹
  2.圖像風格遷移項目實戰(zhàn)

GAN項目
  1.生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GAN介紹
  2.生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GAN項目實戰(zhàn)

第五天 業(yè)內(nèi)經(jīng)驗交流

四、授課專家

蔣老師  清華大學博士，人工智能專家 機器學習，深度學習領(lǐng)域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗，精通python、算法原理與編程實踐�，F(xiàn)就職于某大型國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)。豐富的項目實戰(zhàn)經(jīng)驗，對大數(shù)據(jù)的收集、處理、數(shù)據(jù)挖掘在實際應(yīng)用中有深刻的認識。致力于利用大數(shù)據(jù)、人工智能在企業(yè)決策規(guī)劃、語義理解、數(shù)據(jù)可視化方面的應(yīng)用。具有多年授課培訓經(jīng)驗，講課通熟易懂，代碼風格簡潔清晰。

覃老師  上海大學物理學碩士，創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術(shù)總監(jiān)。機器學習，深度學習領(lǐng)域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗，精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學習框架完成過多項圖像，語音，nlp，搜索相關(guān)的人工智能實際項目，研發(fā)經(jīng)驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經(jīng)驗，講課通熟易懂，代碼風格簡潔清晰。
楊老師 計算機博士，目前就職于中科院某研究所，長期從事深度學習與機器學習研究工作，在NLP與CV領(lǐng)域有很深造詣，主持多項科技專項，并帶領(lǐng)團隊深入一線研發(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智能對話系統(tǒng)及 XXX森林防火無人機跟拍系統(tǒng)等。申請發(fā)明專利2項、部級科技進步二等獎一次，在SIGIR、CIKM及AAAI的國際會議發(fā)表多篇文章。

趙老師  計算機博士，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。主持國家自然科學基金2項、中國博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多項企業(yè)合作課題等項目。已在《管理科學學報》、《系統(tǒng)工程學報》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management，Information Systems Frontiers等國內(nèi)外刊物和學術(shù)會議發(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)《計算機圖像（視覺）處理高級工程師》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、定級和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。

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