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第一天上午
OpenCV使用
1.安裝opencv
2.圖像處理基礎(chǔ)
3.圖像運算和變換
4.圖像直方圖處理
5.圖像平滑處理
6.圖像閾值與分割處理
7.圖像梯度與邊緣檢測
8.圖像輪廓檢測
9.人臉檢測和識別
第一天下午
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
1.CNN架構(gòu)
2.卷積計算
3.卷積的步長與填充
4.池化層的原理
5.MNIST數(shù)據(jù)集介紹
6.卷積與池化的實現(xiàn)
7.CNN的可視化實現(xiàn)
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
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.常見的CNN圖像分類模型
13.使用CNN解決手寫數(shù)字識別
14.Tensorflow高級抽象庫
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
驗證碼識別項目
1.多任務(wù)學(xué)習(xí)介紹
2.驗證碼識別項目
第三天下午
目標(biāo)檢測項目
1.目標(biāo)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(biāo)檢測項目實戰(zhàn)
目標(biāo)分割項目
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)分割項目實戰(zhàn)
圖像風(fēng)格遷移項目
1.圖像風(fēng)格遷移介紹
2.圖像風(fēng)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)
授課專家
王老師 計算機博士，深入理解傳統(tǒng)的計算機視覺方法與目前主流的深度學(xué)習(xí)算法，在圖像識別、目標(biāo)檢測、圖像分割、OCR、人臉識別等方向均進行了豐富的項目實戰(zhàn)。熟練使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具備豐富的數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗，熟悉大數(shù)據(jù)下的ETL與模型搭建，曾獨立負責(zé)美團用戶信用分評估、敏感身份挖掘、京東金融APP多個模塊推薦算法搭建等項目。
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，精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學(xué)習(xí)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(xùn)經(jīng)驗，講課通熟易懂，代碼風(fēng)格簡潔清晰。
