Python+计算机图像(视觉)处理培训班
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计算机图像处理课程,旨在帮助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,给予计算机视觉技术培训相关从业人员进行指导和启迪;并且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图像处理技巧。
视觉技术图像处理处理技巧实际应用

Python+计算机图像(视觉)处理培训班课程特色与背景
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。 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。 证书颁发 颁发《计算机图像(视觉)处理高级工程师》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。
课程大纲
日程 | 培训模块 | 培训内容 |
第一天 上午 | OpenCV使用 | 1.安装opencv 2.图像处理相关内容导读“图像处理”PPT尖端演示—商业呈现的演示密码 广州 2019/11/8(2天)PPT在企业管理中的高级应用课程详细介绍制作优秀幻灯片的必备元素,涉及到幻灯片的信息整理、页面布局、版面设计、色彩设计等专业领域,并通过介绍当前的典型幻灯片流派以扩充学员知识面。除此之外,动手实践环节中我们设置了多个幻灯片制作技巧,包括了详尽的图形、图像处理技巧和演示播放技巧,以辅助学员创建出图文兼备,让人印象深刻的幻灯片。 |
第一天 下午 | 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 |
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: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 |
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 | |
第三天 下午 | 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 上午 | 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 |
第四天 下午 | 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 | |
第五天 | 业内经验交流 |
课程主讲
蒋老师 清华大学博士,人工智能专家 机器学习,深度学习领域多年一线开发研究经验,精通python、算法原理与编程实践。现就职于某大型国有科技公司从事大数据和人工智能的应用和开发。丰富的项目实战经验,对大数据的收集、处理、数据挖掘在实际应用中有深刻的认识。致力于利用大数据、人工智能在企业决策规划、语义理解、数据可视化方面的应用。具有多年授课培训经验,讲课通熟易懂,代码风格简洁清晰。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。赵老师 计算机博士,目前主要研究方向包括电子推荐、智能决策和大数据分析等。主持国家自然科学基金2项、中国博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多项企业合作课题等项目。已在《管理科学学报》、《系统工程学报》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management,Information Systems Frontiers等国内外刊物和学术会议发表论文90多篇,其中被SCI、EI收录40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客户智能》、《商务智能(第四版)》、《商务智能 数据分析的管理视角(第三版)》、《数据挖掘实用案例集》等多部。
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