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全部课程 >人工智能  
深度学习与图像处理
329 次浏览  3 次
Scott 老师
国内资深AI专家,擅长利用AI技术解决工业、工程中的复杂问题。
 
时间地点:北京 上海 深圳根据报名开班
课程费用:5800元/人
报公开课  
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
  • 在线考试
  • 能力分析,给出学习建议
  • 合格者颁发证书,作为职业技能资格证明


    本课程主要关注如何使用人工智能技术对图像进行处理、实现图像识别和视频识别。课程首先讲解图像识别的方法原理,然后讲解深度学习的算法、模型和图像识别应用,课程还将结合具体的开发语言和工具动手实践,内容以代码落地为主,以理论讲解为根。课程讲解机器学习和深度学习的模型理论和代码实践,梳理机器学习、深度学习、计算机视觉的技术框架,从根本上解决如何使用模型、优化模型的问题。

    培训目标:

    通过课程学习,可以:
    • 了解图像处理的相关技术,
    • 理解机器学习和深度学习的基本原理;
    • 了解深度学习和机器学习在当前图像识别的落地应用;
    • 能够根据图像识别需求使用相关的工具和编程语言,实现图像识别应用。
    培训对象:图像识别应用开发工程师,图像设计师,人工智能工程师
    学员基础:对图像处理技术有一定基础,有一定编程基础
    课程特点:
    课程重视代码实践,使用实际项目案例进行图像识别的落地应用,将实际工作中遇到的行业应用和痛点做最直观切实的展示;重视算法模型的同时,更强调实际问题中应该如何模型选择、特征选择和调参。
    培训内容:2天

    深度学习与图像处理 机器学习与深度学习的关系
    深度学习的算法、模型
    图像识别所用到的深度学习技术
    深度学习在人脸识别、语音识别领域的解决方案

    卷积神经网络 神经网络结构,滤波器,卷积
    池化,激活函数,反向传播
    目标分类与识别、目标检测与追踪
    AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet
    Inception-V3/V4
    ResNet、DenseNet
    代码和案例实践
    数字图片分类
    卷积核与特征提取
    以图搜图
    人证合一
    卷积神经网络调参经验分享

    卷积神经网络高级应用、迁移学习 使用迁移学习实现蒙古文识别
    Keras的使用
    获取中间隐层的特征及可视化
    隐层特征的意义和使用
    迁移学习的trick
    学习率、衰减、冻结等问题
    代码和案例实践:
    猫狗大战详解
    海量蒙古文识别
    隐特征可视化及其应用
    OpenCV图像处理) Skimage/OpenCV来源、简介与安装
    将视频转换为图像序列
    图像可视化与几何作图
    HSV、RGB与图像颜色空间的转换
    图像增强与(局部)直方图均衡化
    给予边缘和区域的图像分割
    gamma矫正和对数矫正
    亮度区域检测与前景提取
    图像边缘检测/特征提取与图像算子
    Gabor/Laplace/Prewitt/Roberts
    Scharr/Sobel/Niblack/Wiener
    图像形态学:开/闭/凸包/膨胀/腐蚀
    双边滤波器/小波降噪/wiener滤波
    角点检:Harris,Shi-Tomasi
    SIFT、SURF算法
    视频分析:Meanshift 和 Camshift 算法
    代码和案例实践:
    不同算子下的图像卷积
    图像边缘检测与提取
    前景分割与图像融合
    regional maxima检测与应用
    HAAR/HOG/LBP等特征应用
    视频前景背景分析与异物检测
    图像形态学与海报生成的应用
    光流跟踪与车辆跟踪

    图像分割与定位 视频关键帧处理
    卷积的位置不变形与图像定位的关系
    物体检测与定位
    RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,MaskRCNN
    YOLOv4、SSD
    UNet及其与残差网络的结合
    FaceNet与特征
    EfficientNet、EfficientDet
    代码和案例实践:
    人脸检测
    OCR字体定位和识别
    睿客识云
    气象识别
    生成对抗网络GAN 生成与判别
    生成模型:贝叶斯、HMM到深度生成模型
    GAN对抗生成神经网络
    DCGAN
    Conditional GAN
    InfoGan
    Wasserstein GAN
    代码和案例实践:
    图片生成
    看图说话
    对抗生成神经网络调参经验分享


    视频分类模型实例 视频帧的目标定位
    YOLOv4、SSD
    时空卷积网络
    SlowFast
    代码和案例实践:
    视频分类的trick
    政务大厅视频监控的真实系统



    RNN循环神经网络 RNN基本原理
    LSTM、GRU
    Attention
    CNN+LSTM模型
    Bi-LSTM双向循环神经网络结构
    编码器与解码器结构
    特征提取:word2vec
    Seq2seq模型
    代码和案例实践:
    看图说话
    藏头诗生成
    问答对话系统
    OCR
    循环神经网络调参经验分享

    TensorFlow 的深度学习与图像识别应用实践 TensorFlow深度学习平台的引入
    TensorFlow架构解析
    TensorFlow在图像处理方面的应用案例。
    TensorFlow搭建GPU和CPU人工智能集群
    基于Tensorflow实现深度学习算法
    Tensorflow的算法分析与调优
    Tensorflow在图像处理和视频识别的应用

       
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