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【快班】計算機視覺:從入門到精通,極限剖...
此課程所屬 【人工智能職業方向】專業,報名專業套餐,可享受0元學習特惠!點擊了解詳情
隨報隨學 共14課 ★★★
開課時間 課程周期 難易度
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網絡 算法 神經網絡 計算機 計算機視覺
課程介紹

如何做好計算機視覺的研究工作,迎接更廣闊的未來職業發展,能夠上手應用,編寫屬于自己的神經網絡和計算機視覺應用?本次課程將圍繞著計算機視覺中最常見的RCNN圖像識別算法進行極限剖析,從數學理論, 模型框架到實踐實操,讓你在短時間內從理論到實踐,掌握深度學習的基本知識和學習方法。

· 目的:掌握神經網絡的基本原理,知其然亦知其所以然(從數學實踐到代碼的熟練和精通); 

· 手段:科學的方法。理論到實踐的剖析; 

· 成果:掌握計算機視覺的基本方法,從容地應對實踐中面臨的挑戰。

課程大綱

階段1 圖像預處理

第一課:OpenCV 及圖像處理基礎

知識點:圖像處理,灰度值提取,Histogram提取

第二課:OpenCV進階:圖像濾波,特征提取及匹配

知識點:Sift,視覺和圖像變換, 邊緣檢測算法等

第三課:實踐:利用KNN算法和OpenCV進行手寫字符識別


階段2: 創建自己的圖像識別神經網絡

第四課:深入理解神經網絡的前向傳遞和反向傳播及其物理意義

知識點:Loss function,交叉熵代價函數,梯度下降法求導

第五課:訓練你自己的網絡,重點為調參和工作中用到的一些技巧

知識點:Loss function,交叉熵代價函數,梯度下降法

第六課:卷積神經網絡(RNN)在圖像分類識別中的應用(附python編程和算法解析)

知識點:數據輸入層,卷積計算層,激勵層(Sigmoid,Tanh,ReLu,ELU),池化層,全聯接層,Batch Normalization, 學習率

第七課:實踐,不使用任何工具包,訓練一個屬于你自己的神經網絡進行手寫字符識別


系列3. 深度卷積神經網絡進階

第八課:不同的神經網絡類別和應用

知識點:調參基本技巧,向量點積

第九課:深度卷積神經網絡原理及實踐

知識點,神經網絡的遷移學習技巧

第十課:搭建圖片搜索系統,深入理解Triplet Loss 及其訓練技巧

第十一課:實踐:使用Tensorflow/Keras搭建神經網絡,進行圖像分類


階段4: 目標檢測和LSTM標注法

第十二課: 目標檢測算法

知識點:Fast RCNN , Faster RCNN, Yolo, SSD

第十三課:LSTM 標注學習

第十四課:實踐:使用Tensorflow/Keras在數據集上進行目標檢測

授課講師
Daniel,2011年畢業于香港科技大學,師從信號處理的普林斯頓教授Oscar Chan,后旅法。在法國工作多年從事計算機視覺相關工作,現在在ENSTA-ParisTech任計算機視覺算法研究員。我現在也在負責招聘業務,亦愿意和學員共同交流海外工作經驗和計算機視覺算法方面的工作機會。
課程環境
python 
授課對象

CV愛好者,大學生,技術從業人員,轉型CV人員

收獲預期
了解計算機視覺圖像識別基本原理和算法,學會解決在實踐中遇到的各種問題。
課程學費
學費:400元(固定學費:300元 + 逆向學費:100元)
新穎的課程收費形式:“逆向收費”約等于免費學習,課程收取300元固定收費 + 100元逆向學費,學習圓滿則全額獎勵返還給學員!
特別說明如下
本門課程本來打算完全免費,某位大神曾經說過“成功就是正確的方向再加上適度的壓力”。考慮到講師本身要付出巨大的勞動,為了防止一些朋友在學習途中半途而廢,浪費了講師的付出,為此我們計劃模仿某些健身課程,使用“逆向收費”的方法。 在 報名時每位報名者收取400元,其中300元為固定 收費,另外100元是暫存學費,即如果學員能完成全部課程要求,包括完成全部的書面作業,則100元全款退回。如果學員未能堅持到完全所有的學習計劃任務,則會被扣款。期望這種方式可以轉化為大家強烈的學習愿望和驅動力!
課程授課方式

1、 學習方式:老師發布教學資料、教材,幻燈片和視頻,學員通過網絡下載學習。同時通過論壇互動中老師對學員進行指導及學員之間相互交流。

2、 學習作業:每課均有布置課后作業,學員完成書面作業后則可進入下一課學習。

3、 老師輔導:通過論壇站內信及郵件等多種方式與老師進行一對一互動。

4、 完成課程:最后一課作業交納后,老師完成作業批改,即可完成課程并取回相應剩余的逆向學費。

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