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计算机视觉:从入门到精通,极限剖析图像识别学习算法培训课程

 
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      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
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上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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  质量保障

       1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
       2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
       3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,曙海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,曙海的证书受到广泛认可。

部份程大纲
 
  • 阶段1 图像预处理
    第一部份:OpenCV 及图像处理基础
    知识点:图像处理,灰度值提取,Histogram提取
    第二部份:OpenCV进阶:图像滤波,特征提取及匹配
    知识点:Sift,视觉和图像变换, 边缘检测算法等
    第三部份:实践:利用KNN算法和OpenCV进行手写字符识别

    阶段2: 创建自己的图像识别神经网络
    第四部份:深入理解神经网络的前向传递和反向传播及其物理意义
    知识点:Loss function,交叉熵代价函数,梯度下降法求导
    第五部份:训练你自己的网络,重点为调参和工作中用到的一些技巧
    知识点:Loss function,交叉熵代价函数,梯度下降法
    第六部份:卷积神经网络(RNN)在图像分类识别中的应用(附python编程和算法解析)
    知识点:数据输入层,卷积计算层,激励层(Sigmoid,Tanh,ReLu,ELU),池化层,全联接层,Batch Normalization, 学习率
    第七部份:实践,不使用任何工具包,训练一个属于你自己的神经网络进行手写字符识别

    系列3. 深度卷积神经网络进阶
    第八部份:不同的神经网络类别和应用
    知识点:调参基本技巧,向量点积
    第九部份:深度卷积神经网络原理及实践
    知识点,神经网络的迁移学习技巧
    第十部份:搭建图片搜索系统,深入理解Triplet Loss 及其训练技巧
    第十一部份:实践:使用Tensorflow/Keras搭建神经网络,进行图像分类

    阶段4: 目标检测和LSTM标注法
    第十二部份: 目标检测算法
    知识点:Fast RCNN , Faster RCNN, Yolo, SSD
    第十三部份:LSTM 标注学习
    第十四部份:实践:使用Tensorflow/Keras在数据集上进行目标检测


 

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