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【快班】计算机视觉:从入门到精通,极限..

人工智能

14周

1人

此课程所属【人工智能职业方向】专业,专业内有不少于15门推荐课程,目前平台推出【专业课程0元学】活动,只需0元即可在所有的专业课程中任选5门学习,超值优惠,助您快速成长!点击这里了解

讲师
danielshaving
课程简介

如何做好计算机视觉的研究工作,迎接更广阔的未来职业发展,能够上手应用,编写属于自己的神经网络和计算机视觉应用?本次课程将围绕着计算机视觉中最常见的RCNN图像识别算法进行极限剖析,从数学理论, 模型框架到实践实操,让你在短时间内从理论到实践,掌握深度学习的基本知识和学习方法。

· 目的:掌握神经网络的基本原理,知其然亦知其所以然(从数学实践到代码的熟练和精通); 

· 手段:科学的方法。理论到实践的剖析; 

· 成果:掌握计算机视觉的基本方法,从容地应对实践中面临的挑战。

课程章节
  • 第1课 OpenCV 及图像处理基础
    • 1-1 知识点:图像处理,灰度值提取,Histogram提取
  • 第2课 OpenCV进阶:图像滤波,特征提取及匹配
    • 2-1 知识点:Sift,视觉和图像变换, 边缘检测算法等
  • 第3课 实践:利用KNN算法和OpenCV进行手写字符识别
  • 第4课 深入理解神经网络的前向传递和反向传播及其物理意义
    • 4-1 Loss function,交叉熵代价函数,梯度下降法求导
  • 第5课 训练你自己的网络,重点为调参和工作中用到的一些技巧
    • 5-1 Loss function,交叉熵代价函数,梯度下降法
  • 第6课 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)
    • 6-1 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7课 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
  • 第8课 不同的神经网络类别和应用
    • 8-1 调参基本技巧,向量点积
  • 第9课 深度卷积神经网络原理及实践
    • 9-1 神经网络的迁移学习技巧
  • 第10课 搭建图片搜索系统,深入理解Triplet Loss 及其训练技巧
  • 第11课 实践:使用Tensorflow/Keras搭建神经网络,进行图像分类
  • 第12课 目标检测算法
    • 12-1 Fast RCNN , Faster RCNN, Yolo, SSD
  • 第13课 LSTM 标注学习
  • 第14课 实践:使用Tensorflow/Keras在数据集上进行目标检测
课程环境

python 

授课对象

CV爱好者,大学生,技术从业人员,转型CV人员

收获预期

了解计算机视觉图像识别基本原理和算法,学会解决在实践中遇到的各种问题。

学费

学费: ¥400 ( 固定学费: ¥300, 逆向学费: ¥100 )

新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取300元固定收费+100元逆向学费,学习圆满则逆向学费全额返还给学员!

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