 班級人數--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 增加互動環節，
保障培訓效果，堅持小班授課，每個班級的人數限3到5人，超過限定人數,安排到下一期進行學習。 |
| 授課地點及時間 |
上課地點：【上海】：同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領館區1號（中和大道） 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協同大廈 【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
開班時間(連續班/晚班/周末班）：2020年3月16日 |
| 課時 |
◆資深工程師授課
☆注重質量
☆邊講邊練
☆若學員成績達到合格及以上水平，將獲得免費推薦工作的機會
★查看實驗設備詳情，請點擊此處★ |
| 質量以及保障 |
☆
1、如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
☆ 2、在課程結束之后,授課老師會留給學員手機和E-mail,免費提供半年的課程技術支持，以便保證培訓后的繼續消化；
☆3、合格的學員可享受免費推薦就業機會。
☆4、合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升您的職業資質。 |
☆課程大綱☆ |
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- 第一部分：計算機視覺入門
掌握計算機視覺和圖像處理基礎知識。學會從圖像數據中提取重要特征，并將深度學習技術應用在人臉關鍵點檢測任務中。
歡迎學習計算機視覺課程
圖像表示法和分類
卷積過濾器和邊緣檢測
特征類型和圖像分割
特征向量
CNN 層級和特征可視化
實戰項目 1：面部關鍵部位檢測
第二部分：高階計算機視覺與深度學習
學習將深度學習的架構應用于計算機視覺相關工作中。了解如何結合 CNN 和 RNN 網絡構建自動圖像標注的應用。
高級 CNN 架構
YOLO
RNN
長短期記憶網絡（LSTM）
超參數
深度學習注意力機制
圖像說明
項目：圖像說明
選修：云計算
實戰項目 2：圖像描述
第三部分：目標檢測與定位
了解如何定位對象并隨著時間的推移進行追蹤。這類技術已被用于各種移動系統，如無人駕駛車導航和無人機飛行中。
動作簡介
機器人定位
迷你項目： 二維直方圖濾波器
卡爾曼濾波器簡介
狀態與移動
矩陣和狀態變換
即時定位與地圖構建
選修：車輛運動和微積分
實戰項目 3：地標檢測和機器人跟蹤 (SLAM)
第四部分：云計算（選修）
學習如何利用 Google Cloud 與 AWS 上的 GPU 進行機器學習和科學計算。
用 Google Cloud 進行云計算
用 AWS 進行云計算
第五部分：計算機視覺與深度學習的應用（選修）
使用其他人在 Github 上貢獻的預訓練模型，嘗試幾個非常酷的計算機視覺和深度學習應用，例如風格遷移。
風格遷移
DeepTraffic
Flappy Bird
課外圖書
第六部分：[回顧] 訓練神經網絡（選修）
復習訓練神經網絡的基礎知識，了解神經網絡是如何訓練的。
前向反饋與反向傳播
訓練神經網絡
通過 PyTorch 進行深度學習
第七部分：[實戰] 皮膚癌檢測（選修）
Sebastian Thrun 向我們講述了他用卷積神經網絡探測皮膚癌的開創性工作。
項目簡介
皮膚癌與醫學分類
數據挑戰
訓練神經網絡
敏感性與特異性
癌癥診斷
ROC 曲線回顧
可視化
神經網絡關注的是什么
混淆矩陣
迷你項目：皮膚科醫生的人工智能
第八部分：[實戰] 文本情感分析（選修）
在這節課中，《Grokking Deep Learning》一書的作者 Andrew Trask，將指導你一步步來運用神經網絡進行情感分析。具體而言，你將構建一個神經網絡，完全根據評論文本內容將影評歸類為正面影評或負面影評！
認識 Andrew Trask
分析問題
迷你項目 1
迷你項目 2
迷你項目 3
理解神經網絡中的噪音
迷你項目 4
迷你項目 5
進一步減少噪音
迷你項目 6
分析與總結
第九部分：更多深度學習模型（選修）
在這節課中，《Grokking Deep Learning》一書的作者 Andrew Trask，將指導你一步步來運用神經網絡進行情感分析。具體而言，你將構建一個神經網絡，完全根據評論文本內容將影評歸類為正面影評或負面影評！
場景理解
全卷積神經網絡
語義分割
3D CNN 架構
簡介
手勢識別
端到端學習
實現手勢識別 3D CNN
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