计算机图像（视觉）处理培训

计算机图像（视觉）处理培训(多名专家)课程介绍：

一、培训收益
课程中通过细致讲解，使学员掌握该技术的本质。具体收益包括：
1.掌握OpenCV的使用；
2.理解卷积神经网络；
3.掌握Tensorflow的使用；
4.掌握keras的使用；
5.通过各个应用场景的实际经典项目案例，深入解读计算机视觉技术的应用。

二、培训特色
本次培训从实战的角度对计算机视觉技术进行了全面的剖析，并结合实际案例分析和探讨计算机视觉技术的应用场景，给计算机视觉技术相关从业人员以指导和启迪。

三、日程安排

第一天上午
OpenCV使用
  1.安装opencv
  2.图像处理基础
  3.图像运算和转换
  4.图像平滑处理
  5.图像梯度
  6.图像边缘检测
  7.图像金字塔
  8.人脸检测和识别

第一天下午
卷积神经网络介绍
  1.感受野，权值共享
  2.卷积计算
  3.卷积的步长
  4.池化
  5.Padding
  6.MNIST网络结构介绍

第二天上午
Tensorflow使用
  1.深度学习框架介绍
  2.Tensorflow安装
  3.Tensorlfow基础知识：图，变量，fetch，feed
  4.Tensorflow线性回归
  5.Tensorflow非线性回归
  6.Mnist数据集合Softmax讲解
  7.使用BP神经网络搭建手写数字识别
  8.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用
  9.过拟合,正则化,Dropout
  10.各种优化器Optimizer
  11.改进手写数字识别网络
  12.卷积神经网络CNN的介绍
  13.使用CNN解决手写数字识别

第二天下午
keras使用
  1.实现线性回归
  2.实现非线性回归
  3.MNIST数据集以及Softmax介绍
  4.MNIST分类程序
  5.交叉熵的应用
  6.Dropout应用
  7.正则化应用
  8.优化器介绍及应用
  9.CNN应用于手写数字识别
  10.cifar-10图片分类
  11.模型的保存和载入
  12.绘制网络结构

第三天上午
图像识别项目
  1.介绍Google图像识别模型Inception-v3
  2.使用Inception-v3做图像识别

猫狗分类项目
  1.图像数据预处理
  2.猫狗分类-简单CNN
  3.猫狗分类-VGG16-bottleneck
  4.猫狗分类-VGG16-Finetune

第三天下午
验证码识别项目
  1.多任务学习介绍
  2.验证码识别项目

目标检测项目
  1.目标检测任务介绍
  2.RCNN/Fast-RCNN/Faster-RCNN算法介绍
  3.YOLO算法介绍
  4.SSD算法介绍
  5.目标检测项目实战

第四天上午
目标分割项目
  1.目标分割任务介绍
  2.全卷积网络
  3.双线性上采样
  4.特征金字塔
  5.Mask RCNN算法介绍
  6.目标分割项目实战

第四天下午
图像风格迁移项目
  1.图像风格迁移介绍
  2.图像风格迁移项目实战

GAN项目
  1.生成式对抗网络GAN介绍
  2.生成式对抗网络GAN项目实战

第五天 业内经验交流

四、授课专家

蒋老师  清华大学博士，人工智能专家 机器学习，深度学习领域多年一线开发研究经验，精通python、算法原理与编程实践。现就职于某大型国有科技公司从事大数据和人工智能的应用和开发。丰富的项目实战经验，对大数据的收集、处理、数据挖掘在实际应用中有深刻的认识。致力于利用大数据、人工智能在企业决策规划、语义理解、数据可视化方面的应用。具有多年授课培训经验，讲课通熟易懂，代码风格简洁清晰。

覃老师  上海大学物理学硕士，创业公司合伙人，技术总监。机器学习，深度学习领域多年一线开发研究经验，精通算法原理与编程实践。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度学习框架完成过多项图像，语音，nlp，搜索相关的人工智能实际项目，研发经验丰富。拥有两项国家专利。同时具有多年授课培训经验，讲课通熟易懂，代码风格简洁清晰。
杨老师 计算机博士，目前就职于中科院某研究所，长期从事深度学习与机器学习研究工作，在NLP与CV领域有很深造诣，主持多项科技专项，并带领团队深入一线研发并落地，XXX视频监控与分析系统、XXX舆情监控系统、XXX智能对话系统及 XXX森林防火无人机跟拍系统等。申请发明专利2项、部级科技进步二等奖一次，在SIGIR、CIKM及AAAI的国际会议发表多篇文章。

赵老师  计算机博士，目前主要研究方向包括电子推荐、智能决策和大数据分析等。主持国家自然科学基金2项、中国博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多项企业合作课题等项目。已在《管理科学学报》、《系统工程学报》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management，Information Systems Frontiers等国内外刊物和学术会议发表论文90多篇，其中被SCI、EI收录40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客户智能》、《商务智能（第四版）》、《商务智能 数据分析的管理视角（第三版）》、《数据挖掘实用案例集》等多部。

本课程结束颁发《计算机图像（视觉）处理高级工程师》证书，证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

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