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【好学案例微课系列培训—计算机视觉编程达人训练营】

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精讲必要的基础原理,拆解精巧案例,分享代码技巧与实战干货。

【好学案例微课系列培训—计算机视觉编程达人训练营】

 基础环境准备

介绍计算机视觉

动手实战,教机器学会疲劳监测

动手实战,教机器打跑酷游戏

动手实战,教机器拍出背景虚化的人像照片

动手实战,教机器完成数独游戏

动手实战,教机器认钟表读数

动手实战,教机器给黑白照片着色

动手实战,教机器识别手写数字的异常检测



各高校院系师生,各企事业单位:  

       数字经济作为发展迅速、创新活跃、辐射广泛的经济活动,正在成为全球经济复苏和增长的重要驱动力。随着强国梦的逐步深化,每个企业都在与时俱进的开展“数字化转型”。

“十四五”规划和2035年远景目标纲要均提出“加快数字化发展 建设数字中国”,“数字化转型”用IT的语言讲,“大数据”和“算法”结合,打造成每个企业特有的人工智能场景,逐渐积累出每个企业独有的知识库。

       好学案例微课携手名师共同打造《计算机视觉编程达人训练营》,精讲必要的基础原理,拆解精巧案例,分享代码技巧与实战干货。提升企业工程师理解业务、抽象业务痛点、举一反三解决问题的能力。

一、培训信息

课程名称

好学案例微课系列培训《计算机视觉编程达人训练营》

时间

20228月20日-9月17日

地点

直播

费用

2599

安排

8月20日起,每周三、周六晚19:30-21:00,共直播9次

二、达成目标

1、理解和感受工程师经常讲的“道”和“术”

“道”能知道一些基本、基础应知应会的原理,能在这个基础上,去阅读一些新的论文,提升学员的知识面

“术”能写代码,能将代码跑通,获得到精神上的快乐和满足,即使不明觉厉,也能解决问题

2通过案例和不断想到的Ideas,帮助学员真正理解,企业为什么需要员工,为什么特别需要有创新思维的员工,让学员能在职场上更好的表现

三、课程大纲

日期

具体时间

课纲

课程内容

8月20日

周六晚1930-2100

1. 基础环境准备

a) 成为编程高手的四个技能:数学、编程、统计、算法

b) Python的安装

c) Anaconda的安装

d) PyCharm的安装

e) Jupyter Notebook的使用

f) 深度学习框架的搭建

g) GPU的适配安装

h) pip命令的使用介绍

i) conda命令和pip命令的异同点

j) 安装一些最常用的工具包

8月24日

周三晚1930-2100

2. 介绍计算机视觉

a) 想比大部分人更专业的话,需要如何学习这门课

b) 从顶层讲起,目前被大众接受的人工智能概念是什么

c) 机器学习、深度学习和强化学习的异同点

d) 计算机视觉,它本身是什么

e) 计算机视觉的细分业务领域,比如分类、分割等

f) 最常见的计算机视觉任务,图片分类

g) 神经网络最喜欢吃得“食物”

h) 神经网络会给你输出什么,是直接的结论吗

i) 图片处理库,scikit-image的简单使用介绍

j) 计算机视觉库,opencv的简单使用介绍

8月27日

周六晚1930-2100

3. 动手实战,教机器学会疲劳监测

a) 疲劳的特征是什么

b) 在没有深度学习概念前,如何实现脸部关键点检测

c) 什么是神经网络

d) 什么是卷积神经网络

e) 什么是卷积核

f) 什么是池化

g) 什么是标准化

h) 什么是躺平层

i) 什么是全连接层

j) 什么是激活函数

k) Python动手实战,边实战边讲解

8月31日

周三晚1930-2100

4. 动手实战,教机器打跑酷游戏

a) 跑酷游戏的介绍

b) 机器需要学到什么,才能打好跑酷游戏

c) 卷积神经网络和跑酷游戏的联系是什么

d) 最基础的概念之一,什么是图片的通道

e) 最基础的概念之一,除了RGB之外,我们还会如何获取图片的信息

f) 如何从游戏画面中产生数据集

g) 如何得知用户按了什么键

h) 模型结构该如何设计

i) 如何训练网络

j) 如何评估网络的准确性

k) 如何能让机器学习的更准确

l) Python动手实战,边实战边讲解

9月3日

周六1930-2100

5. 动手实战,教机器拍出背景虚化的人像照片

a) 先来看几个例子,什么是照片背景虚化

b) 整体实现思路,会分成哪几个步骤

c) 首次讲解图片分割的知识背景

d) 业界有哪些个常用的图片分割场景

e) 图片预处理,继续讲解opencv计算机视觉库的函数

f) 有哪些巨人的肩膀我们可以“站”

g) 重点讲解Google MediaPipe的深度学习库

h) Numpy进阶知识之一,stack函数

i) Numpy进阶知识之一,where函数

j) Python动手实战,边实战边讲解

9月7日

周三1930-2100

6. 动手实战,教机器完成数独游戏

a) 什么是数独游戏

b) 大开脑洞,为什么能用卷积神经网络来完成这个游戏

c) 进阶知识之一,讲解关于卷积核的更多知识

d) 进阶知识之一,讲解关于池化的更多知识

e) 如何去自制一个数独的数据集

f) 基础知识之一,pandas的简单使用介绍

g) 图片预处理,几行代码写出数据标准化的函数

h) 重点知识讲解,Keras深度学习框架

i) 讲解最常用的一些Keras层

j) 深入讲解模型的结构

k) 什么是特征层,它和卷积的相关性

l) 讲解模型的输出尺寸

m) 进阶知识之一,深入讲解图片分类的输出形态

n) 这些知识点的总结归纳

o) Python动手实战,边实战边讲解

9月10日

周六1930-2100

7. 动手实战,教机器认钟表读数

a) 自制一个钟表数据集需要用到的包

b) 数据集的X和Y分别是什么

c) 基础知识之一,制作表盘

d) 基础知识之一,制作时针和分针

e) Python动手实战,针对自制数据集的代码,进行讲解

f) 重点知识讲解,该如何设计模型的结构

g) 模型的损失函数设计

h) 这些知识点的归纳总结

i) Python动手实战,边实战边讲解

9月14日

周三1930-2100

8. 动手实战,教机器给黑白照片着色

a) 几行代码实现彩色图片转换成黑白照片

b) 为什么黑白照片转换成彩色照片是一件很困难的事

c) 基础知识点之一,颜色模型,图片的RGB通道

d) 进阶知识点之一,用Lab颜色空间来表示图片

e) 颜色模型和颜色空间的区别

f) 教机器给黑白照片着色,模型结构该如何设计

g) 基础知识点之一,什么是填充Padding

h) 基础知识点之一,什么是跳跃Strides

i) 一份很特别的数据集

j) 如何实现颜色空间的预处理

k)Python动手实战,边实战边讲解

9月17日

周六1930-2100

9.动手实战,教机器识别手写数字的异常检测

a) 什么是异常检测

b) 各行各业的异常检测有哪些

c) 异常检测的数据集特征

d) 使用标准方差的统计分布识别异常检测

e) 使用箱线图的统计分布识别异常检测

f) 使用密度算法识别异常检测

g) 使用深度学习的自动编码器识别异常检测

h) 自动编码器的几个核心知识点

i) 一份很特别的数据集

j) 如何确定出合理的异常检测标准

k)Python动手实战,边实战边讲解


四、讲师介绍


金牌讲师,授课思路活跃,逻辑严谨,善于沟通,风趣幽默,深受学员喜欢,线下培训班期期爆满,广受好评。

从一线程序员、数据和算法领域工程师,逐渐成长为企业大数据、AI、商业智能团队负责人。在业务需求理解、模型抽象、整体解决方案、代码开发与调优部署等方面,具备多年实战及管理经验。

部分任职企业一览:

2010携程 商业智能经理

2014顺丰科技 大数据部门负责人

2016华为 人工智能主任架构师

2019新奥集团 数智团队负责人


五、报名流程

1. 点击网址,在线提交报名信息;

2. 账号登录后提单支付;

3. 确认发票信息,添加助教老师;

4. 开课前一周发送资料及上课事宜


六、报名条件

零基础学生、转行人士,低门槛无忧就业
基础薄弱数据类岗位从业者,系统提升专业技能
产品、运营、营销、财务等业务部门在职者,提升数字化工作效率
研发、中台、技术类部门在职者,数字化赋能支持业务发展
企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者,把握数字化转型方案及流程

经济及社科类青年教师、博士生、硕士生、高年级本科生



七、咨询报名

1、添加助教老师鲤鲤-企业微信:

课程订阅

讲师介绍


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