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內(nèi)容背景

在人工智能的體系中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)擔(dān)任眼睛的任務(wù)，是人工智能中復(fù)雜度最高的任務(wù)之一。計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法工程師是目前軟件開(kāi)發(fā)中急需的高層次技術(shù)人才，培訓(xùn)中心特別研發(fā)了“計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法工程師”培訓(xùn)課程，具體事宜通知如下：

培訓(xùn)對(duì)象

算法工程師、程序員、高級(jí)程序員、資深開(kāi)發(fā)人員。

培訓(xùn)目標(biāo)

1、掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)的核心思想與方法，并能夠在工程實(shí)踐中靈活應(yīng)用。

2、理解主流計(jì)算機(jī)視覺(jué)的問(wèn)題、對(duì)策、解決方案與整體應(yīng)對(duì)策略。

3、能夠發(fā)揮創(chuàng)造性思維去改進(jìn)已有的過(guò)程與設(shè)計(jì)方案，以應(yīng)對(duì)技術(shù)發(fā)展的新需要。

培訓(xùn)內(nèi)容

第一講 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)理論與工具介紹

1.Anaconda, Jupyter notebook，openCV和Pytorch的安裝使用方法

2.計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)理論和歷史沿襲

3.圖像處理理論和實(shí)踐

4.實(shí)例：人臉識(shí)別，換臉

第二講 高層次特征表示

1.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型介紹：K近鄰、線性分類器

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型介紹

3.卷積、池化、激活函數(shù)的作用與理解

4.論文研讀：

a)Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition

5.實(shí)例：30分鐘速成PyTorch

6.實(shí)例：OCR-mnist數(shù)據(jù)集論文復(fù)現(xiàn)和應(yīng)用于驗(yàn)證碼識(shí)別

第三講 現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺(jué)

1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解和應(yīng)用

2.主流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

3.現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺(jué)的主流發(fā)展方向

4.論文研讀:

a)ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

b)Going Deeper with Convolutions

c)Deep Residual Learning for Image Recognition

5.實(shí)例：論文復(fù)現(xiàn)：應(yīng)用于大規(guī)模圖像分類問(wèn)題

第四講 目標(biāo)檢測(cè)算法

1.滑動(dòng)窗口算法

2.單階段目標(biāo)檢測(cè)算法

3.雙階段目標(biāo)檢測(cè)算法

4.論文研讀：

a)Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

b)You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

5.實(shí)例：論文復(fù)現(xiàn)：應(yīng)用于行人檢測(cè)和自動(dòng)駕駛

郝老師

中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所高性能計(jì)算機(jī)研究中心，AI視覺(jué)識(shí)別方向負(fù)責(zé)人，具體負(fù)責(zé)工作：研究計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)在異構(gòu)平臺(tái)的加速；計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用和推廣。

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在線報(bào)名：計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法工程師(北京)

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