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【快班】计算机视觉：从入门到精通，极限剖...

此课程所属【人工智能职业方向】专业，报名专业套餐，可享受0元学习特惠！点击了解详情

随报随学	共14课	★★★
开课时间	课程周期	难易度

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课程介绍

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。

课程大纲

阶段1 图像预处理

第一课：OpenCV 及图像处理基础

知识点：图像处理，灰度值提取，Histogram提取

第二课：OpenCV进阶：图像滤波，特征提取及匹配

知识点：Sift，视觉和图像变换, 边缘检测算法等

第三课：实践：利用KNN算法和OpenCV进行手写字符识别

阶段2: 创建自己的图像识别神经网络

第四课：深入理解神经网络的前向传递和反向传播及其物理意义

知识点：Loss function，交叉熵代价函数，梯度下降法求导

第五课：训练你自己的网络，重点为调参和工作中用到的一些技巧

知识点：Loss function，交叉熵代价函数，梯度下降法

第六课：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）

知识点：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

第七课：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

系列3. 深度卷积神经网络进阶

第八课：不同的神经网络类别和应用

知识点：调参基本技巧，向量点积

第九课：深度卷积神经网络原理及实践

知识点，神经网络的迁移学习技巧

第十课：搭建图片搜索系统，深入理解Triplet Loss 及其训练技巧

第十一课：实践：使用Tensorflow/Keras搭建神经网络，进行图像分类

阶段4: 目标检测和LSTM标注法

第十二课：目标检测算法

知识点：Fast RCNN , Faster RCNN, Yolo, SSD

第十三课：LSTM 标注学习

第十四课：实践：使用Tensorflow/Keras在数据集上进行目标检测

授课讲师: Daniel，2011年毕业于香港科技大学，师从信号处理的普林斯顿教授Oscar Chan，后旅法。在法国工作多年从事计算机视觉相关工作，现在在ENSTA-ParisTech任计算机视觉算法研究员。我现在也在负责招聘业务，亦愿意和学员共同交流海外工作经验和计算机视觉算法方面的工作机会。

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。

课程学费: 学费：400元（固定学费：300元 + 逆向学费：100元）
新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，课程收取300元固定收费 + 100元逆向学费，学习圆满则全额奖励返还给学员！

特别说明如下: 本门课程本来打算完全免费，某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动，为了防止一些朋友在学习途中半途而废，浪费了讲师的付出，为此我们计划模仿某些健身课程，使用“逆向收费”的方法。在报名时每位报名者收取400元，其中300元为固定收费，另外100元是暂存学费，即如果学员能完成全部课程要求，包括完成全部的书面作业，则100元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务，则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力！

课程授课方式

1、学习方式：老师发布教学资料、教材，幻灯片和视频，学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。

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开课时间：随报随学课程周期：共14课难易度：★★★

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