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計算機視覺及深度學習技術(shù)項目實戰(zhàn)

2021年7月26日-8月1日，青海西寧

課程簡介

實驗課程注重代碼實踐，更注重落地應(yīng)用

課程通俗講解計算機視覺領(lǐng)域經(jīng)典算法及其案例應(yīng)用，以深度學習算法為核心模型，主要內(nèi)容涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機器學習基礎(chǔ)，圖像分類，圖像增強，物體檢測，圖像分割，對抗生成網(wǎng)絡(luò)，知識圖譜等主流應(yīng)用領(lǐng)域。實戰(zhàn)項目全部選自真實數(shù)據(jù)集，基于PyTorch框架展開實戰(zhàn)。

通俗易懂，最接地氣的算法與應(yīng)用項目講解

全程實戰(zhàn)，基于真實數(shù)據(jù)集與實際任務(wù)需求

各領(lǐng)域項目配套模板與數(shù)據(jù)源碼全部贈送

課程大綱

實驗課程注重代碼實踐，更注重落地應(yīng)用

課程模塊

課程內(nèi)容

1、線性回歸與梯度下降算法

機器學習與人工智能概述

機器學習核心知識點與學習路線圖

線性回歸算法原理推導

目標與損失函數(shù)定義

優(yōu)化策略分析

梯度下降算法原理分析

案例：多項式線性回歸對比分析

2、邏輯回歸算法

邏輯回歸算法原理推導

Notebook工具使用

機器學習建模流程

3、項目實戰(zhàn)：交易記錄數(shù)據(jù)建模實例

樣本不均衡數(shù)據(jù)解決方案

模型評估指標對比

正則化懲罰項的作用

過擬合問題解決方案

參數(shù)對模型結(jié)果的影響

交叉驗證的作用

模型測試結(jié)果分析

SMOTE過采樣效果

4、深度學習-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其應(yīng)用實例

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必備基礎(chǔ)知識點概述

前向傳播與返向傳播

整體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)分析

過擬合解決方案

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實例分析

5、深度學習框架PyTorch

深度學習框架安裝與測試

PyTorch基本操作解讀

基于PyTorch構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

完成分類與回歸模型訓練

6、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實例

基于PyTorch框架構(gòu)建氣溫預(yù)測模型

模型評估與分析

7、計算機視覺-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必備知識點

卷積網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu)

卷積網(wǎng)絡(luò)所涉及參數(shù)

卷積網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu)

經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模型對比分析

8、計算機視覺經(jīng)典架構(gòu)解讀

Resnet模型解讀

Efficientnet架構(gòu)解讀

注意力機制等模塊分析

9、項目實戰(zhàn)：圖像識別模型實戰(zhàn)

數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)增強

預(yù)訓練模型的作用

模型訓練策略與應(yīng)用實例

花朵分類模型實戰(zhàn)

10、圖像分割經(jīng)典算法解讀

圖像分割算法及其應(yīng)用領(lǐng)域分析

Unet圖像分割算法

Unet升級版本架構(gòu)解讀

Deeplab系列算法分析

分割算法模型構(gòu)造分析

11、項目實戰(zhàn)：圖像分割實戰(zhàn)

12、項目實戰(zhàn)：對抗生成網(wǎng)絡(luò)

圖像分割算法解讀

Unet網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)解讀

Unet升級版本細節(jié)分析

基于PyTorch構(gòu)建圖像分割模型

GAN模型應(yīng)用領(lǐng)域及其核心架構(gòu)分析

各大GAN模型算法解讀及其項目應(yīng)用

13、物體檢測經(jīng)典算法

物體檢測算法應(yīng)用領(lǐng)域分析

YOLO系列物體檢測算法解讀

YOLO數(shù)據(jù)處理與網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

V5版本工程架構(gòu)解讀

Efficient網(wǎng)絡(luò)模型解讀

EfficientDet檢測框架分析

缺陷檢測構(gòu)建方法與應(yīng)用

14、YOLOV5檢測項目實戰(zhàn)

源碼架構(gòu)分析

數(shù)據(jù)集處理與標簽制作

圖像標注方法

訓練物體檢測算法模型

應(yīng)用與預(yù)測分析

15、深度學習通用框架及其源碼應(yīng)用解讀

深度學習各領(lǐng)域應(yīng)用模板分析

CV各大項目構(gòu)建流程

常用工具分析與路線整理

論文的價值與作用、總結(jié)與分析

16、知識圖譜應(yīng)用與核心知識點

知識圖譜在各領(lǐng)域應(yīng)用分析

知識圖譜構(gòu)建方法及其核心知識點

NLP在知識圖譜中的作用的地位

圖模型數(shù)據(jù)庫及其使用方法

Neo4j數(shù)據(jù)庫介紹

知識圖譜所需數(shù)據(jù)與項目流程解讀

17、基于知識圖譜的推薦系統(tǒng)實戰(zhàn)

醫(yī)藥或電影數(shù)據(jù)集處理方法

文本解析實例

實體構(gòu)造與圖模型存儲

基于Neo4j打造知識圖譜模型

構(gòu)建推薦引擎與應(yīng)用實例

案例實驗展示

贈送課件、代碼、數(shù)據(jù)、配套實踐手冊

深度學習-物體檢測項目實戰(zhàn)

圖像分割實戰(zhàn)

知識圖譜實戰(zhàn)

對抗生成網(wǎng)絡(luò)實戰(zhàn)系列

實力專家主講

實力派講師

唐宇迪

同濟大學碩士，華東理工博士。著有《跟著迪哥學Python數(shù)據(jù)分析與機器學習》、《人工智能必備數(shù)學基礎(chǔ)》。

課程方向：Python，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘，機器學習，深度學習，計算機視覺，自然語言處理，語音識別等全面覆蓋當下Ai主流領(lǐng)域。線上課程選課學員超50W，累計開展線下培訓100余場，線上直播500余場。中國電信，移動，聯(lián)通特聘企業(yè)人才轉(zhuǎn)型培訓導師，中國銀行，中信集團，新能源科技，上汽大眾等公司特聘企業(yè)課題聯(lián)合培養(yǎng)導師。