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內容背景

在人工智能的體系中，計算機視覺擔任眼睛的任務，是人工智能中復雜度最高的任務之一。計算機視覺算法工程師是目前軟件開發(fā)中急需的高層次技術人才，培訓中心特別研發(fā)了“計算機視覺算法工程師”培訓課程，具體事宜通知如下：

培訓對象

算法工程師、程序員、高級程序員、資深開發(fā)人員。

培訓目標

1、掌握計算機視覺的核心思想與方法，并能夠在工程實踐中靈活應用。

2、理解主流計算機視覺的問題、對策、解決方案與整體應對策略。

3、能夠發(fā)揮創(chuàng)造性思維去改進已有的過程與設計方案，以應對技術發(fā)展的新需要。

培訓內容

第一講 計算機視覺基礎理論與工具介紹

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

2.計算機視覺基礎理論和歷史沿襲

3.圖像處理理論和實踐

4.實例：人臉識別，換臉

第二講 高層次特征表示

1.數(shù)據(jù)驅動模型介紹：K近鄰、線性分類器

2.神經(jīng)網(wǎng)絡模型介紹

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.實例：30分鐘速成PyTorch

6.實例：OCR-mnist數(shù)據(jù)集論文復現(xiàn)和應用于驗證碼識別

第三講 現(xiàn)代計算機視覺

1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的理解和應用

2.主流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分析

3.現(xiàn)代計算機視覺的主流發(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.實例：論文復現(xiàn)：應用于大規(guī)模圖像分類問題

第四講 目標檢測算法

1.滑動窗口算法

2.單階段目標檢測算法

3.雙階段目標檢測算法

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.實例：論文復現(xiàn)：應用于行人檢測和自動駕駛

郝老師

中國科學院計算技術研究所高性能計算機研究中心，AI視覺識別方向負責人，具體負責工作：研究計算機視覺任務在異構平臺的加速；計算機視覺和深度學習在產(chǎn)業(yè)領域的應用和推廣。

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