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一、培训收益
课程中通过细致讲解，使学员掌握该技术的本质。具体收益包括：
1.掌握OpenCV的使用；
2.理解卷积神经网络；
3.掌握Tensorflow的使用；
4.掌握keras的使用；
5.通过各个应用场景的实际经典项目案例，深入解读计算机视觉技术的应用。
二、培训特色
本次培训从实战角度对计算机视觉技术进行了全面的剖析，并结合实际案例分析和探讨计算机视觉技术的应用场景，给计算机视觉技术相关从业人员以指导和启迪。
三、授课大纲
第一天上午OpenCV使用
1.安装opencv
2.图像处理基础
3.图像运算和转换
4.图像平滑处理
5.图像梯度
6.图像边缘检测
7.图像金字塔
8.人脸检测和识别
第一天下午卷积神经网络介绍
1.感受野，权值共享
2.卷积计算
3.卷积的步长
4.池化
5.Padding
6.MNIST网络结构介绍
第二天上午Tensorflow使用
1.深度学习框架介绍
2.Tensorflow安装
3.Tensorlfow基础知识：图，变量，fetch，feed
4.Tensorflow线性回归
5.Tensorflow非线性回归
6.Mnist数据集合Softmax讲解
7.使用BP神经网络搭建手写数字识别
8.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用
9.过拟合,正则化,Dropout
10.各种优化器Optimizer
11.改进手写数字识别网络
12.卷积神经网络CNN的介绍
13.使用CNN解决手写数字识别
第二天下午keras使用
1.实现线性回归
2.实现非线性回归
3.MNIST数据集以及Softmax介绍
4.MNIST分类程序
5.交叉熵的应用
6.Dropout应用
7.正则化应用
8.优化器介绍及应用
9.CNN应用于手写数字识别
10.cifar-10图片分类
11.模型的保存和载入
12.绘制网络结构
第三天上午图像识别项目
1.介绍Google图像识别模型Inception-v3
2.使用Inception-v3做图像识别猫狗分类项目
3.图像数据预处理
4.猫狗分类-简单CNN
5.猫狗分类-VGG16-bottleneck
6.猫狗分类-VGG16-Finetune
第三天下午验证码识别项目
1.多任务学习介绍
2.验证码识别项目目标检测项目
3.目标检测任务介绍
4.RCNN/Fast-RCNN/Faster-RCNN算法介绍
5.YOLO算法介绍
6.SSD算法介绍
7.目标检测项目实战
第四天上午目标分割项目
1.目标分割任务介绍
2.全卷积网络
3.双线性上采样
4.特征金字塔
5.MaskRCNN算法介绍
6.目标分割项目实战
第四天下午图像风格迁移项目
1.图像风格迁移介绍
2.图像风格迁移项目实战GAN项目
3.生成式对抗网络GAN介绍
4.生成式对抗网络GAN项目实战
第五天学习考核与业内经验交流
覃老师 上海大学物理学硕士，创业公司合伙人，技术总监。机器学习，深度学习领域多年一线开发研究经验，精通算法原理与编程实践。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度学习框架完成过多项图像，语音，nlp，搜索相关的人工智能实际项目，研发经验丰富。拥有两项国家专利。同时具有多年授课培训经验，讲课通熟易懂，代码风格简洁清晰。
杨老师 计算机博士，目前就职于中科院某研究所，长期从事深度学习与机器学习研究工作，在NLP与CV领域有很深造诣，主持多项科技专项，并带领团队深入一线研发并落地，XXX视频监控与分析系统、XXX舆情监控系统、XXX智能对话系统及 XXX森林防火无人机跟拍系统等。申请发明专利2项、部级科技进步二等奖一次，在SIGIR、CIKM及AAAI的国际会议发表多篇文章。
赵老师 计算机博士，目前主要研究方向包括电子推荐、智能决策和大数据分析等。主持国家自然科学基金2项、中国博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多项企业合作课题等项目。已在《管理科学学报》、《系统工程学报》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management，Information Systems Frontiers等国内外刊物和学术会议发表论文90多篇，其中被SCI、EI收录40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客户智能》、《商务智能（第四版）》、《商务智能 数据分析的管理视角（第三版）》、《数据挖掘实用案例集》等多部。
