2020Python+计算机图像（视觉）处理培训班（4月北京）已截止报名

会议时间： 2020-04-21 08:00至 2020-04-24 18:00结束

会议地点：北京详细地址会前通知周边酒店预订

主办单位：北京中培伟业管理咨询有限公司

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会议介绍
会议内容主办方介绍

2020Python+计算机图像（视觉）处理培训班（4月北京）宣传图

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。

培训特色

本次培训从实战的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。

北京中培伟业管理咨询有限公司

北京中培伟业管理咨询有限公司（以下简称“中培”）成立于2006年，其主营业务面向大中型企业的IT规划咨询业务和面向高端IT人才的培训类业务，其中咨询业务涉及大型集团化企业的IT战略规划、IT架构规划、IT综合管控等领域，培训业务涉及线上线下各种高级IT技术和管理类课程体系。借助于其优质的专家资源池和互联网平台，中培已经为众多的世界500强企业、国有大中型集团化企业、国际知名互联网企业提供过高质量的信息化战略规划、组织架构规划、科技人才管理、信息技术架构规划、信息系统开发和运维管理、信息化能力评测的相关培训与咨询服务。

会议日程（最终日程以会议现场为准）

日程	培训模块	培训内容
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.CNN架构 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 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	1.图像数据预处理 2.猫狗分类-简单CNN 3.猫狗分类-VGG16-bottleneck 4.猫狗分类-VGG16-Finetune
	验证码识别项目	1.多任务学习介绍 2.验证码识别项目
第三天下午	目标检测项目	1.目标检测任务介绍 2.RCNN/Fast-RCNN/Faster-RCNN算法介绍 3.YOLO算法介绍 4.SSD算法介绍 5.目标检测项目实战
	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.Mask RCNN算法介绍 6.目标分割项目实战
	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	1.生成式对抗网络GAN介绍 2.生成式对抗网络GAN项目实战
第四天	业内经验交流

会议嘉宾（最终出席嘉宾以会议现场为准）

授课专家

王老师计算机博士，深入理解传统的计算机视觉方法与目前主流的深度学习算法，在图像识别、目标检测、图像分割、OCR、人脸识别等方向均进行了丰富的项目实战。熟练使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具备丰富的数据挖掘经验，熟悉大数据下的ETL与模型搭建，曾独立负责美团用户信用分评估、敏感身份挖掘、京东金融APP多个模块推荐算法搭建等项目。

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。