深度学习与计算机视觉

[本课程属于AI完整学习路线套餐，该套餐已“硬核”上线，点击立即学习！] 【为什么要学习深度学习和计算机视觉？】 AI人工智能现在已经成为人类发展中最火热的领域。而计算机视觉（CV）是AI中最热门，也是落地最多的一个应用方向（人脸识别，自动驾驶，智能安防，车牌识别，证件识别）。所以基于人工智能的计算视觉行业必然会诞生大量的工作和创业的机会。如何能快速的进入CV领域，同时兼备理论基础和实战能力，就成了大多数学习者关心的事情，而这门课就是因为这个初衷而设计的。 【讲师介绍】 CHARLIE 老师 1、人工智能算法科学家 2、深圳市海外高层次人才认定(孔雀人才) 3、美国圣地亚哥国家超算中心博士后 4、加利福尼亚大学圣地亚哥全奖博士 5、参与美国自然科学基金(NSF)及加州能源局 (CEC)资助的392MW IVANPAH等智慧电网项目 6、21篇国际期刊文章(sci收录17篇)，总引用接近1000 7、第一作者发明专利11份 【推荐你学习这门课的理由：知识体系完整+丰富学习资料】 1、本课程总计9大章节，是一门系统入门计算机视觉的课程，未来将持续更新。 2、课程从计算机视觉理论知识出发，理论结合实战，手把手的实战代码实现（霍夫变换与模板匹配，AlexNet OCR应用,VGG迁移学习，多标签分类算法工程） 3、带你了解最前沿技术，各类型算法的优点和缺点，掌握数据增强，Batchnormalization, Dropout，迁移学习等优化技巧，搭建实用的深度学习应用模型 4、学习完后，你将具有深度学习与计算视觉的项目能力，比如大学生学完可以具备独立完成机器视觉类毕业设计的能力，在求职过程中可以体系化的讲解机器视觉核心知识点，初步达到人工智能领域机器视觉工程师的水平 【学完后我将达到什么水平？】 1、零基础入门计算视觉，学习掌握并应用从经典图像处理到深度学习分类任务的要点知识 2、掌握数据增强，迁移学习等优化技巧，搭建实用的深度学习应用模型 3、学习完课程，可以独立应用多个经典算法和深度学习算法 4、以大学毕业设计，面试找工作为目标，手把手带大家编程，即使没有太多计算视觉的背景知识也可以循序渐进完成课程，获得实战项目的经验 【面向人群】 1、对AI感兴趣，想要系统学习计算机视觉的学员 2、需要毕业设计的大学生 3、做图像分析或相关数据分析的研究生 4、准备面试计算视觉和深度学习岗位的应聘者 5、希望在项目中引入计算视觉/深度学习技术的开发人员 【课程知识体系图】 【实战项目】