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你将收获

使用Autoencoder和ConvNets构建图像搜索系统

使用TensorFlow/Keras由浅入深搭建规模车辆图片搜索系统

使用TensorFlow在CoCo数据集上进行语义分割

使用Keras/PyTorch 搭建一个图像解释模型并分析成功与失败的原因

适用人群

有Python基础即可

课程介绍

人工智能向来有三大应用方向: CV、NLP、 语音,而计算机视觉(computer vision)作为人工智能技术应用方向的领头羊,被广泛使用到:人脸识别、安防监控、无人驾驶、医疗影像等各个领域。与此同时,也催生了一批除BAT和安防老大海康威视之外的CV独角兽,比如旷世 face++、Sense Time(商汤科技)、依图、云从。而且随着深度学习的飞速发展和硬件技术的飞跃,CV创业公司最近两年更是扎堆出现。
公司多了,对人才的需求自然水涨船高、供不应求。本CV二期特在第期的基础, 上做全面彻底的升级、改进、强化,从CV基础出发,面向企业,竭力为社会培养工业界所需要的视觉工程师,传授学员如何运用深度学习和机器学习的最新算法,解决视觉中的各种问题。

课程讨论

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