课程介绍

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  孙德伟

  开发组长/高级工程师

  原鲁朗软件核心算法团队资深工程师，《花伴侣》核心算法工程师，《字鉴》核心算法工程师之一，MXNET框架 Contributor，十年互联网开发实战经验，主攻机器学习算法开发，精通C++、C#，Python、Java、Web等主流语言的全能讲师， 教学风趣幽默有激情，注重学员学习能力和思维的培养。

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  屈桢深

  研究员/教授

  哈尔滨工业大学副教授，博士学位，视觉技术研究室负责人，人工智能研究院研究员。目前承担理论研究及实际科研项目多项，在运动跟踪、视觉检测等方面取得一系列突破性研究成果，累计发表视觉相关方向论文30余篇，获省部级奖励两项。

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  智亮

  CEO/董事长/总经理

  鲁朗软件（北京）有限公司联合创始人，毕业于东北大学。在计算机视觉领域有深厚的工业经验。Google Tensorflow框架的Contributor。带领团队开发的“花伴侣”植物识别App，上线数月即在0推广的情况下达到百万用户，并获得阿里巴巴2017云栖大会API Solution大赛一等奖，团队受邀成为腾讯微信公开课北京站九位演讲嘉宾之一。

• 主题说明

  为满足市场需求，培养更多人工智能人才，CSDN学院特别邀请到有十余年教学经验的哈尔滨工业大学副教授屈桢深老师及有丰富工业级实战经验的智亮老师，孙德伟老师，为大家带来本次课程。

• 适合对象

  想转型人工智能领域的工程师。

• 学习要点

  第一阶段：位姿估计与三维重构

  1. 相机坐标系、像平面坐标系等常用坐标系及 转换关系； 2. 基于空间多点的相对位姿估计算法； 3. 基于平面多点的相对位姿估计算法； 4. 相机标定的 Zhang 方法；1. 极线几何及本质矩阵； 2. 立体视觉的基本概念； 3. 三维重构实现步骤； 4. 基于改进 k-d 树的特征匹配； 5. RANSAC 稳健估计；

   

  第二阶段：计算机视觉与神经网络

   1. 介绍； 2. 卷积和池化； 3. 卷积的反向传播； 4. Tensorflow 基础； 5. 卷 积 神 经 网 络 的 tensorflow 实现；1. 经典卷积神经网络案例 -part1； 2. 经典卷积神经网络案例 -part2； 3. Vgg/inception 网络代码 讲解；4. 基于 slim 的神经网模型 训练；1. 分类定位； 2. 检测； 3. 检测模型的训练与使用； 4. 分割； 5. 人脸； 6. 其他； 7. 特征使用-相似图；

   

  第三阶段：机器视觉-工业级实战项目（可选）及成果展示：目标跟踪及全景拼接

  1.视频目标跟踪；2.全景拼接；3.搭建新的神经网络；4.车辆检测

• 课时安排

  第一阶段：位姿估计与三位重构（2 weeks）

  第二阶段：计算机视觉与神经网络（3 weeks）

  第三阶段：项目阶段（2 weeks）

  （注：时间安排可能会有调整，请注意刷新页面查看最新安排）

  开课时间仅供参考，具体时间等待班主任通知，敬请留意。