一学即懂的计算机视觉-深度学习篇

一学即懂的计算机视觉-深度学习篇
共27节 1034人在学 课程详情
  • 知其然知其所以然:深度神经网络基础理论

    • 开篇词
    • 深度学习与计算机视觉
    • 感知机原理——单层感知机
    • 多层感知机
    • 神经网络训练
  • 工欲善其事必先利其器:基于Pytorch的深度学习环境搭建

    • PyTorch简介
    • PyTorch自动求导机制
    • Pytroch模块
    • 实战演练:3层感知机实现Minist 手写数字识别(上)
    • 实战演练:3层感知机实现Minist 手写数字识别(下)
  • 万物有相皆得其状:图像特征提取CNN网络

    • 卷积层
    • cnn中其它模块
    • 构建cnn网络
  • 识得新人,亦念旧人:视觉时序关系描述LSTM网络

    • 循环神经网络原理
    • nn.RNN和nn.RNNCell
    • LSTM网络结构
    • 实战演练:利用LSTM实现Minist手写数字识别
  • 一力破十会,一巧破千斤:一些深度网络训练过程中的tricks

    • 迁移学习
    • 实战演练:猫狗识别
    • 优化技巧
  • 莫将画竹论难易,刚道繁难简更难:生成模型和对抗网

    • 生成模型
    • 变分编码器
    • 对抗网机理
  • 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行:基于深度网络的视觉应用

    • 实战演练:换脸大法
    • 实战演练:人人都是毕加索
    • 实战演练:嗨!你已经被发现了(上)
    • 实战演练:嗨!你已经被发现了(下)

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    课时介绍

    实战演练:嗨!你已经被发现

    课程介绍

    【为什么需要学习计算机视觉?】

    计算机视觉是当代人工智能中最活跃的领域,贡献了超过40%的应用及近半数的人工智能从业者。课程结合视觉基本原理及实战,介绍图像和视觉处理的基本知识和相关应用,包括视觉系统构成,图像处理基础,特征提取与描述,运动跟踪,位姿估计,三维重构等内容。课程理论与实战结合,注重教学内容的可视化和工程实践,为人工智能视觉研发及算法工程师等相关高薪职位就业打下坚实基础。


    图像处理和计算机视觉的课程大家已经看过很多,但总有“听不透”,“用不了”的感觉。课程致力于创建人人都能听的懂的计算机视觉,通过生动、细腻的讲解配合实战演练,让学生真正学懂、用会。


    【超实用课程内容】

    课程内容分为三篇,包括图像处理基础,视觉环境搭建,特征提取与描述、生成对抗网络等内容。课程理论与实战结合,注重教学内容的可视化和工程实践,为人工智能视觉研发及算法工程师等相关高薪职位就业打下坚实基础。


    【课程如何观看?】

    移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦)

    本课程为录播课,课程永久有效观看时长,但是大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~


    【学员专享增值服务】

    源码开放

    课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化

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