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深度学习与计算机视觉-

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  • 课程介绍

    • 课程导学
    • 计算视觉与人工智能深度学习的定义和关系
    • 深度学习在计算视觉的前沿应用
    • 课程设计与体系
    • 算法实现框架和下一章展望

  • 经典计算视觉-数字图像处理基础

    • 计算机视觉介绍
    • 环境配置
    • 实战编程-01
    • 实战编程-02

  • 经典计算视觉-数字图像处理进阶

    • 图像滤波讲解
    • 图像滤波-平滑滤波
    • 图像滤波-边缘检测
    • 图像阈值分割
    • 基本形态学滤波
    • 实战：高斯平滑滤波
    • 实战：边缘检测滤波
    • 实战：阈值图像分割
    • 实战：基本形态学滤波

  • 经典计算视觉算法

    • 霍夫变换
    • 模板匹配和经典算法的不足
    • 实战编程01-霍夫变换
    • 实战编程02-模板匹配和经典算法的不足

  • 深度学习与计算视觉基础理论

    • 卷积神经网络的历史和应用
    • 神经网络与神经元简介
    • 神经网络训练与反向传导算法
    • 卷积神经网络基本原理
    • 卷积神经网络的经典结构

  • 深度学习计算视觉算法的优化

    • 过拟合问题的优化
    • 梯度消失/爆炸问题的优化
    • 模型训练的优化
    • 其他优化策略

  • 手把手搭建一个卷积神经网络文字手写字MNIST识别模型

    • 环境准备与数据准备理论知识与代码讲解
    • 模型搭建、设定、训练、测试、存取的理论知识与代码讲解
    • 实战编程01-环境搭建和数据预处理
    • 实战编程02：模型的搭建和训练测试存取

  • 卷积神经网络迁移学习综合实战

    • 迁移学习的理论知识
    • 迁移学习的数据与模型
    • 代码讲解
    • 实战编程01-导入模组和数据准备
    • 实战编程02-模型迁移训练和结果的展示

  • 多标签分类任务算法工程综合实战

    • 监督学习的难题和多标签分类任务方法
    • FashionNet工程和代码讲解
    • 实战编程01-FashionNet
    • 实战编程02-FruitNet
    • 课程总回顾和老师的寄语

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