课程简介

计算机视觉是目前人工智能研究最热门的领域,也是人工智能最成熟的应用领域之一。本课程凝结讲师十余年从业经验,深入剖析计算机视觉相关应用技术,讲解最佳实践。练学结合,帮助入门者系统学习,帮助从业者查遗补漏,获得进阶。


课程概述

第1讲 CV基本概念剖析

  • 人工智能
  • 机器学习
  • 神经网络
  • 模式识别
  • 统计机器学习
  • 深度学习
  • 卷积神经网络
  • 计算机视觉
  • 机器视觉
  • 计算机图形学
  • 图像处理

第2讲 深一度看图像

  • 数字图像原理
  • 基本图像格式
  • 图像采集预处理量化
  • 颜色空间
  • 图像基本表征
  • 图像编码压缩

第3讲 深一度看网络

  • 基本卷积网络
  • inception
  • resnet
  • resnext
  • nasnet
  • senet

第4讲 网络收敛的秘密

  • 梯度消失和梯度弥散
  • 学习率的秘密
  • 损失函数
  • bn
  • 激活函数

第5讲 如何对抗噪声

  • 图像滤波
  • denioseautoencoder
  • maxpooling
  • dataaugment
  • 黑盒攻击
  • 实验噪声的影响

第6讲 模型的进化

  • gap
  • mobilenet mnasnet
  • shuffenet
  • xornet
  • squzzenet

第7讲 那些年超过人类的模型

第8讲 深度视频处理:短视频分类,proposal,跟踪

第9讲 capsalnet

第10讲 一小时训练imagenet

第11讲 automl

第12讲 alphago、alphazeros


赵之健
七牛人工智能实验室资深算法工程师,七牛视频算法和算法工程化负责人。拥有近十年从事于计算机视觉和人工智能相关的算法研究的经历,在图像相关如人脸识别,图像分类,工业自动化,视频分析等领域拥有丰富的研发经验。
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