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推介会
DEEP学习与计算机视觉的结合要归功于这个专科文凭,它为你提供了这一蓬勃发展的技术的所有最新进展”

人工智能彻底改变了技术格局。它的原理应用于许多领域,在医疗保健等领域具有重要意义,这些领域利用这项技术改进诊断过程和治疗方法。在整个过程中, DEEP学习 是一个至关重要的领域,因为它决定了机器学习任务的执行方式。
因此,通过将 DEEP学习 的潜力与机器视觉等其他学科相结合,可以在各行各业取得惊人的成果。通过将这两个专业相结合,可以进行全面深入的可视化数据收集和读取,从而完美地完成复杂的技术任务。因此,本专科文凭为计算机科学家提供了获取该领域最新创新成果的可能性,使他们能够将神经网络及其激活函数、卷积神经网络和物体检测等方面的新知识融入到自己的工作中。
所有这些都基于 100% 的在线教学方法,专业人员可以根据个人情况选择学习的方式、时间和地点。此外,攻读该学位的计算机科学家还可以获得案例研究、视频、大师课程和多媒体摘要等形式的最佳多媒体内容,以及许多其他资源。此外,最有经验的教学人员将全程指导,确保专业人员获得最新的实用知识。
通过这个创新的专业学位,利用深度学习应用于计算机视觉工具”
这个深度学习应用于计算机视觉的专科文凭包含了市场上最完整和最新的课程。主要特点是:
- 由 DEEP学习、计算机科学和计算机视觉方面的专家介绍案例研究的发展情况
- 该书的内容图文并茂、示意性强、实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
- 可以进行自我评估过程的实践,以推进学习
- 其特别强调创新方法
- 理论课、向专家提问、关于有争议问题的讨论区和个人反思性论文
- 可以从任何有互联网连接的固定或便携式设备上获取内容
要知道,人工智能是现在,也是未来。千万不要错过这个了解DEEP学习应用于计算机视觉的最新进展的机会”
该课程的教学人员包括来自该行业的专业人士,他们将自己的工作经验带到了这一培训中,还有来自领先公司和著名大学的公认专家。
多媒体内容是用最新的教育技术开发的,将允许专业人员进行情景式学习,即一个模拟的环境,提供一个身临其境的培训,为真实情况进行培训。
该方案的设计重点是基于问题的学习,通过这种学习,专业人员必须努力解决整个学年出现的不同的专业实践情况。它将得到一个由著名专家开发的创新互动视频系统的支持。
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教学大纲
这个深度学习应用于计算机视觉的专科文凭的内容是由人工智能领域的顶尖专家精心设计的。因此,这些知识是最新、最深入的,计算机科学家将有机会深入研究神经网络评估指标、CNN 层类型、正则化训练或 数据集等问题的最新创新。

这些内容将使你成为Deep学习和人工视觉领域的专家”
模块1.Deep学习
1.1. 人工智能
1.1.1. 机器学习
1.1.2. Deep学习
1.1.3. Deep学习的爆炸增长为什么是现在?
1.2. 神经网络
1.2.1. 神经网络
1.2.2. 神经网络的用途
1.2.3. 线性回归和 感知器
1.2.4. 前向传播
1.2.5. 反向传播
1.2.6. 特征向量
1.3. 损失函数
1.3.1. 损失函数
1.3.2. 损失函数的类型
1.3.3. 损失函数的选择
1.4. 激活函数
1.4.1. 激活函数
1.4.2. 线性函数
1.4.3. 非线性函数
1.4.4. 输出对比与隐藏层激活函数
1.5. 正则化与规范化
1.5.1. 正则化与规范化
1.5.2. 过度拟合和数据扩充
1.5.3. 正则化方法:L1、L2 和辍学
1.5.4. 标准化方法:Batch, Weight, Layer
1.6. 优化
1.6.1. 梯度下降法
1.6.2. 随机梯度下降法
1.6.3. 小批量梯度下降法
1.6.4. Momentum
1.6.5. Adam
1.7. 超参数调整 和权重
1.7.1. 超参数
1.7.2. 批量大小与学习率与阶梯式衰减
1.7.3. 重量
1.8. 神经网络的评估指标
1.8.1. 准确性
1.8.2. 表示系数
1.8.3. 灵敏度 和特异性/召回 vs.精确
1.8.4. ROC 曲线 (AUC)
1.8.5. F1分数
1.8.6. 混淆矩阵
1.8.7. 交叉验证
1.9. 框架和硬件
1.9.1. 流量张紧器
1.9.2. Pytorch
1.9.3. Caffe
1.9.4. Keras
1.9.5. 训练阶段的硬件
1.10. 创建神经网络 – 训练和验证
1.10.1. 数据集
1.10.2. 网络建设
1.10.3. 培训
1.10.4. 结果展示
模块2.卷积网络和图像分类
2.1. 卷积神经网络
2.1.1. 简介
2.1.2. 卷积
2.1.3. CNN 构建模块
2.2. CNN 层的类型
2.2.1. 卷积
2.2.2. 激活
2.2.3. 批量标准化
2.2.4. Polling
2.2.5. 全连接
2.3. 衡量标准
2.3.1. 混淆矩阵
2.3.2. 准确性
2.3.3. 精确
2.3.4. Recall
2.3.5. F1 分数
2.3.6. ROC曲线
2.3.7. AUC
2.4. 架构
2.4.1. 亚历克斯网
2.4.2. VGG
2.4.3. Resnet
2.4.4. GoogleLeNet
2.5. 图像分类
2.5.1. 简介
2.5.2. 数据分析
2.5.3. 数据准备
2.5.4. 模型训练
2.5.5. 模型验证
2.6. CNN 训练的实际考虑
2.6.1. 优化器的选择
2.6.2. 学习率调度器
2.6.3. 培训管道检查
2.6.4. 正则化训练
2.7. 深度学习的良好实践
2.7.1. 迁移学习
2.7.2. 微调
2.7.3. 数据扩充
2.8. 数据.的统计评估
2.8.1. 数据集数量
2.8.2. 标签数量
2.8.3. 图像数量
2.8.4. 数据平衡
2.9. 部署
2.9.1. 节约模式
2.9.2. Onnx
2.9.3. 推断
2.10. 案例研究:图像分类
2.10.1. 数据分析和准备
2.10.2. 训练管道测试
2.10.3. 模型训练
2.10.4. 模型验证
模块3.物体检测
3.1. 目标检测和跟踪
3.1.1. 物体检测
3.1.2. 使用案例
3.1.3. 对象跟踪
3.1.4. 使用案例
3.1.5. 遮挡、刚性和非刚性姿势
3.2. 评估指标
3.2.1. IOU-IntersectionOver Union
3.2.2. 信心分数
3.2.3. Recall
3.2.4. 准确度
3.2.5. 召回–精度曲线
3.2.6. 平均精度 (mAP)
3.3. 传统方法
3.3.1. 滑动窗口
3.3.2. Viola detector
3.3.3. HOG
3.3.4. 非最大抑制 (NMS)
3.4. 数据集
3.4.1. Pascal VC
3.4.2. MS Coco
3.4.3. 图像网 (2014)
3.4.4. MOTA Challenge
3.5. 双射目标探测器
3.5.1. R-CNN
3.5.2. 快速 R-CNN
3.5.3. 更快的 R-CNN
3.5.4. Mask R-CNN
3.6. 单射目标探测器
3.6.1. SSD
3.6.2. YOLO
3.6.3. 视网膜网络
3.6.4. 中心网
3.6.5. 高效网
3.7. 骨干网
3.7.1. VGG
3.7.2. 资源网
3.7.3. 移动网
3.7.4. Shufflenet
3.7.5. 暗网
3.8. 对象跟踪
3.8.1. 经典方法
3.8.2. 粒子过滤器
3.8.3. 卡尔曼
3.8.4. 排序跟踪器
3.8.5. 深度排序
3.9. 部署
3.9.1. 计算平台
3.9.2. 骨干的选择
3.9.3. 选择的框架
3.9.4. 模型优化
3.9.5. 模型的版本化
3.10. 研究:检测和监测个人
3.10.1. 人员检测
3.10.2. 人员跟踪
3.10.3. 重新识别
3.10.4. 在人群中计数的人

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