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南京Python公开课

来源:中华网考试编辑:李振发布时间:2019-11-14
导语概要

Python培训课程导读在所有编程语言里,Python并不算年轻,从1991年发布第一个版本,至今已经快30年了。它是一门非常适合人工智能开发的语言,人工智能所需数据获取、数据分析、数据建模的流程都可

Python培训培训咨询

Python培训课程导读

在所有编程语言里,Python并不算年轻,从1991年发布第一个版本,至今已经快30年了。它是一门非常适合人工智能开发的语言,人工智能所需数据获取、数据分析、数据建模的流程都可以通过Python的类库轻松解决。最近几年,随着人工智能概念的火爆,Python迅速升温,成为众多AI从业者的首选语言。

Python培训课程目标

课程中通过细致讲解,使学员掌握该技术的本质。具体收益包括:

1.掌握OpenCV的使用;

2.理解卷积神经网络;

3.掌握Tensorflow的使用;

4.掌握keras的使用;

5.通过各个应用场景的实际经典项目案例,深入解读计算机视觉技术的应用。

Python培训课程介绍

课程时间

课程采用小班制公开课模式,全国滚动开班,具体时间可点击下方咨询。

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课程对象

大数据、人工智能研发技术人员、研发项目管理人员等IT项发类人才。

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课程特色

精品小班制,课程实用、精华、有效、专业、专攻,马上学完马上用!

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培训方式

讲解演绎、案例解析、分组讨论,头脑风暴与体验式教学相结合培训。

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合作流程

Cooperation process
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  • · 前期课程咨询
  • · 填写报名表
  • · 发送邀请函
  • · 确认时间地点
  • · 支付课程费用
  • · 现场参加课程

Python培训课程大纲

模块一:OpenCV使用

1.安装opencv

2.图像处理基础

3.图像运算和转换

4.图像平滑处理

5.图像梯度

6.图像边缘检测

7.图像金字塔

8.人脸检测和识别


模块二:卷积神经网络介绍

1.感受野,权值共享

2.卷积计算

3.卷积的步长

4.池化

5.Padding

6.MNIST网络结构介绍


模块三:Tensorflow使用

1.深度学习框架介绍

2.Tensorflow安装

3.Tensorlfow基础知识:图,变量,fetch,feed

4.Tensorflow线性回归

5.Tensorflow非线性回归

6.Mnist数据集合Softmax讲解

7.使用BP神经网络搭建手写数字识别

8.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

9.过拟合,正则化,Dropout

10.各种优化器Optimizer

11.改进手写数字识别网络

12.卷积神经网络的介绍


模块四:keras使用

1.实现线性回归

2.实现非线性回归

3.MNIST数据集以及Softmax介绍

4.MNIST分类程序

5.交叉熵的应用

6.Dropout应用

7.正则化应用

8.优化器介绍及应用

10.cifar-10图片分类

11.模型的保存和载入

12.绘制网络结构


模块五:图像识别项目

1.介绍Google图像识别模型Inception-v3

2.使用Inception-v3做图像识别


模块六:猫狗分类项目

1.图像数据预处理

3.猫狗分类-VGG16-bottleneck

4.猫狗分类-VGG16-Finetune


模块七:验证码识别项目

1.多任务学习介绍

2.验证码识别项目


模块八:目标检测项目

1.目标检测任务介绍

3.YOLO算法介绍

4.SSD算法介绍

5.目标检测项目实战


模块九:目标分割项目

1.目标分割任务介绍

2.全卷积网络

3.双线性上采样

4.特征金字塔

6.目标分割项目实战


模块十:图像风格迁移项目

1.图像风格迁移介绍

2.图像风格迁移项目实战


模块十一:GAN项目

1.生成式对抗网络GAN介绍

2.生成式对抗网络GAN项目实战

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