课程培训
图像识别与深度学习培训与咨询2019

 

培训目标:

 

Python Package与TensorFlow综合应用
基于skimage和OpenCV的图像处理
算法与应用:
  • 回归分析
  • 决策树、随机森林、SVM
  • 卷积神经网络CNN
  • 图像视频的定位与识别
  • 循环神经网络RNN
  • 生成对抗网络GAN
第一节:Python Package与TensorFlow综合应用
Numpy/Scipy/Pandas/Matplotlib/Seaborn库
Numpy索引
Numpy数学运算与常用分布
Pandas数据处理与分析
Pandas文件读写和个性化控制
Pandas的concat与merge
Matplotlib 基本图结构介绍
基于Matplotlib绘制散点图、柱状图、等高线图、3D图等
多图合并与图片文件存取
Seaborn/PyEcharts等包的使用
scikit-learn的介绍和典型使用
TensorFlow经典应用
多元高斯分布
典型图像处理
多种数学曲线
多项式拟合
代码和案例实践 快速傅里叶变换FFT与信号处理
Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络
卷积与(指数)移动平均线
股票数据分析
缺失数据的处理和预测
环境数据异常检测和分析
快速傅里叶变换FFT
图像处理与奇异值分解SVD
 
第二节:基于skimage和OpenCV的图像处理 Skimage和OpenCV的简介与安装
将视频转换为图像序列
图像可视化与几何作图
HSV、RGB与图像颜色空间的转换
图像增强与(局部)直方图均衡化
给予边缘和区域的图像分割
gamma矫正和对数矫正
亮度区域检测与前景提取
图像边缘检测/特征提取与图像算子
gabor/ laplace /prewitt /roberts /scharr /sobel /Niblack /wiener
图像形态学:开/闭/凸包/膨胀/腐蚀
双边滤波器/小波降噪/wiener滤波
代码和案例实践 不同算子下的图像卷积
图像边缘检测与提取
前景分割与图像融合
regional maxima检测与应用
HAAR/HOG/LBP等特征应用

 

第三节:回归分析 线性回归
Logistic/Softmax回归
广义线性回归
L1/L2正则化
Ridge与LASSO
Elastic Net
梯度下降算法:BGD与SGD
特征选择与过拟合
Softmax回归的概念源头
最大熵模型
K-L散度
第四节:决策树、随机森林、SVM 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息
最大似然估计与最大熵模型
ID3、C4.5、CART详解
决策树的正则化
预剪枝和后剪枝
Bagging
不平衡数据集的处理
利用随机森林做特征选择
使用随机森林计算样本相似度
线性可分支持向量机
软间隔
损失函数的理解
核函数的原理和选择
SMO算法
支持向量回归SVR
多分类SVM
 
代码和案例实践 随机森林与特征选择
决策树应用于回归
多标记的决策树回归
决策树和随机森林的可视化
葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类
泰坦尼克乘客存活率估计
葡萄酒数据分类
数字图像的手写体识别
MNIST手写体识别
SVR用于时间序列曲线预测
SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较
第五节:卷积神经网络CNN 神经网络结构,滤波器,卷积
池化,激活函数,反向传播
目标分类与识别、目标检测与追踪
AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet
Inception-V3/V4
ResNet、DenseNet

 

代码和案例实践 数字图片分类
卷积核与特征提取
以图搜图
人证合一
卷积神经网络调参经验分享
第六节:图像视频的定位与识别 视频关键帧处理
物体检测与定位
RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,MaskRCNN
YOLO
FaceNet
代码和案例实践 迁移学习
人脸检测
OCR字体定位和识别
睿客识云
气象识别
第七节:循环神经网络RNN RNN基本原理
LSTM、GRU
Attention
CNN+LSTM模型
Bi-LSTM双向循环神经网络结构
编码器与解码器结构
特征提取:word2vec
Seq2seq模型
代码和案例实践 看图说话
视频理解
藏头诗生成
问答对话系统
OCR
循环神经网络调参经验分享
 
第八节:生成对抗网络GAN 生成与判别
生成模型:贝叶斯、HMM到深度生成模型
GAN对抗生成神经网络
DCGAN
Conditional GAN
InfoGan
Wasserstein GAN
代码和案例实践 代码和案例实践



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