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Ansys和Matlab培訓(xùn)課程班

圖像識別與深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)與咨詢2019-

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曙海教學(xué)優(yōu)勢

　本課程面向企事業(yè)項目實際需要,秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì)，圖像識別與深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)與咨詢2019-以項目實現(xiàn)為導(dǎo)向,老師將會與您分享設(shè)計的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗、技巧。線上/線下/上門皆可,圖像識別與深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)與咨詢2019-專家,課程可定制,熱線:4008699035。

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精品課程班級列表

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培訓(xùn)目標(biāo)：

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Python Package與TensorFlow綜合應(yīng)用
基于skimage和OpenCV的圖像處理
算法與應(yīng)用：

回歸分析
決策樹、隨機森林、SVM
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
圖像視頻的定位與識別
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN
生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN

第一節(jié)：Python Package與TensorFlow綜合應(yīng)用	Numpy/Scipy/Pandas/Matplotlib/Seaborn庫 Numpy索引 Numpy數(shù)學(xué)運算與常用分布 Pandas數(shù)據(jù)處理與分析 Pandas文件讀寫和個性化控制 Pandas的concat與merge Matplotlib 基本圖結(jié)構(gòu)介紹基于Matplotlib繪制散點圖、柱狀圖、等高線圖、3D圖等多圖合并與圖片文件存取 Seaborn/PyEcharts等包的使用 scikit-learn的介紹和典型使用 TensorFlow經(jīng)典應(yīng)用多元高斯分布典型圖像處理多種數(shù)學(xué)曲線多項式擬合
代碼和案例實踐	快速傅里葉變換FFT與信號處理 Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網(wǎng)絡(luò) 卷積與(指數(shù))移動平均線股票數(shù)據(jù)分析缺失數(shù)據(jù)的處理和預(yù)測環(huán)境數(shù)據(jù)異常檢測和分析快速傅里葉變換FFT 圖像處理與奇異值分解SVD ?
第二節(jié)：基于skimage和OpenCV的圖像處理	Skimage和OpenCV的簡介與安裝將視頻轉(zhuǎn)換為圖像序列圖像可視化與幾何作圖 HSV、RGB與圖像顏色空間的轉(zhuǎn)換圖像增強與(局部)直方圖均衡化給予邊緣和區(qū)域的圖像分割 gamma矯正和對數(shù)矯正亮度區(qū)域檢測與前景提取圖像邊緣檢測/特征提取與圖像算子 gabor/ laplace /prewitt /roberts /scharr /sobel /Niblack /wiener 圖像形態(tài)學(xué)：開/閉/凸包/膨脹/腐蝕雙邊濾波器/小波降噪/wiener濾波
代碼和案例實踐	不同算子下的圖像卷積圖像邊緣檢測與提取前景分割與圖像融合 regional maxima檢測與應(yīng)用 HAAR/HOG/LBP等特征應(yīng)用 ?
第三節(jié)：回歸分析	線性回歸 Logistic/Softmax回歸廣義線性回歸 L1/L2正則化 Ridge與LASSO Elastic Net 梯度下降算法：BGD與SGD 特征選擇與過擬合 Softmax回歸的概念源頭最大熵模型 K-L散度
第四節(jié)：決策樹、隨機森林、SVM	熵、聯(lián)合熵、條件熵、KL散度、互信息最大似然估計與最大熵模型 ID3、C4.5、CART詳解決策樹的正則化預(yù)剪枝和后剪枝 Bagging 不平衡數(shù)據(jù)集的處理利用隨機森林做特征選擇使用隨機森林計算樣本相似度線性可分支持向量機軟間隔損失函數(shù)的理解核函數(shù)的原理和選擇 SMO算法支持向量回歸SVR 多分類SVM ?
代碼和案例實踐	隨機森林與特征選擇決策樹應(yīng)用于回歸多標(biāo)記的決策樹回歸決策樹和隨機森林的可視化葡萄酒數(shù)據(jù)集的決策樹/隨機森林分類泰坦尼克乘客存活率估計葡萄酒數(shù)據(jù)分類數(shù)字圖像的手寫體識別 MNIST手寫體識別 SVR用于時間序列曲線預(yù)測 SVM、Logistic回歸、隨機森林三者的橫向比較
第五節(jié)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN	神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，濾波器，卷積池化，激活函數(shù)，反向傳播目標(biāo)分類與識別、目標(biāo)檢測與追蹤 AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet Inception-V3/V4 ResNet、DenseNet ?
代碼和案例實踐	數(shù)字圖片分類卷積核與特征提取以圖搜圖人證合一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參經(jīng)驗分享
第六節(jié)：圖像視頻的定位與識別	視頻關(guān)鍵幀處理物體檢測與定位 RCNN，F(xiàn)ast-RCNN，F(xiàn)aster-RCNN，MaskRCNN YOLO FaceNet
代碼和案例實踐	遷移學(xué)習(xí) 人臉檢測 OCR字體定位和識別 ?？妥R云氣象識別
第七節(jié)：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN	RNN基本原理 LSTM、GRU Attention CNN+LSTM模型 Bi-LSTM雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 編碼器與解碼器結(jié)構(gòu) 特征提?。簑ord2vec Seq2seq模型
代碼和案例實踐	看圖說話視頻理解藏頭詩生成問答對話系統(tǒng) OCR 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參經(jīng)驗分享 ?
第八節(jié)：生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN	生成與判別生成模型：貝葉斯、HMM到深度生成模型 GAN對抗生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) DCGAN Conditional GAN InfoGan Wasserstein GAN
代碼和案例實踐	代碼和案例實踐

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遐想lw9 開始學(xué)習(xí)課時多張工作表中篩選不重復(fù)值

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