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計算機視覺算法工程師

【課程編號】:MKT049581

【課程名稱】:

計算機視覺算法工程師

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:研發管理培訓

【時間安排】:2026年07月03日 到 2026年07月04日5900元/人

2025年06月13日 到 2025年06月14日5900元/人

2024年06月28日 到 2024年06月29日5900元/人

【授課城市】:北京

【課程說明】:如有需求,我們可以提供計算機視覺算法工程師相關內訓

【課程關鍵字】:北京視覺算法培訓

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內容背景

在人工智能的體系中,計算機視覺擔任眼睛的任務,是人工智能中復雜度最高的任務之一。計算機視覺算法工程師是目前軟件開發中急需的高層次技術人才,培訓中心特別研發了“計算機視覺算法工程師”培訓課程,具體事宜通知如下:

培訓對象

算法工程師、程序員、高級程序員、資深開發人員。

培訓目標

1、掌握計算機視覺的核心思想與方法,并能夠在工程實踐中靈活應用。

2、理解主流計算機視覺的問題、對策、解決方案與整體應對策略。

3、能夠發揮創造性思維去改進已有的過程與設計方案,以應對技術發展的新需要。

培訓內容

第一講 計算機視覺基礎理論與工具介紹

1.Anaconda, Jupyter notebook,openCV和Pytorch的安裝使用方法

2.計算機視覺基礎理論和歷史沿襲

3.圖像處理理論和實踐

4.實例:人臉識別,換臉

第二講 高層次特征表示

1.數據驅動模型介紹:K近鄰、線性分類器

2.神經網絡模型介紹

3.卷積、池化、激活函數的作用與理解

4.論文研讀:

a)Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition

5.實例:30分鐘速成PyTorch

6.實例:OCR-mnist數據集論文復現和應用于驗證碼識別

第三講 現代計算機視覺

1.卷積神經網絡的理解和應用

2.主流卷積神經網絡分析

3.現代計算機視覺的主流發展方向

4.論文研讀:

a)ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

b)Going Deeper with Convolutions

c)Deep Residual Learning for Image Recognition

5.實例:論文復現:應用于大規模圖像分類問題

第四講 目標檢測算法

1.滑動窗口算法

2.單階段目標檢測算法

3.雙階段目標檢測算法

4.論文研讀:

a)Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

b)You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

5.實例:論文復現:應用于行人檢測和自動駕駛

郝老師

中國科學院計算技術研究所高性能計算機研究中心,AI視覺識別方向負責人,具體負責工作:研究計算機視覺任務在異構平臺的加速;計算機視覺和深度學習在產業領域的應用和推廣。

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