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图像处理场景下的深度学习实战

2018.10.19
地点:上海
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Sean Read more

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

360高级数据科学家,前Amazon研究科学家。曾经多次领队参加Pascal VOC、ImageNet等世界著名人工智能竞赛并获得冠军,主要关注深度学习、强化学习、计算机视觉等方面的科学和技术创新。

简介

随着深度学习技术的不断发展,深度学习在图像/视频等领域取得了越来越广泛的应用,催生了很多实际的落地场景。 本次课程将从算法和工程的角度,全面介绍深度学习在视觉场景中的落地与应用。

算法上重点介绍深度学习的基本原理,把握深度学习的发展脉络。之后结合人脸、OCR等实际问题,介绍如何利用深度学习解决分类、检测、分割等视觉核心问题,以及如何将算法应用于实际问题。

实践部分,将结合实际项目,介绍如何从算法、模型、训练、工程等多个角度,对算法进行优化、加速,从而达到效率和精度的平衡,实现算法的落地。

目标

掌握深度学习的基本原理,把握深度学习的发展脉络。掌握利用深度学习解决分类、检测、分割等视觉核心问题,以及如何将算法应用于实际问题。

受众人群

算法工程师、系统架构师、开发工程师以及其他对大数据感兴趣的人员。

课程时长

2天(12H)

分享提纲

1 深度学习基础:

 深度学习的发展历史

    模型发展脉络

    卷积神经网络

    循环神经网络

    对抗生成学习

2 视觉应用核心问题:

 分类

    检测

    分割

    跟踪

3 深度学习常见应用:

 人脸技术

    重识别

    OCR技术

    图文相关性

4 深度学习项目实战:

    模型加速

    模型压缩

    项目实战


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