人工智能：計(jì)算機(jī)視覺，一站式體系化全面進(jìn)階課

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分享課程——人工智能：計(jì)算機(jī)視覺，一站式體系化全面進(jìn)階課，升級(jí)版32周，包含圖像分割+目標(biāo)檢測+人臉識(shí)別+模型分析+圖像生成GAN等內(nèi)容。

一站式完成人工智能體系化進(jìn)階，成為企業(yè)爭搶的技術(shù)大牛！

覆蓋10+專業(yè)方向

30+工業(yè)級(jí)項(xiàng)目

400+張手繪圖表

10萬+行代碼

113+小時(shí)視頻時(shí)長

5大課程亮點(diǎn)，貫徹“工業(yè)范”教學(xué)理念，更專注于技能和項(xiàng)目

系統(tǒng)性

一套完備的人工智能知識(shí)體系，從理論過渡到實(shí)踐，崗位核心技能一網(wǎng)打盡

專業(yè)性

課程全面使用工業(yè)級(jí)真實(shí)項(xiàng)目作為案例，充分復(fù)現(xiàn)真實(shí)工作場景，學(xué)以致用

權(quán)威性

講師具有工業(yè)界資深背景，有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成多個(gè)復(fù)雜專業(yè)項(xiàng)目

豐富性

課程提供參考論文文檔、項(xiàng)目數(shù)據(jù)和代碼等資料，直播、社區(qū)多種形式助學(xué)

成長性

內(nèi)容長期保持更新，一直緊跟最新技術(shù)風(fēng)潮，讓你的能力與時(shí)俱進(jìn)

對(duì)標(biāo)大廠人工智能崗位要求，多重維度構(gòu)建能力模型

/編程基礎(chǔ)夯實(shí)/

Linux應(yīng)用Python使用C++使用

開源框架Pytorch安卓Java部署

/數(shù)據(jù)使用/

數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)標(biāo)注

數(shù)據(jù)增強(qiáng)

/模型設(shè)計(jì)與優(yōu)化/

模型分析模型設(shè)計(jì)模型部署

模型優(yōu)化

/計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)/

圖像分類圖像分割目標(biāo)檢測

圖像生成GAN人臉圖像檢測與識(shí)別

視頻分類

思維+實(shí)戰(zhàn)

全面掌握必備技術(shù)點(diǎn)

理論與實(shí)踐緊密結(jié)合，每個(gè)技術(shù)棧均搭配工業(yè)級(jí)項(xiàng)目操練

數(shù)據(jù)使用

數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)整理

數(shù)據(jù)標(biāo)注

數(shù)據(jù)增強(qiáng)

Pytorch圖像分類任務(wù)數(shù)

據(jù)增強(qiáng)實(shí)戰(zhàn)

數(shù)據(jù)增強(qiáng)庫imgaug

圖像分類

多類別圖像分類

細(xì)粒度圖像分類

多標(biāo)簽圖像分類

半監(jiān)管與無監(jiān)管圖像分類

零樣本圖像分類

從零完成人臉表情識(shí)別

人臉表情分類

動(dòng)物細(xì)粒度分類

生活用品多標(biāo)簽圖像分類

基于血紅細(xì)胞的圖像分類

圖像分割

圖像分割基礎(chǔ)

語義分割

弱監(jiān)管語義分割

Image Matting

實(shí)例分割

人臉嘴唇分割實(shí)戰(zhàn)

缺陷分割實(shí)戰(zhàn)

Image Matting人像摳圖

實(shí)戰(zhàn)

Mask RCNN實(shí)例分割實(shí)戰(zhàn)

目標(biāo)檢測

Two-stage算法-Faster

RCNN系列講解

One-stage算法-YOLO

系列講解

Anchor-free算法系列講解

YOLOv3實(shí)戰(zhàn)工業(yè)缺陷檢測

Faster-RCNN實(shí)戰(zhàn)貓臉檢測

CenterNet電路板缺陷檢測

Mmdetection框架使用

模型設(shè)計(jì)

模型設(shè)計(jì)思想

網(wǎng)絡(luò)寬度、深度與模型

性能

注意力機(jī)制

輕量級(jí)模型

安卓部署

基于ResNet的垃圾分類

基于InceptionNet的花卉

分類

基于SeNet的人種分類

模型可視化分析

可視化分析

復(fù)雜度分析

時(shí)間分析

模型速度分析

模型結(jié)構(gòu)可視化實(shí)戰(zhàn)

反卷積模型特征可視化

實(shí)戰(zhàn)

激活熱圖可視化實(shí)戰(zhàn)

模型復(fù)雜度統(tǒng)計(jì)

模型速度與時(shí)間統(tǒng)計(jì)

圖像生成GAN

全卷積圖像生成GAN

條件生成GAN

多尺度圖像生成GAN

風(fēng)格化GAN

數(shù)據(jù)仿真與增強(qiáng)GAN

DCGAN實(shí)戰(zhàn)

StyleGAN v1圖像生成實(shí)戰(zhàn)

人臉圖像檢測與識(shí)別

人臉檢測

關(guān)鍵點(diǎn)檢測

人臉識(shí)別

人臉屬性識(shí)別

基于Retina的人臉檢測

實(shí)戰(zhàn)

基于MTCNN與VGG的人

臉識(shí)別實(shí)戰(zhàn)

基于PFLD的人臉關(guān)鍵點(diǎn)

檢測實(shí)戰(zhàn)

模型優(yōu)化

模型優(yōu)化基礎(chǔ)

模型剪枝

模型量化

模型蒸餾

基于BN的結(jié)構(gòu)化模型剪

枝實(shí)戰(zhàn)

基于ncnn的8bit模型量化

實(shí)戰(zhàn)

經(jīng)典分類知識(shí)蒸餾模型實(shí)戰(zhàn)

Distiller模型優(yōu)化框架使用

視頻分類

視頻分類基礎(chǔ)

3DCNN模型

雙流模型

時(shí)序模型

基于3DCNN的視頻分類

實(shí)戰(zhàn)

基于SlowFast的視頻分

類實(shí)戰(zhàn)

基于CNN-LSTM的視頻

分類實(shí)戰(zhàn)

配套案例極為豐富，舉一反三，覆蓋深度學(xué)習(xí)核心應(yīng)用場景