培训简述

本课程通过深入浅出的细致讲解，助力学员透彻理解该技术的核心本质。在系统的学习过程中，学员将获得以下丰富收益：

1. 精通OpenCV的应用技巧，实现图像处理与计算机视觉的完美融合；

2. 深入解读卷积神经网络（CNN）的原理与架构，把握前沿的视觉识别技术；

3. 熟练掌握Tensorflow框架，运用其强大的功能进行深度学习模型的构建与训练；

4. 精通keras框架的使用，轻松实现高效、便捷的深度学习项目开发；

5. 通过分析各应用场景下的经典项目案例，全面深入地领略计算机视觉技术的实际应用，为实际工作提供有力支持。

培训特色
本次培训以实战为基石，深度剖析了计算机视觉技术的精髓，通过对实际案例的精准分析，以及应用场景的深度探讨，为从事计算机视觉技术的工作者提供了宝贵的指导与灵感，助力他们在这一领域取得更为卓越的成就。

日程安排

 （注：大纲还可根据需求进行调整）

推荐讲师
覃棅丰  创业公司技术负责人。机器学习，深度学习领域多年一线开发研究经验，精通算法原理与编程实践。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度学习框架完成过多项图像，语音，nlp，搜索相关的人工智能实际项目，研发经验丰富。拥有两项国家专利，同时具有多年授课培训经验，讲课通熟易懂，代码风格简洁清晰。
 
人工智能相关工作经历：
上海希格斯网络科技有限公司  数据挖掘工程师   
1.负责深度学习NLP算法的研究和实现。
2.负责搜索引擎的实现和优化。
 
上海索洛信息技术有限公司     高级算法工程师   
1.负责深度学习图像算法的研究和实现。
2.负责深度学习语音算法的研究和实现。
 
人工智能相关项目经验：
人岗匹配项目 负责算法实现   
▷  收集了10万份JD。
▷  基于Tensorflow平台使用LSTM+Attention算法。
▷  使用JD训练职位推荐模型。训练好的模型可用于分析简历描述，并根据简历描述推荐一个或多个适合的职位。
 
项目关键词提取项目  负责算法实现   
▷  收集了10万份项目描述，并标记好项目中的关键词。
▷  基于Tensorflow平台使用seq2seq模型。
▷  从简历的项目描述中提取出该项目中的重点词汇。可用于优化简历项目搜索结果。
 
人才搜索引擎项目  负责搜索引擎的实现和优化
▷  搭建简历搜索引擎服务。
▷  完成学校名，专业，公司，行业等模块的搜索策略
▷  完成搜索结果高亮服务。
▷  修改搜索bug优化搜索算法。
 
宠物脸识别项目  负责数据处理，算法实现    
▷  收集了5万张狗/猫的照片，并标记好它们脸部的区域。
▷  在Linux下基于Caffe平台使用Faster-rcnn实现狗/猫脸检测算法。
▷  推出了一款在线小游戏，用户上传自己家狗/猫的照片，服务器接收到照片之后用训练好的模型检测照片中狗/猫的脸，并把狗/猫的脸框出来，给它们的长相打一上个分数，再把处理后的照片反馈给用户。 
 
宠物品种识别项目 负责数据处理，算法实现  
▷  收集了19种猫和27种狗的照片，共3万多张，并做好分类标签。
▷  基于Caffe平台使用AlexNet，GoogleNet以及自己设计的网络实现宠物品种分类算法。
▷  推出了一款在线小游戏，用户上传自己家狗/猫的照片，服务器接收到照片之后用训练好的模型检测照片中狗/猫的品种，不同宠物的品种会对应不同明星的脸，再把与宠物品种相似的明星脸反馈给用户。 
 
宠物叫声情感分类项目  负责数据处理，算法实现
▷  收集了1万6千条狗叫声，分成8个类别。
▷  基于Tensorflow平台使用CNN，LSTM实现狗叫声情感分类算法。
▷  将训练好的模型放到嵌入式设备中，实时判断当前场景是否有狗叫声，有狗叫声的话是属于什么分类。