【培训背景】

人工智能在各行业的迅速落地，使很多任务的完成成本大幅降低，效率显著提升。与此同时，作为其技术内核，机器学习和深度学习算法也越来越受到人们的关注，越来越多的行业的从业者都希望了解和学习机器学习与深度学习算法的相关原理，并希望将其与自己的领域相结合，拓展新思路，形成新的解决方案。

计算机视觉又称为机器视觉。在机器学习大热的前景之下，计算机视觉与自然语言处理及语音识别并列为机器学习方向的三大热点方向。而计算机视觉以卷积神经网络为代表的深度学习模型。OpenCV是一个基于Apache2.0许可发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，提供了Python等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

【培训收益】

熟悉计算机视觉的基本概念；

熟悉Python基础语法

熟悉Anaconda环境配置与基本操作；

掌握Matplotlib可视化技术；

掌握Numpy技术基础；

掌握机器学习的基本原理；

掌握Tensorflow基础；

掌握OpenCV基础；

掌握基于TensorFlow的CNN手写数字识别编程实战。

【适合人群】

软件工程师、资深开发人员、人工智能工程师、图像设计人员、机器学习工程师、算法工程师、计算机视觉处理工程师。

【培训特色】

1. 实战项目驱动

课程注重实战项目的开发，通过具体的项目案例来加深对理论知识的理解。例如，使用OpenCV进行图像增强、滤波、几何变换等操作，以及结合TensorFlow进行图像分类、目标检测等任务。这些实战项目不仅能够提升学员的编程能力，还能够让学员更好地理解计算机视觉技术的实际应用场景。

2. 丰富的资源与支持

课程会提供丰富的教学资源，包括视频教程、文档资料、代码示例等。此外，还会有专业的教师团队和活跃的社区支持，学员可以随时提问并获得解答。这种全方位的支持能够帮助学员更好地掌握计算机视觉技术并解决实际问题。

3. 实时更新与持续学习

随着技术的不断发展，OpenCV和TensorFlow也在不断更新和迭代。因此，优秀的计算机视觉实战培训课程会紧跟技术前沿，及时更新课程内容并引入新的技术和算法。同时，课程也会鼓励学员进行持续学习，不断提升自己的技能水平。

【结业证书】

参加培训并通过考试学员，由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发证书，证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。 

证书样本

OpenCV与TensorFlow计算机视觉实战培训班，录播课为15课时，企业内训可按需求定制。 

课程安排如下：

第0章 OpenCV与TensorFlow计算机视觉实战

OpenCV与TensorFlow计算机视觉实战-课程介绍

第1章 Python编程基础

语言基础-Anaconda

语言基础-Python基础语法（1）

语言基础-Python基础语法（2）

语言基础-Python基础语法（3）

语言基础- Python面向对象编程（1）

语言基础- Python面向对象编程（2）

语言基础-NumPy基础

语言基础-Matplotlib基础

第2章 机器学习原理

机器学习-机器学习基础（1）

机器学习-机器学习基础（2）

机器学习-神经网络基础-神经网络概述

机器学习-神经网络基础-深度神经网络

机器学习-神经网络基础-卷积神经网络

机器学习-神经网络基础-常见深度学习技术

第3章 Tensorflow基础

经典框架-Tensorflow基础

第4章 OpenCV基础与实战

应用实践-图像处理基础

应用实践-openCV基础

应用实践-人脸识别

第5章 TensorFlow项目实战

CNN-keras

CNN-Tensorflow