OpenCV与TensorFlow计算机视觉实战

15课时            ￥2180.00

课程简介
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Pthon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

课程目标
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

适用人群
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。

课程目录

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
机学习-机器学习基础 (1)
机学习-机器学习基础 (2)
机器学习-神经网络基础-神经网络概述
机学习-神经网络基础-深度神经网络
机学习-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