咸阳Python课程
来源:教育联展网 编辑:佚名 发布时间:2020-10-12
Python培训课程导读世界上有几百种编程语言,而真正流行的不过20多种,Python就是这20多种的其中之一。同时,作为“胶水语言”的Python,还在随着人工智能的火爆而更受欢迎,在TIOBE7月
Python培训课程导读
世界上有几百种编程语言,而真正流行的不过 20 多种,Python 就是这 20 多种的其中之一。同时,作为“胶水语言”的 Python,还在随着人工智能的火爆而更受欢迎,在 TIOBE 7 月编程语言排行榜中,Python 已经牢牢站稳了脚跟,位居 Java、C、C++ 之后的第四名。
Python培训课程目标
课程中通过细致讲解,使学员掌握该技术的本质。具体收益包括:
1.掌握OpenCV的使用;
2.理解卷积神经网络;
3.掌握Tensorflow的使用;
4.掌握keras的使用;
5.通过各个应用场景的实际经典项目案例,深入解读计算机视觉技术的应用。
Python培训课程介绍
合作流程
Cooperation process- · 前期课程咨询
- · 填写报名表
- · 发送邀请函
- · 确认时间地点
- · 支付课程费用
- · 现场参加课程
Python培训课程大纲
模块一:OpenCV使用
1.安装opencv
2.图像处理基础
3.图像运算和转换
4.图像平滑处理
5.图像梯度
6.图像边缘检测
7.图像金字塔
8.人脸检测和识别
模块二:卷积神经网络介绍
1.感受野,权值共享
2.卷积计算
3.卷积的步长
4.池化
5.Padding
6.MNIST网络结构介绍
模块三:Tensorflow使用
1.深度学习框架介绍
2.Tensorflow安装
3.Tensorlfow基础知识:图,变量,fetch,feed
4.Tensorflow线性回归
5.Tensorflow非线性回归
6.Mnist数据集合Softmax讲解
7.使用BP神经网络搭建手写数字识别
8.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用
9.过拟合,正则化,Dropout
10.各种优化器Optimizer
11.改进手写数字识别网络
12.卷积神经网络的介绍
模块四:keras使用
1.实现线性回归
2.实现非线性回归
3.MNIST数据集以及Softmax介绍
4.MNIST分类程序
5.交叉熵的应用
6.Dropout应用
7.正则化应用
8.优化器介绍及应用
10.cifar-10图片分类
11.模型的保存和载入
12.绘制网络结构
模块五:图像识别项目
1.介绍Google图像识别模型Inception-v3
2.使用Inception-v3做图像识别
模块六:猫狗分类项目
1.图像数据预处理
3.猫狗分类-VGG16-bottleneck
4.猫狗分类-VGG16-Finetune
模块七:验证码识别项目
1.多任务学习介绍
2.验证码识别项目
模块八:目标检测项目
1.目标检测任务介绍
3.YOLO算法介绍
4.SSD算法介绍
5.目标检测项目实战
模块九:目标分割项目
1.目标分割任务介绍
2.全卷积网络
3.双线性上采样
4.特征金字塔
6.目标分割项目实战
模块十:图像风格迁移项目
1.图像风格迁移介绍
2.图像风格迁移项目实战
模块十一:GAN项目
1.生成式对抗网络GAN介绍
2.生成式对抗网络GAN项目实战
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