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              首页 > 培训课程 > IT/技术培训 > 2021全国高校深度学习实战(计算机视觉方向)师资研修班 更新时间:2021-06-11T13:14:50

              2021全国高校深度学习实战(计算机视觉方向)师资研修班
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              2021全国高校深度学习实战(计算机视觉方向)师资研修班 已截止报名

              课程时间: 2021-08-02 09:00至 2021-08-09 22:00结束

              课程地点: 线上活动 

              会议规模:100人

              主办单位: 泰迪杯数据挖掘挑战赛组委会

              行业热销热门关注看了又看 换一换

                    会议介绍

                    会议内容 主办方介绍


                    2021全国高校深度学习实战(计算机视觉方向)师资研修班

                    2021全国高校深度学习实战(计算机视觉方向)师资研修班宣传图

                    互联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术深刻改变着人类的生产、生活、学习乃至思维方式,深刻展示了世界发展的前景。目前各院校的大数据和人工智能专业教师匮乏、相关落地动手实战应用能力欠缺、授课过程中相关行业实战案例项目缺失等,为加快建设大数据、人工智能相关专业教师队伍,推动各院校建立人才培训和评价体系,特推出全国高校大数据与人工智能师资研修班。本研修班每年在全国范围内滚动开展八期,截止目前已在全国巡回举办50余场,参训教师近6000人次。2021年全国高校深度学习实战(计算机视觉方向)师资研修班以线上云课堂形式举办,现将有关安排通知如下。

                    课程特色

                    1、本研修班课程全程强调动手实操,内容以代码落地为主,以理论讲解为根,以公式推导为辅,通过讲解企业级案例,真正的让学员把所学内容和工作实际有效结合、更好地进行教育教学工作。

                    2、核心课程部分由讲师手把手一起进行实操演练,在具体应用场景中全面掌握相关技能,助力实训教学工作、实际动手的能力。视频制作精良,讲师真人出镜,全面解析专业必备技能,为相关课程开设和备课、应对科研和项目开发打下坚实基础。

                    3、课程设有答疑交流讨论群,培训期间助教全程辅助教学,每天提供10小时的实时在线答疑辅导,并进行答疑文档汇总,帮助学员更好地总结学习。

                    4、本课程配套有基础知识内容,即使零基础学员快也能找到适合自己的学习内容和节奏,快速掌握课程知识和技能。

                    5、所有课程相关源代码、数据、PPT、案例素材全部提供下载,即学即用,教学更轻松!视频内容支持六个月内免费回看,以便复习和参考。

                    6、全面实践大数据/人工智能项目流程,包括数据采集、数据存储管理、数据探索、数据处理、特征工程、数据建模等课程,提供知识讲解,助力夯实理论基础,掌握核心技术。

                    7、参加线上课程学习的学员,如后续本人参加线下课程继续深造,持线上缴费凭证可享受一次免费学习机会(仅限参加同一培训专题方向的线下课程)。

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                    专题讲座-计算机视觉技术及其应用、Python编程基础、Python数据科学库使用、Python机器学习基础、深度学习基础-人工神经网络、TensorFlow 2实战、TensorFlow2深度学习原理与实现、图像处理实战:水产养殖水质智能识别、计算机视觉实战:动态人脸智能识别、综合实战:搭建一个智能车牌识别系统。

                    证书颁发

                    学员经在线培训并考试合格后,可以获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发高级人工智能应用工程师职业技术证书,证书可登录工业和信息化部教育与考试中心官网查询。

                    2021全国高校深度学习实战(计算机视觉方向)师资研修班

                    查看更多

                    会议日程 (最终日程以会议现场为准)


                    深度学习实战(计算机视觉方向)课程大纲

                    基础篇(报名成功后即可开始学习)

                    时间

                    课程内容

                    学习平台

                    正式培训前

                    Python编程基础

                    1准备工作

                    2列表操作

                    3程序流程控制语句

                    4字符串操作

                    4.1字符串及其索引&切片

                    4.2字符串的常见方法

                    4.3字典的创建及索引

                    4.4字典常用操作

                    4.5字典推导式

                    5Python文件读取操作

                    5.1Python读取文件

                    5.2练习3:统计小说中的单词频次

                    6函数

                    6.1Python函数自定义

                    6.2练习4:自定义求序列偶数个数的函数

                    7面向对象与???/p>

                    7.1Python方法与函数对比介绍

                    7.2Python面向对象示例

                    7.3Python??槭褂?/p>

                    7.4第三方库的安装与调用

                    8注意事项

                    8.1Python工作路径说明

                    8.2??槊按娣怕肪兜淖⒁馐孪?/p>

                    8.3结语

                    泰迪云课堂

                    正式培训前

                    Python数据科学库使用

                    1 Python数据分析概述

                    1.1 认识数据分析

                    1.2 熟悉Python数据分析的工具

                    1.3 安装anaconda与掌握Jupyter Notebook常用功能

                    2 NumPy数值计算基础

                    2.1 掌握NumPy数组对象

                    2.1.1NumPy简介

                    2.1.2 数组创建及基础属性

                    2.1.3 初识数组的特点

                    2.1.4 创建常用数组

                    2.1.5 数组数据类型

                    2.1.6 生成随机数

                    2.1.7 一维数组的索引

                    2.1.8 逻辑型索引

                    2.1.9 多维数组的索引

                    2.1.10 求解距离矩阵

                    2.1.11 变化数组shape

                    2.2 掌握NumPy矩阵与通用函数

                    2.2.1 NumPy矩阵介绍

                    2.2.2 NumPy通用函数介绍

                    2.2.3 通用函数的广播机制

                    2.3 利用NumPy进行统计分析

                    2.3.1 NumPy读写二进制文件

                    2.3.2 NumPy读写txt文件

                    2.3.3 利用NumPy对数据进行简单统计分析

                    3 Pandas统计分析基础

                    3.1 Pandas简介

                    3.2 读写不同数据源的数据

                    3.2.1 Pandas读取文本数据

                    3.2.2 存储数据框

                    3.2.3 Pandas读取excel文件

                    3.2.4 将数据框存储为excel文件

                    3.3 数据框与数据框元素

                    3.3.1 构建数据框

                    3.3.2 查看数据框的常用属性

                    3.3.3 按行列顺序访问数据框中的元素

                    3.3.4 按行列名称访问数据框中的元素

                    3.3.5 修改数据框中的元素

                    3.3.6 删除数据框中的元素

                    3.3.7 描述分析数据框中的元素

                    泰迪云课堂

                    核心课程篇

                    时间

                    课程内容

                    学习平台

                    专题讲座

                    8月2日

                    18:30-22:00

                    主讲:冯国灿教授

                    主题内容:计算机视觉技术及其应用

                    ?

                    第一课 ?Python机器学习基础

                    8月2日

                    18:30-22:00

                    1.1引言

                    1.2基本术语

                    1.3假设空间&归纳偏好

                    2.1经验误差与过拟合

                    2.2评估方法

                    2.3性能度量

                    2.4性能度量Python实现

                    3.1线性回归基本形式

                    3.2线性回归模型的Python实现

                    3.3波士顿房价预测的Python实现

                    3.4逻辑回归介绍

                    3.5研究生入学录取预测的Python实现

                    泰迪云课堂

                    操作演练/作业

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                    第二课 深度学习基础-人工神经网络

                    8月3日

                    18:30-22:00

                    1单个神经元介绍

                    2经典网络结构介绍

                    3神经网络工作流程演示

                    4如何修正网络参数.梯度下降

                    5网络工作原理推导

                    6网络搭建准备

                    7样本从输入层到隐层传输的Python实现

                    8网络输出的Python实现

                    9单样本网络训练的Python实现

                    10全样本网络训练的Python实现

                    11网络性能评价

                    12调用sklearn实现神经网络算法

                    泰迪云课堂

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                    第三课 ?TensorFlow 2实战

                    8月4日

                    18:30-22:00

                    1任务1:构建一个线性模型

                    1.1TensorFlow介绍

                    1.2TensorFlow2常用数据类型和操作

                    1.3初始化模型

                    1.4构建损失函数

                    1.5模型训练及可视化

                    1.6使用高阶API-Keras

                    2任务2:MNIST手写数字识别

                    2.1数据读取及探索

                    2.2交叉熵

                    2.3模型构建及训练

                    2.4调用保存好的模型对新样本进行预测

                    3 作业-鸢尾花分类

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                    第四课 TensorFlow 2深度学习原理与实现

                    8月5日

                    18:30-22:00

                    1.1深度神经网络-引言

                    2卷积神经网络CNN

                    2.1浅层神经网络的局限

                    2.2卷积操作

                    2.3卷积操作的优势

                    2.4池化及全连接

                    2.5高维输入及多filter卷积

                    2.6实现卷积操作

                    2.7实现池化操作

                    3循环神经网络RNN

                    3.1循环神经网络简介

                    3.2循环神经网络的常见结构

                    4长短时记忆网络LSTM

                    4.1LSTM的三个门

                    4.2LSTM三个门的计算示例

                    4.3利用RNN&LSTM实现mnist手写数字识别

                    泰迪云课堂

                    操作演练/作业

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                    第五课 图像处理实战:水产养殖水质智能识别

                    8月6日

                    18:30-22:00

                    1.案例背景与目标

                    2.读取一张图片数据

                    3.获取图片数据的像素值矩阵

                    4.截取图像的有效区域

                    5.水质图像特征-颜色矩

                    6.三个颜色矩的Python实现

                    7.如何进行批量化数据转换

                    8.自定义函数获取指定路径中的所有图片名称

                    9.处理所有图片数据

                    10.数据处理代码整理

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                    第六课 计算机视觉实战:动态人脸智能识别

                    8月7日

                    18:30-22:00

                    1 案例背景及介绍

                    2人脸识别流程及实现

                    2.1 人脸识别案例流程

                    2.2 工程文件说明

                    2.3 人脸采集

                    2.4 人脸检测

                    2.5 灰度处理

                    2.6 模型结构与训练

                    2.7 模型测试

                    2.8 模型应用:调用电脑摄像头采集数据

                    2.9 模型应用:人脸检测

                    2.10 模型应用:模型测试与展示

                    3 人脸识别拓展思考

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                    第七课 综合实战:搭建一个智能车牌识别系统

                    8月8日

                    18:30-22:00

                    1明确项目目标

                    2准备数据

                    3照片预处理

                    4定位车牌信息

                    5分割车牌字符

                    6搭建车牌识别网络

                    7进行模型训练

                    8模型结果与评估

                    泰迪云课堂

                    操作演练/作业

                    个人PC

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                    第八课 在线考试

                    8月9日

                    高级人工智能应用工程师职业技术证书在线考试

                    泰迪云课堂

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                    会议嘉宾 (最终出席嘉宾以会议现场为准)


                    樊老师

                    广东泰迪智能科技股份有限公司特聘讲师,某国际银行大数据开发工程师,Hortonworks授权Apache Hadoop开发者认证培训讲师,Hadoop、Mahout技术实践者和研究者;对Hadoop的MapReduce编程模型有深刻理解,同时对Mahout技术有较深认识,对Mahout源码有深入研究,擅于Mahout中数据挖掘的K均值聚类算法、贝叶斯分类算法、FP树关联规则算法的应用;主编《Mahout算法解析与案例实战》、《Hadoop数据分析与挖掘实战》、《Hadoop与大数据挖掘》等图书专著;具有电信行业和银行业的项目经验和行业知识,主持中国电科院电力大数据平台、电能量数据挖掘与智能分析、客户服务智能分析系统等项目。

                    冯国灿

                    博士,中山大学数学学院教授,博士生导师。泰迪杯数据挖掘挑战赛组委会委员,中国工业与应用数学会常务理事,广东省工业与应用数学学会理事长, 2000-2002英国格莱莫根大学数字图像实验室和布拉德福大学数字媒体实验室做博士后研究员。主要从事模式识别、计算机视觉研究,参加主持包括国家自然科学基金等科学基金20多项,发表学术论文100余篇,入选2014-2019爱思唯尔计算机科学中国高被引学者排行榜。

                    张敏

                    广东泰迪智能科技股份有限公司、培训总监,从事用户数据分析和数据挖掘工作六年,具有丰富的大数据挖掘理论及实践培训经验,对数据具有较高的敏感度,根据数据对其进行全面的统计分析。精通Python、R语言、Matlab等多种数据挖掘工具。擅长市场发展情况监控、精确营销方面的数据挖掘工作。有为南方电网、珠江数码等大型企业长期提供实施服务的经验,主导了电子商务网站用户行为分析及网页智能推荐服务、中医证型关联规则挖掘、电信业务话单量预测、航空公司客户价值分析等多个项目。2017年“泰迪杯数据挖掘挑战赛教练员培训”主讲讲师,2018年广东省Python与深度学习技术师资培训班主讲讲师,2018年第一/三/五期全国高校大数据核心技术与应用师资研修班主讲讲师、2019年第一/二/三期全国高校大数据与人工智能师资研修班主讲讲师,2019年国家电网大数据竞赛河北、湖南省、甘肃省电力系统培训班主讲讲师,先后负责过西安理工大学、广东工业大学、广西师范学院、广西科技大学、闽江学院、广东石油化工学院、上海健康医学院等高校实训课程及德生科技等企业内训和数据挖掘就业班的课程。组织、参与编写图书《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》、《R语言编程基础》等。

                    律波

                    广东泰迪智能科技有限公司高级数据分析工程师,应用统计学硕士,有较强的统计学、数学、数据挖掘理论功底;精通R、Python、Power BI、Excel等数据挖掘分析工具,具有丰富的培训和项目经验,擅长从数据中发掘规律,对数据具有较高的敏感度,逻辑思维能力强,擅长数据可视化,机器学习、深度学习等算法原理的实现,如神经网络、SVM、决策树、贝叶斯等;负责“珠江数码大数据营销推荐应用”项目,完成标签库的构建及产品推荐模型;负责“京东电商产品评论情感分析”项目,完成了评论数据情感评价模型、LDA主题模型的构建;通过项目案例的转换;负责多个本科类院校数据分析软件培训和毕业生数据分析培训,先后负责广西科技大学、闽江学院、广东石油化工、韩山师范学院、广西师范大学等数据分析软件培训及实训等。多次负责“泰迪杯”数据挖掘大赛题目的构思和实现、赛前培训。大数据专业系列图书编写委员会成员,负责《R语言与数据挖掘》、《python实训案例》、《Excel可视化案例》等书籍编写工作。

                    杨惠

                    广东泰迪智能科技股份有限公司高级数据分析师,从事人工智能工作多年,擅长计算机视觉和自然语言处理,熟悉常用深度学习算法原理及应用,如神经网络、SVM、强化学习等算法;精通TensorFlow、Python、MATLAB等常用数据挖掘处理工具。具有丰富的实践项目经验。如“智能聊天客服”项目,“车牌智能识别”项目,“京东电商产品评论情感分析”项目,“珠江数码大数据营销推荐应用”项目;“电子商务网站智能推荐服务”项目;“基于Seq2Seq注意力模型实现聊天机器人”项目。具备丰富的培训经验,曾为多家企业、院校服务过专业培训工作。如PPV商业培训、泰迪大数据师资培训、珠海城职院数据分析培训;2018年第一、三、五期全国高校大数据核心技术与应用师资研修班主讲讲师、2019年第一、三、五期全国高校大数据与人工智能师资研修班主讲讲师,2019年国家电网大数据竞赛河北省电力系统培训班主讲讲师。大数据专业系列图书编写委员会成员,负责《Python数据分析与应用》、《R语言编程基础》、《TensorFlow2深度学习实战》、《深度学习与计算机视觉实战》等书籍编写工作。

                    郑素铃

                    广东泰迪智能科技股份有限公司特聘讲师。从事大数据项目研发工作,对Hadoop大数据技术有较深的研究,熟练掌握Hadoop环境部署和Hadoop核心计算框架MapReduce的原理和应用。掌握Spark原理及编程,熟练使用Spark的图计算Graphx和算法库MLlib。对非结构化数据库HBase以及结构化数据库Hive有深刻的了解。掌握数据挖掘和机器学习的常用算法,熟悉数据挖掘流程,具备项目开发经验,如“数睿思网站用户画像研究”和“法律服务智能推荐系统”项目,在推荐系统方面比较有研究。先后参与了《Hadoop大数据开发基础》、《Spark大数据技术与应用》等图书编写工作。

                    焦正升,广东泰迪智能科技股份有限公司资深项目研发工程师、高级信息系统项目经理、高级软件开发工程师,拥有7年相关从业经验;致力于信息技术的应用与传播,信息系统产业的发展。精通JAVA编程语言,熟悉Spring Boot、Spring Cloud等主流开发框架、MySQL数据库、VUE数据驱动渐进式框架等主流技术。参与《Hadoop与大数据挖掘》、《Hadoop大数据分析与挖掘实战》等图书的编写。拥有电力、电子政务、轻工环保、交通运输等多项领域的项目管理研发经验,项目团队为北京市信访办研发的“大数据助力智慧信访”系统获得第七届金铃奖-公共服务类"智能决策奖"。

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                    参会指南

                    会议门票


                    深度学习实战(计算机视觉方向)

                    学习时间 8月2日-8月9日(每晚18:30-22:00),共计64学时

                    证书颁发:高级人工智能应用工程师

                    费用:2480元(报名费、学习费、资料费、证书费等


                    报名材料:身份证复印件、两寸近期正面免冠彩色半身证件照电子版(要求:背景:白色,格式:JPG,大?。?4-20K)。

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                    温馨提示
                    酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
                    退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

                    还有若干场即将举行的 深度学习大会

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                    会议地点

                    部分参会单位

                    主办方没有公开参会单位
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