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【快班】DL4CV实战——构建基于深度学习的...

此课程所属【人工智能职业方向】专业，报名专业套餐，可享受0元学习特惠！点击了解详情

随报随学	共13课	★★★
开课时间	课程周期	难易度

招生中

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课程介绍

深度学习的重要意义毋庸置疑，它在图像处理方面相关领域有许多实际应用。将图像处理和深度学习相结合，能够很好地解决很多问题。

本课程在基础知识的讲解，更关注完整完整工具链的搭建和使用：我们不仅要能够实现一个以vgg-16为基础的CBIR系统的深度学习模型，并且要通过训练和调参，使其能够解决实际问题；更进一步要将其作为webapi的服务开放出去，让我们的客户端(PC和Android)都能够调用。

课程大纲: 第一课、综述。为什么要做这个方面的研究学习？学习什么内容？怎样进行有效学习？相关资料的推荐
第二课、基本单机环境的搭建；Python语言在深度学习中的作用
第三课、jupyter联机环境的搭建；xxnet的使用，colab环境的搭建使用，运行第一个深度学习的例子，特别是要将曲线图绘制出来
第四课、对numpy的简单介绍.和本课程相关的Python语法简介，要提取重点。运行第一个mnist的例子（给深度学习入门者的Python快速教程）
第五课、vgg-16模型简介，使用已经搭建起来系统训练和测试公用数据集
第六课、模型迁移和数据集增量概论简介，对本系统作用
第七课、CBIR（以图搜图）需求简介，如何基于vgg-16模型实现CBIR
第八课、在现有基础上，如何看懂结果曲线，并进行参数调优
第九课、flask简介和mvc基础框架
第十课、flask进阶，搭建基础上传、下载服务，开放webapi服务
十一课、增加js/css，实现美化界面（代码开发、方便复用）
十二课、结合现有模型，开放提供CBIR的webapi服务
十三课、总结，课程回顾

授课讲师: 禾路，国家工信部认证软件设计师,嵌入式系统设计师；8年图像处理经验。长期奋斗在图像增强、识别一线。实战经验丰富，研究开发的连铸体拼接算法、人脸美化算法、红外线血管增强识别系统、中药识别系统、石材大板识别系统等均已投入使用。
对OpenCV有着深入理解和解析。对OpenCV结合mfc、csharp快速开发，解决实际问题有独到见解。开源框架GreenOpenMFCTemplate受到《学习OpenCV》中文版翻译者于士琪论坛和博客推荐。
作为Review参与2017年下半年上市的《学习OpenCV3》中文版的翻译工作。

课程环境

windows +anaconda+vscode

keras框架

收获预期: 我们不仅要能够实现一个以vgg-16为基础的CBIR系统的深度学习模型，并且要通过训练和调参，使其能够解决实际问题；更进一步要将其作为 webapi的服务开放出去，让我们的客户端(PC和Android)都能够调用。

课程学费: 学费：400元（固定学费：300元 + 逆向学费：100元）
新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，课程收取300元固定收费 + 100元逆向学费，学习圆满则全额奖励返还给学员！

特别说明如下: 本门课程本来打算完全免费，某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动，为了防止一些朋友在学习途中半途而废，浪费了讲师的付出，为此我们计划模仿某些健身课程，使用“逆向收费”的方法。在报名时每位报名者收取400元，其中300元为固定收费，另外100元是暂存学费，即如果学员能完成全部课程要求，包括完成全部的书面作业，则100元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务，则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力！

课程授课方式

1、学习方式：老师发布教学资料、教材，幻灯片和视频，学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。

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开课时间：随报随学课程周期：共13课难易度：★★★