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上海长宁区计算机视觉编程培训班

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2023-03-23课程详细

上海长宁区计算机视觉编程培训班

OpenCV是一个C++库,用于处理计算机视觉问题。实时处理计算机视觉的C++库,初有英特尔公司开发,现有willow Garage维护。OpenCV是在BSD许可下发布的开源库,这意味着它对于学术研究和商业应用是免费的。OpenCV2.0 版本对于Python的支持已经得到了极大地改善。


扫清知识死角,精选经典内容

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Hadoop离线计算

大数据概述和Hadoop环境安装、HDFS原理和应用、Yarn、MapReduce编程案例、Hadoop架构和源码分析;

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Storm实时计算

Storm编程入门、Storm架构和源码分析、Storm架构和源码分析、消息中间件Kafka的使用;Scala语言;

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Spark内存计算

Spark入门、Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming、Spark架构和源码分析;数据仓库。

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特色与您同在,提升与您共行

全栈式技术覆盖

课程覆盖Java语言基础、JavaEE深度开发、互联网架构开发、大数据开发、算法数据挖掘分析等Java大数据全栈技术内容,一体式解决学员Java大数据学习需求,满足学员高薪就业所需技术广度。

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原理级深度讲解

课程内容涉及基础知识、代码实现、技术原理、架构设计、编程思想,从代码到知识点,从架构到思想,系统提高学员对编程的理解,帮助学员成为会思考、能设计、强架构、重实现的实战型技术人才。

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企业级项目实战

课程由真实企业级项目贯穿,以项目驱动学习,不仅学习技术,更要掌握应用,灵活的运用才是完成任务的基础,真实应用带动学习热情,帮助学员提高实战应用能力,达到企业级用人标准。

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真实云开发环境

针对互联网架构、大数据课程的分布式开发背景,为学员提供真实的云主机开发环境,每个学员都会分配若干台云服务器,真正的云环境下开发、测试、部署,完整还原企业开发部署真实场景。

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课程简介

学习目标


理解和感受工程师经常讲的“道”和“术”
道”:能知道一些基本、基础应知应会的原理,能在这个基础上,去阅读一些新的论文,提升学员的知识面
术”:能写代码,能将代码跑通,获得到精神上的快乐和满足,即使不明觉厉,也能解决问题。
通过案例和不断想到的Ideas,帮助学员真正理解,企业为什么需要员工,为什么特别需要有创新思维的员工,让学员能在职场上更好的表现。

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学习对象和基础


基础薄弱学生、转行人士,低门槛无忧就业
基础薄弱数据类岗位从业者,系统提升专业技能
产品、运营、营销、财务等业务部门在职者,提升数字化工作效率
研发、中台、技术类部门在职者,数字化赋能支持业务发展
企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者,把握数字化转型方案及流程
经济及社科类青年教师、博士生、硕士生、高年级本科生

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课程大纲

基础环境准备
1成为编程高手的四个技能:数学、编程、统计、算法
2Python的安装
3Anaconda的安装
4PyCharm的安装
5Jupyter Notebook的使用
6深度学习框架的搭建
7GPU的适配安装
8pip命令的使用介绍
9conda命令和pip命令的异同点
10安装一些常用的工具包
介绍计算机视觉
1想比大部分人更专业的话,需要如何学习这门课
2从顶层讲起,目前被大众接受的人工智能概念是什么
3机器学习、深度学习和强化学习的异同点
4计算机视觉,它本身是什么
5计算机视觉的细分业务领域,比如分类、分割等
6常见的计算机视觉任务,图片分类
7神经网络喜欢吃得“食物”
8神经网络会给你输出什么,是直接的结论吗
9图片处理库,scikit-image的简单使用介绍
10计算机视觉库,opencv的简单使用介绍
动手实战,教机器学会疲劳监测
1疲劳的特征是什么
2在没有深度学习概念前,如何实现脸部关键点检测
3什么是神经网络
4什么是卷积神经网络
5什么是卷积核
6什么是池化
7什么是标准化
8什么是躺平层
9什么是全连接层
10什么是激活函数
11Python动手实战,边实战边讲解

动手实战,教机器打跑酷游戏
1跑酷游戏的介绍
2机器需要学到什么,才能打好跑酷游戏
3卷积神经网络和跑酷游戏的联系是什么
4基础的概念之一,什么是图片的通道
5基础的概念之一,除了RGB之外,我们还会如何获取图片的信息
6如何从游戏画面中产生数据集
7如何得知用户按了什么键
8模型结构该如何设计
9如何训练网络
10如何评估网络的准确性
11如何能让机器学习的更准确
12Python动手实战,边实战边讲解


动手实战,教机器拍出背景虚化的人像照片
1先来看几个例子,什么是照片背景虚化
2整体实现思路,会分成哪几个步骤
3首次讲解图片分割的知识背景
4业界有哪些个常用的图片分割场景
5图片预处理,继续讲解opencv计算机视觉库的函数
6有哪些巨人的肩膀我们可以“站”
7重点讲解Google MediaPipe的深度学习库
8Numpy进阶知识之一,stack函数
9Numpy进阶知识之一,where函数
10Python动手实战,边实战边讲解


动手实战,教机器完成数独游戏
1大开脑洞,为什么能用卷积神经网络来完成这个游戏
2进阶知识之一,讲解关于卷积核的更多知识
3进阶知识之一,讲解关于池化的更多知识
4如何去自制一个数独的数据集识
5基础知识之一,pandas的简单使用介绍
6图片预处理,几行代码写出数据标准化的函数
7重点知识讲解,Keras深度学习框架
8进讲解常用的一些Keras层
9深入讲解模型的结构
10讲解模型的输出尺寸
11进阶知识之一,深入讲解图片分类的输出形态
12这些知识点的总结归纳
13Python动手实战,边实战边讲解
动手实战,教机器认钟表读数
1自制一个钟表数据集需要用到的包
2数据集的X和Y分别是什么
3基础知识之一,制作表盘
4基础知识之一,制作时针和分针
5Python动手实战,针对自制数据集的代码,进行讲解
6重点知识讲解,该如何设计模型的结构
7模型的损失函数设计
8这些知识点的归纳总结
9Python动手实战,边实战边讲解

动手实战,教机器给黑白照片着
1几行代码实现彩色图片转换成黑白照片
2为什么黑白照片转换成彩色照片是一件很困难的事
3基础知识点之一,颜色模型,图片的RGB通道
4进阶知识点之一,用Lab颜色空间来表示图片
5颜色模型和颜色空间的区别
6教机器给黑白照片着色,模型结构该如何设计
7基础知识点之一,什么是填充Padding
8基础知识点之一,什么是跳跃Strides
9一份很特别的数据集
10如何实现颜色空间的预处理
11Python动手实战,边实战边讲解
动手实战,教机器识别手写数字的异常检测
1什么是异常检测
2各行各业的异常检测有哪些
3异常检测的数据集特征
4进使用标准方差的统计分布识别异常检测
5使用箱线图的统计分布识别异常检测
6使用密度算法识别异常检测
7使用深度学习的自动编码器识别异常检测
8自动编码器的几个核心知识点
9一份很特别的数据集
10如何确定出合理的异常检测标准
11Python动手实战,边实战边讲解


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