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在校大学生

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想有更高的职场起点

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想在金融领域深入发展

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想突破职业瓶颈

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想选择更有前景的行业

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节奏适中的学习路线

  • 第一天
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  • 第三天
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  • 第五天

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课程内容
  • 1. 背景介绍，系统架构设计、项目关键技术说明
核心知识点
  • 1. 项目业务需求分析、项目业务流程设计
学员能力提升
  • 1. 掌握Tensorflow，Pytorch OpenCV等常用计算机视觉处理工具及深度学习框架的使用
课程内容
  • 1. 总体架构中的工具介绍
核心知识点
  • 1. 项目开发环境配置
  • 2. 项目性能优化设置
  • 3. 人脸识别解决方案分析及数据源处理
  • 4. 系统介绍项目开发环境概述
学员能力提升
  • 1. 掌握计算机视觉相关的业务知识，计算机视觉项目开发的基本的流程、规范
课程内容
  • 1. 多目标跟踪
  • 2. SORT/DeepSort
  • 3. 卡尔曼滤波
  • 4. 匈牙利算法
  • 5. 相机校正
  • 6. siamese网络
核心知识点
  • 1. 多目标跟踪算法及指标
  • 2. SORT/DeepSort目标跟踪
  • 3. 卡尔曼滤波预测模型
  • 4. 匈牙利算法关联算法
  • 5. 张氏校正法
  • 6. 图像去畸变
  • 7. Siamese网络
  • 8. 单样本学习
学员能力提升
  • 1. 能够掌握基于Kalman和KM算法的后端优化方法
  • 2. 能够掌握基于多线程的单目标跟踪的多目标跟踪算法
  • 3. 能够掌握多目标跟踪的评价指标
  • 4. 能够掌握Sort/DeepSort进行多目标跟踪
  • 5. 能够利用卡尔曼滤波进行目标模型预测
  • 6. 能够对跟踪目标进行关联匹配
  • 7. 能够掌握像机的成像模型
  • 8. 能够利用张氏校正法完成相机校正
  • 9. 能够对图像进行去畸变处理
  • 10. 能够掌握siamese网络的原理及应用
  • 11. 能够掌握单样本学习进行网络训练
  • 12. 能够掌握siamese网络在目标跟踪中的应用
课程内容
  • 1. 目标估计模型
  • 2. 数据关联
  • 3. 多目标跟踪
  • 4. 目标检测
  • 5. 车流量统计+D9:D10
核心知识点
  • 1. IOU的实现
  • 2. 目标估计模型
  • 3. 匈牙利算法进行目标关联
  • 4. 利用sort完成目标跟踪
  • 5. 利用yoloV3模型进行目标检测
  • 6. 利用虚拟线圈进行车流量统计
学员能力提升
  • 1. 能够进行IOU计算
  • 2. 能够掌握bbox的表示方法及转换方式
  • 3. 能够掌握目标估计模型-卡尔曼滤波的状态变量和输入的设置方法
  • 4. 能够进行估计模型的状态变量更新
  • 5. 能够根据状态变量预测目标的位置
  • 6. 能够利用匈牙利算法进行目标检测框与跟踪框的匹配
  • 7. 能够利用sort进行多目标跟踪
  • 8. 能够利用yolo模型进行目标检测
  • 9. 能够利用NMS进行检测框的抑制
  • 10. 能够利用虚拟线圈算法进行计数
  • 11. 能够在视频中渲染车流量统计信息
课程内容
  • 1.原始数据集的词汇集获取过程
  • 2.词汇集导入到图谱
  • 3.生成正负样本文件
  • 4.生成三张数据分析分布图
  • 5.进行特征处理流程
  • 6.得到损失以及准确率对比曲线
  • 7.多进程并行训练
  • 8.使用docker启动对应的tensorflow-serving微服务
  • 9.使新加入的模型服务能够正常运行
核心知识点
  • 1.pandas plot制图
  • 2.n-gram特征提取
  • 3.fasttext模型构建
  • 4.keras工具使用
  • 5.Django框架
  • 6.jieba分词
  • 7.Cypher使用
  • 8.pandas Groupby用法
  • 9.psutil硬件资源监控
  • 10.h5模型转化为pb
  • 11.tf-serving部署服务
  • 12.多模型并行训练
  • 13.多模型多线程预测
学员能力提升
  • 1.能够对各个知识进行有效迁移
  • 2.能够对其他类型的任务使用相同的技术完成
  • 3.能够独立构建文本分类系统
  • 4.打造人工智能区块链

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