【培训】第一届深圳AI视觉项目研发与部署免费线下公开课启动!2023年8月底与我们相约,开启AI视觉之旅!...

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人工智能(AI)时代来临,随着技术更新迭代,各行各业都因为深度学习技术而发生变革,技术人员的能力也需要不断更新。面向AI入门者,我们将在2023年下半年开启定期的线下教学,提供深度学习核心方法与典型案例的培训。

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本次培训由北京有三教育科技有限公司(公众号:有三AI)组织。培训一共分为五期,本次是第一期培训报名通知,主题是《AI视觉项目研发与部署》,本次培训为免费活动,报名即可参加,不超过50人,交通与食宿自理。

北京有三教育科技有限公司主要致力于人工智能领域的教育和研发,开发了完整系统的深度学习与计算机视觉学习体系,提供针对个人和企业的课程培训服务和项目开发服务,服务对象与合作伙伴包括阿里云、华为云、中科院、极市平台等企业,北京交通大学、中国地质大学(武汉)等高校。

培训安排

本次培训时间为8月26日至8月27日,地点为英特尔大湾区科技创新中心,本次学习为线下授课与答疑,不提供录播服务,请学习者到现场进行学习。具体日程安排如下:

时间安排

课程模块

课程内容

第一天

(上午)

开课仪式

l  展厅参观

神经网络

l  神经网络原理与模型结构

l  梯度下降法与反向传播原理

l  感知器梯度下降法案例

深度学习

l  卷积神经网络基础

l  深度学习优化方法

第一天

(下午)

数字图像处理与计算机视觉基础

l  数字图像基本特点

l  不同的颜色空间

l  图像特征

l  图像金字塔等

计算机视觉相关工具

l  Intel OpenCV

l  其他工具,Pillow等

第二天

(上午)

深度学习Pytorch框架

l  Pytorch框架使用

第二天

(下午)

从零实现一个图像识别模型并完成部署

l  图像识别模型实现

l  图像识别模型部署

课程结业

l  更多视觉项目学习

l  更多课程与工具

本次课程讲师为龙鹏,笔名言有三,先后就读于华中科技大学(2008-2012),中国科学院半导体研究所神经网络实验室(2012-2015),先后就职于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5),陌陌科技深度学习实验室(2017.5-2019.3),书籍作者,深度学习算法专家,阿里云MVP,华为云MVP,超过8年的深度学习领域从业经验,超过3年的一线企业与高校培训经验,运营技术公众号《有三AI》,著有书籍《深度学习之图像识别:核心技术与案例实战》(机械工业出版社2019.4),《深度学习之模型设计:核心算法与案例实践》(电子工业出版社2020.6),《深度学习之人脸图像处理:核心算法与案例实战》(机械工业出版社2020.7),《深度学习之摄影图像处理:核心算法与案例精粹》(人民邮电出版社2021.4),《生成对抗网络GAN:原理与实践》(机械工业出版社2022.10),《深度学习之图像识别:核心技术与实战案例(全彩色版)》(清华大学出版社2023.7)。

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培训对象与方式

本次培训针对深度学习与计算机视觉,图像处理方向,在企事业单位工作的员工,高校的教师,以及相关专业方向的学生以及爱好者,尤其适合于深度学习与视觉技术方向的初学者。

主办单位:有三AI社区。

培训方式:线下培训,专属学习群答疑(课程结束后仍然有效)。

培训费用:免费

课程咨询:可联系微信LongLongtogo,以及邮件longpeng@yousanai.cn。

报名方式:扫码下面的报名海报,支付0.01元进行报名(设置支付门槛是为了防止无效报名和入群),成功后将获得入群二维码,报名截止时间为2023年8月25日晚上22:00,结束后将审核报名人数,后续通知在群里发布。

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其他额外福利

除了本次线下培训都免费课程,培训完后会组建永久有效的学习交流群之外,我们还为参加本次培训的学员准备了一系列其他额外福利,包括书籍赠送,线上课程抵扣券等。

1、在每天的课程中,将随机抽取讲师言有三出版的以下部分书籍进行现场赠送。

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2、所有参加本次培训的学员,将获得有三AI-相关CV基础课程的200元抵扣券(在使用时联系讲师领取即可,超过课程价格则直接兑换一门课程),可使用课程包括《深度学习之图像分类:理论与实践》,《深度学习之图像分割:理论与实践》,《深度学习之目标检测:理论与实践》,《深度学习计算机视觉基础理论与实践合集》4门。

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【总结】初学深度学习与CV,资料找的一塌糊涂,这个超过2000页PPT,有这个80小时讲解的CV核心内容就够了

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【视频课】CV必学,超10小时,3大模块,5大案例,循序渐进地搞懂图像分类理论与实践!

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【视频课】CV必学,超10小时,3大模块,4大案例,循序渐进地搞懂图像分割!

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【视频课】CV必学,超30小时,4大模块,4大案例,循序渐进地搞懂目标检测!

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