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为什么选择IT匠人的深度学习与计算机视觉:从入门到实战?

回国就业新途径

针对CV/DL算法工程师(研究员)的实际工作需求定制课程内容,课程重心并不局限在更多知识点的简单覆盖,而是在有限的课程时间里尝试帮助学生1)激发对AI领域的直觉和兴趣; 2)培养基本的Research方法和能力;3)增强工程动手实践能力。

适合人群:

  • CS,
  • EE等相关专业学生。 对人工智能(AI)有兴趣的相关IT从业人员。 通过该课程入门AI并获得相应实践经验,为进一步攻读研究型学位或进入工业界工作做准备。

针对 Computer Vision, Deep Learning 算法工程师(研究员)的实际工作需求定制课程内容

学习 AI (Deep Learning (DL),Computer Vision (CV), OpenCV 及 PyTorch 入门

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  • 完胜其他培训学校就业率

    经过资源积累,40%的学生课程刚结束就找到了全职工作;另外百分之30%,在三个月内找到了全职工作。由于真实的工作offer,我们也有自信说,匠人和匠人的导师真心帮助了许多学生就业。

  • 顶尖导师团队

    匠人导师团队均为多年经验的IT大咖,每一个培训都是由各自专属领域的大牛授课,导师也是名校毕业和名企经验,从百度到阿里巴巴,从ThoughtWorks到Microsoft,Amazon,从Senior Developer到CTO,应有尽有。同时加入匠人圈,也是加入了IT匠人全球IT职业资源。

你将学到什么

Syllabus

深度学习与计算机视觉:从入门到实战

学习 AI (Deep Learning (DL),Computer Vision (CV), OpenCV 及 PyTorch 入门

先修知识

Python 微积分,线性代数基础

  • 概述及入门篇

    AI (Deep Learning (DL)背景概述 (从学术界和工业界两个角度概述目前 AI 在澳洲和中国 的相关情况,让学生找到自己在 AI 领域的兴趣点和切入方法。

    Computer Vision (CV) 背景概述 (CV 作为 AI 的热门研究领域,受到学术界和工业界的广泛 关注,本部分浅谈 CV 领域的典型问题及技术发展历程。

    OpenCV 及 PyTorch 入门 (通过实例讲解让学生入门 OpenCV 和 PyTorch 这两个目前 CV 和 DL 领域较主流的框架,为实践篇和实战篇打下基础。

  • 技术实践篇

    以图像分类,目标检测和图像分割等典型 CV 问题为主线,通过阅读最新科技文献和实践算法的 形式,让学生体验 CV/DL 算法工程师 (研究员) 的实际工作需求及内容。 • 图像分类: CNN, AlexNet, ResNet 等。 • 目标检测: 一阶检测器 SSD, Yolo 等, 二阶检测器 R-CNN, Fast R-CNN 等。 • 图像分割: Mask-RCNN 及相关变形。

  • 项目实战篇

    综合学生兴趣和反馈,或以小组 battle 的形式完成 CV 项目,巩固知识点,提升实践能力。 • 智能车辆检测系统。 • iNaturalist Challenge 动植物数据库分类竞赛。

Learn with the Best

Alex
Alex

人工智能专家

CSIRO STEM+Business Fellowship,华中科技大学硕士,格里菲斯大学博士。目前供职于澳大利亚国家级科技成果转化及研发中心ARC Research Hub,专注于计算机视觉,机器学习,大数据分析等领域的研究及相关技术在澳大利亚种植业及水产养殖业的商业化应用。
深度学习
计算机视觉
人工智能

开课时间

学员反馈

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帮助与常见问题

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