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            首頁 > 商務會議 > IT/技術會議 > 2021全國高校深度學習實戰(計算機視覺方向)師資研修班 更新時間:2021-06-11T13:14:50

            2021全國高校深度學習實戰(計算機視覺方向)師資研修班
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            2021全國高校深度學習實戰(計算機視覺方向)師資研修班 已過期

            會議時間:2021-08-02 09:00至 2021-08-09 22:00結束

            會議地點: 線上活動  詳細地址會前通知  

            會議規模:100人

            主辦單位: 泰迪杯數據挖掘挑戰賽組委會

            發票類型:增值稅普通發票 增值稅專用發票

            行業熱銷熱門關注看了又看 換一換

                  會議介紹

                  會議內容 主辦方介紹


                  2021全國高校深度學習實戰(計算機視覺方向)師資研修班

                  2021全國高校深度學習實戰(計算機視覺方向)師資研修班宣傳圖

                  互聯網、大數據、云計算、人工智能等現代信息技術深刻改變著人類的生產、生活、學習乃至思維方式,深刻展示了世界發展的前景。目前各院校的大數據和人工智能專業教師匱乏、相關落地動手實戰應用能力欠缺、授課過程中相關行業實戰案例項目缺失等,為加快建設大數據、人工智能相關專業教師隊伍,推動各院校建立人才培訓和評價體系,特推出全國高校大數據與人工智能師資研修班。本研修班每年在全國范圍內滾動開展八期,截止目前已在全國巡回舉辦50余場,參訓教師近6000人次。2021年全國高校深度學習實戰(計算機視覺方向)師資研修班以線上云課堂形式舉辦,現將有關安排通知如下。

                  課程特色

                  1、本研修班課程全程強調動手實操,內容以代碼落地為主,以理論講解為根,以公式推導為輔,通過講解企業級案例,真正的讓學員把所學內容和工作實際有效結合、更好地進行教育教學工作。

                  2、核心課程部分由講師手把手一起進行實操演練,在具體應用場景中全面掌握相關技能,助力實訓教學工作、實際動手的能力。視頻制作精良,講師真人出鏡,全面解析專業必備技能,為相關課程開設和備課、應對科研和項目開發打下堅實基礎。

                  3、課程設有答疑交流討論群,培訓期間助教全程輔助教學,每天提供10小時的實時在線答疑輔導,并進行答疑文檔匯總,幫助學員更好地總結學習。

                  4、本課程配套有基礎知識內容,即使零基礎學員快也能找到適合自己的學習內容和節奏,快速掌握課程知識和技能。

                  5、所有課程相關源代碼、數據、PPT、案例素材全部提供下載,即學即用,教學更輕松!視頻內容支持六個月內免費回看,以便復習和參考。

                  6、全面實踐大數據/人工智能項目流程,包括數據采集、數據存儲管理、數據探索、數據處理、特征工程、數據建模等課程,提供知識講解,助力夯實理論基礎,掌握核心技術。

                  7、參加線上課程學習的學員,如后續本人參加線下課程繼續深造,持線上繳費憑證可享受一次免費學習機會(僅限參加同一培訓專題方向的線下課程)。

                  課程模塊

                  專題講座-計算機視覺技術及其應用、Python編程基礎、Python數據科學庫使用、Python機器學習基礎、深度學習基礎-人工神經網絡、TensorFlow 2實戰、TensorFlow2深度學習原理與實現、圖像處理實戰:水產養殖水質智能識別、計算機視覺實戰:動態人臉智能識別、綜合實戰:搭建一個智能車牌識別系統。

                  證書頒發

                  學員經在線培訓并考試合格后,可以獲得由工業和信息化部教育與考試中心頒發高級人工智能應用工程師職業技術證書,證書可登錄工業和信息化部教育與考試中心官網查詢。

                  2021全國高校深度學習實戰(計算機視覺方向)師資研修班

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                  會議日程

                  (最終日程以會議現場為準)


                  深度學習實戰(計算機視覺方向)課程大綱

                  基礎篇(報名成功后即可開始學習)

                  時間

                  課程內容

                  學習平臺

                  正式培訓前

                  Python編程基礎

                  1準備工作

                  2列表操作

                  3程序流程控制語句

                  4字符串操作

                  4.1字符串及其索引&切片

                  4.2字符串的常見方法

                  4.3字典的創建及索引

                  4.4字典常用操作

                  4.5字典推導式

                  5Python文件讀取操作

                  5.1Python讀取文件

                  5.2練習3:統計小說中的單詞頻次

                  6函數

                  6.1Python函數自定義

                  6.2練習4:自定義求序列偶數個數的函數

                  7面向對象與模塊

                  7.1Python方法與函數對比介紹

                  7.2Python面向對象示例

                  7.3Python模塊使用

                  7.4第三方庫的安裝與調用

                  8注意事項

                  8.1Python工作路徑說明

                  8.2模塊命名及存放路徑的注意事項

                  8.3結語

                  泰迪云課堂

                  正式培訓前

                  Python數據科學庫使用

                  1 Python數據分析概述

                  1.1 認識數據分析

                  1.2 熟悉Python數據分析的工具

                  1.3 安裝anaconda與掌握Jupyter Notebook常用功能

                  2 NumPy數值計算基礎

                  2.1 掌握NumPy數組對象

                  2.1.1NumPy簡介

                  2.1.2 數組創建及基礎屬性

                  2.1.3 初識數組的特點

                  2.1.4 創建常用數組

                  2.1.5 數組數據類型

                  2.1.6 生成隨機數

                  2.1.7 一維數組的索引

                  2.1.8 邏輯型索引

                  2.1.9 多維數組的索引

                  2.1.10 求解距離矩陣

                  2.1.11 變化數組shape

                  2.2 掌握NumPy矩陣與通用函數

                  2.2.1 NumPy矩陣介紹

                  2.2.2 NumPy通用函數介紹

                  2.2.3 通用函數的廣播機制

                  2.3 利用NumPy進行統計分析

                  2.3.1 NumPy讀寫二進制文件

                  2.3.2 NumPy讀寫txt文件

                  2.3.3 利用NumPy對數據進行簡單統計分析

                  3 Pandas統計分析基礎

                  3.1 Pandas簡介

                  3.2 讀寫不同數據源的數據

                  3.2.1 Pandas讀取文本數據

                  3.2.2 存儲數據框

                  3.2.3 Pandas讀取excel文件

                  3.2.4 將數據框存儲為excel文件

                  3.3 數據框與數據框元素

                  3.3.1 構建數據框

                  3.3.2 查看數據框的常用屬性

                  3.3.3 按行列順序訪問數據框中的元素

                  3.3.4 按行列名稱訪問數據框中的元素

                  3.3.5 修改數據框中的元素

                  3.3.6 刪除數據框中的元素

                  3.3.7 描述分析數據框中的元素

                  泰迪云課堂

                  核心課程篇

                  時間

                  課程內容

                  學習平臺

                  專題講座

                  8月2日

                  18:30-22:00

                  主講:馮國燦教授

                  主題內容:計算機視覺技術及其應用

                  ?

                  第一課 ?Python機器學習基礎

                  8月2日

                  18:30-22:00

                  1.1引言

                  1.2基本術語

                  1.3假設空間&歸納偏好

                  2.1經驗誤差與過擬合

                  2.2評估方法

                  2.3性能度量

                  2.4性能度量Python實現

                  3.1線性回歸基本形式

                  3.2線性回歸模型的Python實現

                  3.3波士頓房價預測的Python實現

                  3.4邏輯回歸介紹

                  3.5研究生入學錄取預測的Python實現

                  泰迪云課堂

                  操作演練/作業

                  個人PC

                  在線答疑

                  微信群

                  第二課 深度學習基礎-人工神經網絡

                  8月3日

                  18:30-22:00

                  1單個神經元介紹

                  2經典網絡結構介紹

                  3神經網絡工作流程演示

                  4如何修正網絡參數.梯度下降

                  5網絡工作原理推導

                  6網絡搭建準備

                  7樣本從輸入層到隱層傳輸的Python實現

                  8網絡輸出的Python實現

                  9單樣本網絡訓練的Python實現

                  10全樣本網絡訓練的Python實現

                  11網絡性能評價

                  12調用sklearn實現神經網絡算法

                  泰迪云課堂

                  操作演練/作業

                  個人PC

                  在線答疑

                  微信群

                  第三課 ?TensorFlow 2實戰

                  8月4日

                  18:30-22:00

                  1任務1:構建一個線性模型

                  1.1TensorFlow介紹

                  1.2TensorFlow2常用數據類型和操作

                  1.3初始化模型

                  1.4構建損失函數

                  1.5模型訓練及可視化

                  1.6使用高階API-Keras

                  2任務2:MNIST手寫數字識別

                  2.1數據讀取及探索

                  2.2交叉熵

                  2.3模型構建及訓練

                  2.4調用保存好的模型對新樣本進行預測

                  3 作業-鳶尾花分類

                  泰迪云課堂

                  操作演練/作業

                  個人PC

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                  微信群

                  第四課 TensorFlow 2深度學習原理與實現

                  8月5日

                  18:30-22:00

                  1.1深度神經網絡-引言

                  2卷積神經網絡CNN

                  2.1淺層神經網絡的局限

                  2.2卷積操作

                  2.3卷積操作的優勢

                  2.4池化及全連接

                  2.5高維輸入及多filter卷積

                  2.6實現卷積操作

                  2.7實現池化操作

                  3循環神經網絡RNN

                  3.1循環神經網絡簡介

                  3.2循環神經網絡的常見結構

                  4長短時記憶網絡LSTM

                  4.1LSTM的三個門

                  4.2LSTM三個門的計算示例

                  4.3利用RNN&LSTM實現mnist手寫數字識別

                  泰迪云課堂

                  操作演練/作業

                  個人PC

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                  微信群

                  第五課 圖像處理實戰:水產養殖水質智能識別

                  8月6日

                  18:30-22:00

                  1.案例背景與目標

                  2.讀取一張圖片數據

                  3.獲取圖片數據的像素值矩陣

                  4.截取圖像的有效區域

                  5.水質圖像特征-顏色矩

                  6.三個顏色矩的Python實現

                  7.如何進行批量化數據轉換

                  8.自定義函數獲取指定路徑中的所有圖片名稱

                  9.處理所有圖片數據

                  10.數據處理代碼整理

                  泰迪云課堂

                  操作演練/作業

                  個人PC

                  在線答疑

                  微信群

                  第六課 計算機視覺實戰:動態人臉智能識別

                  8月7日

                  18:30-22:00

                  1 案例背景及介紹

                  2人臉識別流程及實現

                  2.1 人臉識別案例流程

                  2.2 工程文件說明

                  2.3 人臉采集

                  2.4 人臉檢測

                  2.5 灰度處理

                  2.6 模型結構與訓練

                  2.7 模型測試

                  2.8 模型應用:調用電腦攝像頭采集數據

                  2.9 模型應用:人臉檢測

                  2.10 模型應用:模型測試與展示

                  3 人臉識別拓展思考

                  泰迪云課堂

                  操作演練/作業

                  個人PC

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                  微信群

                  第七課 綜合實戰:搭建一個智能車牌識別系統

                  8月8日

                  18:30-22:00

                  1明確項目目標

                  2準備數據

                  3照片預處理

                  4定位車牌信息

                  5分割車牌字符

                  6搭建車牌識別網絡

                  7進行模型訓練

                  8模型結果與評估

                  泰迪云課堂

                  操作演練/作業

                  個人PC

                  在線答疑

                  微信群

                  第八課 在線考試

                  8月9日

                  高級人工智能應用工程師職業技術證書在線考試

                  泰迪云課堂

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                  會議嘉賓

                  (最終出席嘉賓以會議現場為準)


                  樊老師

                  廣東泰迪智能科技股份有限公司特聘講師,某國際銀行大數據開發工程師,Hortonworks授權Apache Hadoop開發者認證培訓講師,Hadoop、Mahout技術實踐者和研究者;對Hadoop的MapReduce編程模型有深刻理解,同時對Mahout技術有較深認識,對Mahout源碼有深入研究,擅于Mahout中數據挖掘的K均值聚類算法、貝葉斯分類算法、FP樹關聯規則算法的應用;主編《Mahout算法解析與案例實戰》、《Hadoop數據分析與挖掘實戰》、《Hadoop與大數據挖掘》等圖書專著;具有電信行業和銀行業的項目經驗和行業知識,主持中國電科院電力大數據平臺、電能量數據挖掘與智能分析、客戶服務智能分析系統等項目。

                  馮國燦

                  博士,中山大學數學學院教授,博士生導師。泰迪杯數據挖掘挑戰賽組委會委員,中國工業與應用數學會常務理事,廣東省工業與應用數學學會理事長, 2000-2002英國格萊莫根大學數字圖像實驗室和布拉德福大學數字媒體實驗室做博士后研究員。主要從事模式識別、計算機視覺研究,參加主持包括國家自然科學基金等科學基金20多項,發表學術論文100余篇,入選2014-2019愛思唯爾計算機科學中國高被引學者排行榜。

                  張敏

                  廣東泰迪智能科技股份有限公司、培訓總監,從事用戶數據分析和數據挖掘工作六年,具有豐富的大數據挖掘理論及實踐培訓經驗,對數據具有較高的敏感度,根據數據對其進行全面的統計分析。精通Python、R語言、Matlab等多種數據挖掘工具。擅長市場發展情況監控、精確營銷方面的數據挖掘工作。有為南方電網、珠江數碼等大型企業長期提供實施服務的經驗,主導了電子商務網站用戶行為分析及網頁智能推薦服務、中醫證型關聯規則挖掘、電信業務話單量預測、航空公司客戶價值分析等多個項目。2017年“泰迪杯數據挖掘挑戰賽教練員培訓”主講講師,2018年廣東省Python與深度學習技術師資培訓班主講講師,2018年第一/三/五期全國高校大數據核心技術與應用師資研修班主講講師、2019年第一/二/三期全國高校大數據與人工智能師資研修班主講講師,2019年國家電網大數據競賽河北、湖南省、甘肅省電力系統培訓班主講講師,先后負責過西安理工大學、廣東工業大學、廣西師范學院、廣西科技大學、閩江學院、廣東石油化工學院、上海健康醫學院等高校實訓課程及德生科技等企業內訓和數據挖掘就業班的課程。組織、參與編寫圖書《Python編程基礎》、《Python數據分析與應用》、《R語言編程基礎》等。

                  律波

                  廣東泰迪智能科技有限公司高級數據分析工程師,應用統計學碩士,有較強的統計學、數學、數據挖掘理論功底;精通R、Python、Power BI、Excel等數據挖掘分析工具,具有豐富的培訓和項目經驗,擅長從數據中發掘規律,對數據具有較高的敏感度,邏輯思維能力強,擅長數據可視化,機器學習、深度學習等算法原理的實現,如神經網絡、SVM、決策樹、貝葉斯等;負責“珠江數碼大數據營銷推薦應用”項目,完成標簽庫的構建及產品推薦模型;負責“京東電商產品評論情感分析”項目,完成了評論數據情感評價模型、LDA主題模型的構建;通過項目案例的轉換;負責多個本科類院校數據分析軟件培訓和畢業生數據分析培訓,先后負責廣西科技大學、閩江學院、廣東石油化工、韓山師范學院、廣西師范大學等數據分析軟件培訓及實訓等。多次負責“泰迪杯”數據挖掘大賽題目的構思和實現、賽前培訓。大數據專業系列圖書編寫委員會成員,負責《R語言與數據挖掘》、《python實訓案例》、《Excel可視化案例》等書籍編寫工作。

                  楊惠

                  廣東泰迪智能科技股份有限公司高級數據分析師,從事人工智能工作多年,擅長計算機視覺和自然語言處理,熟悉常用深度學習算法原理及應用,如神經網絡、SVM、強化學習等算法;精通TensorFlow、Python、MATLAB等常用數據挖掘處理工具。具有豐富的實踐項目經驗。如“智能聊天客服”項目,“車牌智能識別”項目,“京東電商產品評論情感分析”項目,“珠江數碼大數據營銷推薦應用”項目;“電子商務網站智能推薦服務”項目;“基于Seq2Seq注意力模型實現聊天機器人”項目。具備豐富的培訓經驗,曾為多家企業、院校服務過專業培訓工作。如PPV商業培訓、泰迪大數據師資培訓、珠海城職院數據分析培訓;2018年第一、三、五期全國高校大數據核心技術與應用師資研修班主講講師、2019年第一、三、五期全國高校大數據與人工智能師資研修班主講講師,2019年國家電網大數據競賽河北省電力系統培訓班主講講師。大數據專業系列圖書編寫委員會成員,負責《Python數據分析與應用》、《R語言編程基礎》、《TensorFlow2深度學習實戰》、《深度學習與計算機視覺實戰》等書籍編寫工作。

                  鄭素鈴

                  廣東泰迪智能科技股份有限公司特聘講師。從事大數據項目研發工作,對Hadoop大數據技術有較深的研究,熟練掌握Hadoop環境部署和Hadoop核心計算框架MapReduce的原理和應用。掌握Spark原理及編程,熟練使用Spark的圖計算Graphx和算法庫MLlib。對非結構化數據庫HBase以及結構化數據庫Hive有深刻的了解。掌握數據挖掘和機器學習的常用算法,熟悉數據挖掘流程,具備項目開發經驗,如“數睿思網站用戶畫像研究”和“法律服務智能推薦系統”項目,在推薦系統方面比較有研究。先后參與了《Hadoop大數據開發基礎》、《Spark大數據技術與應用》等圖書編寫工作。

                  焦正升,廣東泰迪智能科技股份有限公司資深項目研發工程師、高級信息系統項目經理、高級軟件開發工程師,擁有7年相關從業經驗;致力于信息技術的應用與傳播,信息系統產業的發展。精通JAVA編程語言,熟悉Spring Boot、Spring Cloud等主流開發框架、MySQL數據庫、VUE數據驅動漸進式框架等主流技術。參與《Hadoop與大數據挖掘》、《Hadoop大數據分析與挖掘實戰》等圖書的編寫。擁有電力、電子政務、輕工環保、交通運輸等多項領域的項目管理研發經驗,項目團隊為北京市信訪辦研發的“大數據助力智慧信訪”系統獲得第七屆金鈴獎-公共服務類"智能決策獎"。

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                  參會指南

                  會議門票


                  深度學習實戰(計算機視覺方向)

                  學習時間 8月2日-8月9日(每晚18:30-22:00),共計64學時

                  證書頒發:高級人工智能應用工程師

                  費用:2480元(報名費、學習費、資料費、證書費等


                  報名材料:身份證復印件、兩寸近期正面免冠彩色半身證件照電子版(要求:背景:白色,格式:JPG,大?。?4-20K)。

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                  溫馨提示
                  酒店與住宿: 為防止極端情況下活動延期或取消,建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后,再安排出行與住宿。
                  退款規則: 活動各項資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。

                  會議支持:

                  • 會員折扣
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                    僅PC站支持。
                  • 會員積分抵現
                    根據會員等級的不同,每抵用1元可使用的積分也不一樣,具體可參見PLUS會員頁面。 僅PC站支持。

                  會議地點

                  部分參會單位

                  主辦方沒有公開參會單位

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