人工智能培训之计算机视觉的深度学习实践

人工智能大模型讲师培训咨询叶梓 2023-01-13 01:08:32

课程名称	适应人群
人工智能培训之计算机视觉的深度学习实践	初学者

本课程为叶梓老师《计算机视觉的深度学习实践》课程节选，长约半小时，讲述计算机视觉的基本概念。

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巴顿庄园 2019-12-25

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老师讲的很棒，思路清晰，声音响亮！

大家可以了解下学习人工智能需要掌握哪些知识.可以横向比较,可以供自学的同学参考.

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内容概要：本文介绍了基于深度学习的人脸检测及识别的完整实践流程。该实践通过20学时的详细学习和实验展开，涵盖数据准备、模型选择（如MTCNN）、以及人脸识别算法（如FaceNet）。整个过程分为人脸检测和验证两大部分，前者采用了图像金字塔、三层级联CNN（Pnet,Rnet, Onet）进行精确定位和面部特征点检测；后者则实现了人脸对齐、高维度特征提取及巴氏距离计算来判定身份。通过本项目，可以有效训练出能在不同环境下检测及辨别具体人物的AI系统。系统最终能从身份证或其他照片资料里抓取出特定的人脸图像，并存储于数据库供快速检索匹配之用。适用人群：计算机视觉领域的学生，从事深度学习和AI技术的研发人员，或希望了解人脸检测识别原理的技术爱好者。使用场景及目标：①教育和培训：作为高校课程的一部分，帮助学员掌握现代图像处理技术和深度学习框架的应用；②研究与发展：为企业和科研机构提供可靠的算法基础，推动先进安防系统的建设和服务优化；其他说明：在实践中还涉及到多个子步骤的操作指导和技术细节讲解，旨在培养实际动手能力和深入理解算法机制。

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