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2020年黑马python+人工智能高级课程

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发表于 2020-12-9 20:04:06 | 显示全部楼层 |阅读模式
1.1.2020年黑马新版python+人工智能视频教程,需要这套新的课程联系qq:1843462230,课程价格168元,并赠送本站一个终身会员一个。

2..图片截图
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1.详细内容介绍:

  • Python编程基础
    基础班阶段一
    课时:15天技术点:97项测验:2次学习方式:新型面授
    学习目标

    1.掌握Python开发环境基本配置|2.掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用|3.掌握字符串的基本操作|4.初步建立面向对象的编程思维|5.熟悉异常捕获的基本流程及使用方式|6.掌握类和对象的基本使用方式|7.掌握学生管理系统编写

    主讲内容1
    Python基础语法
    基础语法是编程语言的第一课,打好基础才能更好的学习后面课程,帮学员从小白到入门,包含了以下技术点:
    变量、标识符和关键字、输入和输出、数据类型转换、PEP8 编码规范、比较/关系运算符、if 语句语法格式、三目运算符、 while语句语法格式、while 循环嵌套、break 和 continue、 while 循环案例、for循环

    主讲内容2
    容器类型
    学习容器类型可以帮我们更好的理解数据的存储形式及存储策略,方面我们更好的管理并使用数据
    字符串定义语法格式、字符串遍历(while)、下标和切片、字符串常见操作、列表语法格式、列表的遍历(for)、列表常见操作、列表嵌套、列表推导式、 元组语法格式、单元素元组、元组操作、字典语法格式、字典常见操作、字典的遍历、公共函数

    主讲内容3
    函数
    学会函数使我们可以高效的封装和使用功能,提高代码复用率,加强团队协作效率
    函数概念和作用、函数定义、调用、不定长参数函数、 函数的返回值、函数的说明文档、 函数的嵌套调用、匿名函数、递归函数、可变和不可变类型、 局部变量、全局变量、 组包和拆包、引用

    主讲内容4
    文件读写
    文件读写是学习Python语言必不可少的技能,该技能可以使我们更便捷的批量或者针对性处理文件,高效便捷,简单易学
    文件介绍、文件的打开与关闭、文件的读写、文件、目录操作相关操作、 文件/目录操作、文件/目录操作案例、os模块文件与目录相关操作

    主讲内容5
    面向对象
    面向对象思想是初学者的一大难点,主要是培养自己的编程思维,化繁为简,将复杂的功能特性归类,并赋予一个特定的类或对象,掌握后会极大提高编程水平
    面向对象介绍、类的定义和对象的创建、添加和获取对象属性、self 参数、init方法、私有方法和私有属性、继承、子类方法重写、 类属性和实例属性、多态、类方法、实例方法、静态方法

    主讲内容6
    异常处理
    异常是计算机语言中一种错误提示形式,有了异常就能极大避免程序出现不必要的错误,熟练使用异常并对其进行合理的处理,才能写出优质的代码
    异常概念、捕获异常、异常的传递、自定义异常、异常穿透

    主讲内容7
    模块和包
    学习完包和模块的相关知识,我们可以更方便更快捷的使用自己或其他人已经写好的工具代码,提高效率的同时,也更方便进行团队协作
    模块介绍、模块的导入、包的概念、包的导入、模块中的 __all__、模块中 __name__ 的作用
  • Python高级和系统编程
    就业班阶段一
    课时:15天技术点:123项测验:2次学习方式:新型面授
    学习目标

    1.熟练使用Linux操作系统及相关命令|2.掌握网络编程技术,能够实现网络通讯|3.掌握开发中的多任务编程实现方式|4.了解网络通讯协议及相关原理|5.熟练使用Mysql完成数据的增删改查,并能与Python进行交互|6.掌握Python中的高级语法及正则表达式|7.了解前端开发流程及基础编程技巧|8.掌握Web服务器的工作流程|9.掌握数据结构和算法思想,具备编程解决问题的能力

    主讲内容1
    Python高级语法
    熟练掌握闭包和装饰器可以简化代码编写, 熟练深拷贝和浅拷贝可以很好的理解python解释器底层对空间的使用方式
    property属性,with语句, 上下文管理器,闭包,通用装饰器,装饰带有参数的函数, 装饰带有返回值的函数, 装饰带有不定长参数的函数,多个装饰器,带有参数的装饰器,类装饰器, 迭代器,生成器,深拷贝与浅拷贝,列表推导式

    主讲内容2
    Python常用标准库
    理解正则表达式, 可以很快的完成内容的匹配过程, 标准库的使用, 使得python使用更加简单快捷
    sys模块,logging模块,正则表达式的介绍,re模块的使用,配个单个字符, 匹配多个字符, 匹配开头和结尾, 匹配分组,正则表达式的演练

    主讲内容3
    数据结构与算法
    算法的学习,巩固思维逻辑, 提高代码的执行效率,理解python解释器在性能上的优缺点
    时间复杂度,空间复杂度,Python内置类型性能分析,顺序表; 链表:链表和链表的应用;队列:队列概念,队列的实现与应用,双端队列; 排序和搜索算法:冒泡排序,选择排序,插入排序、快速排序,搜索,常见算法效率,散列表; 二叉树:树的引入,二叉树,二叉树的遍历,二叉树扩展

    主讲内容4
    Linux系统使用
    操作系统命令行的学习, 加强对远程服务器的使用熟练度, 可以快速对接企业需求
    Centos操作系统介绍与使用,Linux命令使用,查看目录命令, 切换目录命令, 绝对路径和相对路径,创建文件命令, 删除文件命令, 创建目录命名, 删除目录命令,复制文件命令, 移动文件命令, 复制目录命名, 移动目录命令,查看命令帮助, 重定向命令, Linux命令选项的使用,远程登录和远程拷贝,链接命令, 文本搜索命令,压缩命令, 解压缩命令, 文件权限命令, 管理员权限命令, 用户操作, 用户组操作,vi编辑器使用,CentOS软件安装和软件卸载

    主讲内容5
    网络编程和HTTP协议
    理解如何在网络中找到想要的唯一的主机和对接的应用软件及在网络中IP地址或端口号是如何分配的。理解网络请求的数据传输过程, 独立分析在网络中的信息传递, 解决数据传递过程中可能出现得异常情况
    IP地址的介绍,端口和端口号的介绍,socket的介绍,基于TCP通信程序开发,HTTP协议介绍,HTTP通讯过程,URL, 请求报文, 响应报文, send原理,recv原理, 多任务TCP服务端编写,搭建静态web服务器案例。

    主讲内容6
    多任务编程
    掌握多任务的使用, 解决用户量大, 数据处理问题, 很好的对接企业高并发的解决
    多任务介绍,进程的使用,获取进程编号, 进程执行带有参数的任务, 进程注意点,线程的使用,线程执行带有参数的任务, 线程同步与互斥锁,死锁

    主讲内容7
    数据库编程
    掌握数据库查询语句, 提取项目数据, 可以快速上手企业业务需求
    数据类型和约束, where条件查询, 排序, 分页查询,聚合, 分组查询,连接查询,子查询,数据库的设计三范式及连表查询, 事务, 索引等高级用法, PyMysql的使用
  • 机器学习
    就业班阶段二
    课时:24天技术点:143项测验:3次学习方式:新型面授
    学习目标

    1.掌握数据科学库的使用|2.掌握数据基本处理的方法|3.掌握机器学习中处理数据的方法|4.理解机器学习基础算法原理|5.理解机器学习进阶算法原理|6.掌握集成学习算法原理|7.对实际工作中收集到数据进行数据可视化、基本分析,提取有价值信息|8.把实际工作、生活中遇到的问题转换为可以用机器学习解决的模型|9.实现针对不同问题,选择不同算法模型,同时在该模型的基础上,对该算法进行调优

    主讲内容1
    人工智能概述
    初步认识人工智能包含范围,机器学习工作流程,训练模型评估模式,同时搭建好机器学习基础环境
    人工智能概述,机器学习定义,机器学习工作流程,机器学习算法分类,回归问题,分类问题,算法模型评估,欠拟合,过拟合,准确率,MSE,Azure机器学习平台实验,深度学习基本介绍,神经网络,感知机,机器学习基础环境安装与使用

    主讲内容2
    科学计算库
    通过Matplotlib,Numpy,Pandas,Seaborn等科学计算库的介绍,学习人工智能中,数据的基本处理,可视化展示等过程。
    Matplotlib架构介绍,Matplotlib基本功能实现,Matplotlib实现多图显示,Matplotlib绘制各类图形,Numpy运算优势,数组的属性,数组的形状,Numpy实现数组基本操作,Numpy实现数组运算,偏导数,极限,矩阵求导,向量,矩阵交换律,矩阵乘法,矩阵求逆,伴随矩阵,pandas基本数据操作,DataFrame,Series,MultiIndex,panel,pandas画图,文件读取和存储(Excel,CSV,SQL,HDF,Json),缺失值处理,数据离散化,数据合并,交叉表和透视表,分组和聚合,单变量图形可视化,双变量图形可视化,多变量图形可视化,类别散点图,箱线图,小提琴图,点图

    主讲内容3
    sklearn及特征工程
    介绍sklearn的基本使用,机器学习中特征工程处理方法,特征预处理、特征提取,特征降维适用环境已经实现方法。
    sklearn介绍,sklearn获取数据集,数据集属性介绍,数据集划分,留出法,留一法,KFold,StratifiedKFold,自助法,特征工程,特征预处理,归一化,标准化,特征提取,字典特征提取,文本特征提取,Tf-idf,特征降维,特征选择,过滤式,方差选择法,斯皮尔曼相关系数,皮尔逊相关系数,低方差特征过滤,嵌入式,交叉验证,网格搜索,模型保存和加载,维灾难

    主讲内容4
    机器学习基础
    初步认识机器学习经典算法,了解机器学习基础经典算原理,同时会使用sklearn库实现机器学习基础经典算法
    KNN算法流程,欧式距离,曼哈顿距离,切比雪夫距离,闵氏距离,标准化欧式距离,余弦距离,汉明距离,杰卡德距离,马氏距离,数据的连续属性和离散属性,KNN中k值的选择,kd树,KNN算法优缺点介绍,线性回归概念和api与原理剖析,误差平方和,FGD,SGD,mini-batch,SAG,数据归一化,优化器的选择,Lasso回归,岭回归,Elastic Net,early stopping,判定边界,动态规划,sigmoid,对数似然损失,混淆矩阵,精确率,召回率,F1-score,ROC曲线,AUC指标,ROC曲线的绘制,imbalanced-learn,随机过采样,SMOTE,随机欠采样,决策树算法原理和api使用,划分选择,熵,信息增益,增益率,基尼指数,剪枝处理,预剪枝,后剪枝,ID3,CART,条件熵和交叉熵连续与缺失值处理,多变量决策树,回归决策树基本流程,回归/分类决策树的区别

    主讲内容5
    机器学习进阶
    掌握机器学习基础算法的基础上,进一步掌握机器学习进阶算法原理,能推导出朴素贝叶斯,支持向量机等算法,同时可以使用sklearn库实现
    朴素贝叶斯原理和api函数,独立同分布,贝叶斯公式,拉普拉斯平滑系数,概率分布,多项式分布,高斯分布,条件概率,贝叶斯编程及A/B测试,SVM算法原理,感知机学习策略及算法收敛性,线性可分及异或不可分,对偶问题及KKT,SMO算法,软间隔与正则化,支持向量回归,核函数:最简单的核函数距离,相似性函数,常用核函数(GBF和Gassian),核函数对比,聚类算法介绍,kmeans流程和质心,k-means评价指标及优化内部指标,外部指标,优化方法(二分kmeans,kmeans++),SC系数/CH系数,极大似然估计,期望估计,极大化估计,Markov chain,可见状态链,隐含状态链,HMM算法原理,前向后向算法,Viterbi算法,Baum-Welch,MultinomialHMM

    主讲内容6
    集成学习
    熟悉集成学习中的bagging,boosting两大分支内容,同时掌握原理推导,掌握集成学习最新算法xgboost,lightGBM等内容,可以通过代码实现集成学习模型训练及调优
    bagging和boosting介绍,随机森林,包外估计,无偏估计;boosting:离散型AdaBoost,实数型AdaBoost,GBDT,残差拟合,集成学习进阶-xgboost,xgboost目标函数推导,树的复杂度定义,xgboost回归树构建,xgboost与GBDT对比,通用参数,Booster参数介绍,lightGBM基本介绍,Histogram的决策树算法介绍,level-wise,leaf-wise,特征并行,数据并行
  • 深度学习与图像与视觉处理(CV)
    就业班阶段三
    课时:22天技术点:153项测验:3次学习方式:新型面授
    学习目标

    1.熟悉深度学习主要及前沿网络模型的架构原理及在实际业务场景中的应用|2.掌握深度学习在计算机视觉中的应用,包括但不限于分割检测识别等等|3.掌握实际工作中深度学习的具体流程,数据及标注处理,建模训练,及模型部署应用等|4.实现物体(人体,人脸,通用目标)检测,跟踪与识别,道路交通及工业环境险情发现等多领域的深度学习解决方案|5.能够对图像处理、人脸算法,或者对于各种深度学习框架实现的算法进行调优|6.可胜任深度学习算法工程师,图像与计算机视觉算法工程师等,并持续优化与迭代算法

    主讲内容1
    神经网络与TensorFlow框架
    该模块主要介绍tensorflow的基本使用方法,深度学习的基础知识,神经网络的构成,损失函数,优化方法等,及反向传播算法等内容
    神经网络基础:神经网络的构成、激活函数、损失函数、优化方法及正则化;反向传播原理:梯度下降算法、链式法则、反向传播算法、改善反向传播算法性能的迭代法;深度学习正则化与算法优化:L1、L2、DroupOut、BN、SGD、RMSProp、Adagrad、Adam;实现多层神经网络案例;Tensorflow框架基础、张量、变量;Tensorflow高级API:数据读取tf.data、模型tf.keras等

    主讲内容2
    图像与视觉处理介绍
    该模块主要介绍计算机视觉的定义,发展历史及应用场景
    计算机视觉定义、计算机视觉发展历史;计算机视觉技术和应用场景、计算机视觉知识树和几大任务

    主讲内容3
    目标分类和经典CV网络
    该模块主要介绍卷积神经网络CNN,经典的网络架构,并通过分类案例介绍模型的实践方法
    CNN:卷积的计算方法,多通道卷积,多卷积和卷积,池化层和全连接层;卷积网络结构:LeNet5、AlexNet、VGG、Inception/GoogleNet、残差网络;目标分类实战案例:ImageNet分类;Apache Flink极客挑战赛——垃圾图片分类

    主讲内容4
    目标检测和经典CV网络
    该模块主要介绍目标检测任务,常见数据集,及经典的两阶段和单阶段的目标检测算法,并通过目标检测案例介绍实践方法
    目标检测任务与数据集介绍:检测任务目的、常见数据集、应用场景;RCNN:交并比、map、非极大抑制NMS、正负样本;SPPNet:SPP层映射;FastRCNN:ROI Pooling;FasterRCNN:RPN、代价函数、训练流程与结果分析、FPN与FasterRCNN结合;YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5:结构与工作流程、代价函数、anchor、维度聚类、细粒度与多尺度特征、先验框与代价函数;SSD:Detector & classifier、SSD代价函数、特征金字塔;目标检测实战案例:COCO数据集上目标检测

    主讲内容5
    目标分割和经典CV网络
    该模块介绍图像分割的基本任务,语义分割和实例分割,及常用的网络架构,并通过MaskRCNN完成图像的实例分割
    目标分割任务类型、数据集;全卷积FCN网络:网络结构、跳级连接、语义分割评价标准、结果分析;U-Net:拼接特征向量;Dilated Convolutions:聚合多尺度的信息、context module;SegNet:金字塔池化模块;Deeplab:串行部署 ASPP;Mask-RCNN:结构介绍、ROI Align与Pooling对比、代价函数介绍、端到端联合训练;目标分割实战案例;

    主讲内容6
    OpenCV库与图像处理基础
    该模块主要介绍基本的图像处理方法,包括灰度变换,几何变换,形态学变换等内容
    基本的OpenCV代码、IplImage数据结构、读写图像;基本的灰度变换函数;几何变换:翻转、剪裁、遮挡、图像算数、图像金字塔、OpenCV几何变换操作;形态学:形态学定义、连通性、二值操作、平滑、梯度、纹理分割及OpenCV实践

    主讲内容7
    OpenCV库与图像处理进阶
    该模块主要介绍经典的边缘检测方法,常见的特征检测与描述方法及基础的视频处理方法
    边缘检测技术:边缘检测的目的和模型、噪声、导数算子、Marr-Hildreth边缘检测器、基于模板的边缘检测、Canny Edge边缘检测器、Shen-Castan(ISEF)边缘检测器、彩色边缘、OpenCV边缘检测操作;特征检测和描述:哈里斯角点检测、Shi-Tomasi角落探测器、SIFT、SURF、FAST、ORB、霍夫变换;视频操作:读取摄像头、读取视频、视频写入
  • 深度学习与自然语言处理(NLP)
    就业班阶段四
    课时:22天技术点:138项测验:3次学习方式:新型面授
    学习目标

    1.pytorch工具处理神经网络涉及的关键点|2.掌握NLP领域前沿的技术解决方案|3.掌握NLP相关知识的原理和实现|4.掌握传统序列模型的基本原理和使用|5.掌握非序列模型解决文本问题的原理和方案|6.能够使用pytorch搭建神经网络|7.构建基本的语言翻译系统模型|8.构建基本的文本生成系统模型|9.构建基本的文本分类器模型|10.使用ID-CNN+CRF进行命名实体识别|11.使用fasttext进行快速的文本分类|12.胜任多数企业的NLP工程师的职位

    主讲内容1
    Pytorch框架与NLP入门
    该章节主要讲述当下的最主流的深度学习框架之一:pytorch,同时,借助pytorch基础知识使大家对NLP进行入门,了解NLP在整个人工智能市场的主要应用方向,如对话,翻译,分类,生成等,助力大家开启NLP学习之旅。
    Pytorch介绍,张量概念,张量运算,反向传播,梯度,自动梯度,参数更新,数据加载器,迭代数据集,经典案例,对话系统简介,NLU简介,文本生成简介,机器翻译简介,智能客服介绍,机器人写作介绍,作文打分介绍

    主讲内容2
    文本预处理
    该章节主要讲述NLP最基础的部分:对文本的预处理过程,这是所有文本任务训练前都需要进行的步骤,使得文本能够有效的被张量进行表示,最终输入到模型之中进行预测。
    文本处理的基本方法,文本张量表示方法,文本语料的数据分析,文本特征处理,数据增强方法,分词,词性标注,命名实体识别,one-hot编码,Word2vec,Word Embedding,标签数量分布,句子长度分布,词频统计与关键词词云

    主讲内容3
    RNN及变体
    该章节主要讲述NLP中非常经典的RNN模型及其变体,LSTM,GRU,Bi-LSTM,Bi-GRU等,它们用于各种不同的文本处理场景,发挥自身的结构优势,已完成最终预测目标。
    传统RNN,LSTM,Bi-LSTM,GRU,Bi-GRU,新闻分类案例,机器翻译案例,seq2seq,遗忘门,输入门,细胞状态,输出门,更新门,重置门

    主讲内容4
    Transfomer原理
    该章节主要讲述当下NLP中大型模型的基础组建:Transformer,它是BERT,ALBERT,XLNET等大型模型的基础,代表最先进的模型架构,同时也是Google BERT横扫所有NLP指标的秘诀,我们将学习它作为之后项目应用的基础。
    输入部分,输出部分,编码器部分,解码器部分,线性层,softmax层,注意力机制,多头注意力机制,前馈全连接层,规范化层,子层连接结构,语言模型,wikiText-2数据集,模型超参数,模型的训练,模型验证

    主讲内容5
    传统的序列模型
    这是传统的NLP序列模型,它们代表了NLP发展的关键时代,早期的NLP依托这两种模型进行序列预测,虽然它们正在逐渐淡出历史舞台,现在我们仍要温习其原理,感受新的启发。
    HMM原理,HMM实现,HMM优劣势,CRF原理,CRF优劣势,CRF与HMM区别,CRF实现,HMM历CRF历史,HMM现状,CRF现状

    主讲内容6
    迁移学习
    这是当下最关键的NLP应用方向,也是人工智能可见未来的发展方向,学习有关迁移学习的知识,将是最有价值的部分,之后几乎所有的项目都会围绕它来展开。
    fasttext工具,进行文本分类,CBOW模式,skip-gram模式,预训练模型,微调,微调脚本,训练词向量,模型调优,n-gram特征,CoLA 数据集,SST-2 数据集,MRPC 数据集,BERT,GPT,GPT-2,pytorch.hub
  • 人工智能项目-智能交通CV项目
    就业班阶段五
    课时:13天技术点:150项测验:2次学习方式:新型面授
    学习目标

    1.利用卡尔曼滤波最优滤波方程对建立的交通流系统状态方程、观测方程|2.采用背景差分法对在检测区的车辆进行检测和跟踪|3.利用DGPS/DR组合车辆定位中各子系统的模型对车辆定位提高精度|4.利用Haar Adaboost 自定义目标检测对过往的车辆进行检测、计数和分类|5.Haar Adaboos与粒子滤波技术|6.车辆外形标注,识别,训练的工程化方法实践|7.利用CV,CA,CTRA,CTRV等高级运动模型构造卡尔曼滤波实现车流跟踪|8.基于迁移学习的其它类型识别模型训练


    智能交通项目是一个可跟踪路面实时车辆通行状况,并逐帧记录不同行车道车流量数目的深度学习项目,“车辆自动计数系统”由计数系统、图像抓拍系统、实时监控录像系统组成,在视频中可看出每个车辆的连续帧路径,该项目可拓展性强,可根据企业业务外接计费结算系统、LED显示系统、语音播报系统、供电防雷系统等。



    主讲解决方案
    特定目标车辆跟踪Siamese系列模型的解决方案 SORT/DeepSORT算法多目标车辆跟踪解决方案 建立交通流系统状态和观测状态的解决方案 车辆检测、计数和分类解决方案 图像去畸变的解决方案 实时车道线检测的解决方案

    主讲知识点
    1.项目概述:系统架构设计、项目关键技术说明|项目业务需求分析、项目业务流程设计| 2.环境部署:系统介绍项目开发环境概述、Tensorflow框架、项目工程文件创建|项目开发环境配置、项目性能优化设置|视频数据源的Python读入及逐帧识别|交通流量解决方案分析及数据源处理| 3.道路车辆跟踪及流量统计项目流程方案:业务理解,任务拆解|目标检测模型实现|图像理解框架及马尔方法|图像视频理解:运动目标检测与跟踪主流工程实践方法|视频背景建模与前景选取实践| 4.车辆跟踪核心技术:背景建模实现:基于视频的运动目标分割|前景探测:运动目标车辆的检测与跟踪|基于光流的目标跟踪实践|基于均值偏移的目标跟踪实践|基于粒子滤波的目标跟踪实践|卡尔曼滤波实践| 5.流量统计核心技术:首先采用背景差分法和卡尔曼滤波算法对在检测区的车辆进行检测和跟踪|使用经过检测、处理的被测车辆图像触发距其最近的相机进行图形分割|通过LDA分类器对分段车辆的几何形状及外观特征进行正确地分类|实现滤波,参照DELOS算法实现对城市快速路的事故检测| 6.模型训练及项目主流程: 车辆区域特征样本标注|车辆检测模型训练及测试|深度学习CNN建模,建立车辆分类器|系统逐帧采集视频图像并检测车辆|为检测到每个车辆目标初始化卡尔曼滤波器,通过卡尔曼滤波器逐帧匹配目标进行位置预测|对比检测位置与预测位置,逐帧链接前景图像,获取车辆的跟踪路径| 7.项目总结:HEVC压缩域等的车流量检测应用优劣比较总结|帧间差分法、图像阈值分割和数学形态学的运动目标检测方法总结|结合智能优化算法对其改进的遗传算法—克隆选择遗传算法比较总结|
  • 人工智能项目-实时人脸识别CV项目
    就业班阶段六
    课时:12天技术点:90项测验:2次学习方式:新型面授
    学习目标

    1.掌握EigenFace,FisherFace,LBPH及人脸双属性图|2.掌握Hausdorff距离的动态人脸图像定位|3.掌握PCA、ICA、LDA和EP在人脸识别上的综合运用|4.掌握基于PyQt5的GUI编程模块及信号槽机制|5.利用人脸检测,扫描”加“判别”在图像范围内扫描,再逐个判定候选区域是否是人脸|6.利用状态判别,能识别出人脸的性别、表情等属性值|7.利用人脸识别,识别出输入人脸图对应身份的算法,找出“一个”与输入特征相似度最高的特征|


    实时人脸识别项目是一个基于深度学习的可通过实时摄像头采集视频人脸数据,也可以进行批量图片输入进行批量自动化识别人脸,对于视频输入,可实现人脸的跟踪,标注姓名,性别,情绪(开心,生气,自然)等信息并对进入视频的陌生人进行报警的系统实战项目。



    主讲解决方案
    实时采集摄像头人脸视频的解决方案 利用深度学习方法进行人脸属性提取的解决方案 动态图像人脸定位的解决方案 利用深度神经网络进行人脸实时识别跟踪的解决方案

    主讲知识点
    1.项目概述:系统架构设计、项目关键技术说明|项目业务需求分析、项目业务流程设计| 2.环境部署:系统介绍项目开发环境概述、DLib框架源码编译、项目工程文件创建|项目开发环境配置、项目性能优化设置|基于PyQt5的GUI编程模块及信号槽机制|人脸识别解决方案分析及数据源处理| 3.人脸识别项目流程方案 业务理解,任务拆解|目标检测模型实现|目标关键点模型实现:输入标注数据、数据预处理、数据增强|人脸校正实现及目标条件分析|识别模型实现:人脸对齐、人脸比对和活体检测等全部技术环节的代码设计、运行演示和执行结果输出|模型验证:检测、关键点回归、识别验证方案| 4.人脸识别核心技术:基于Dlib与OpenCV等的核心技术流梳理|实时人脸特征点对齐,人脸比对的实现|实时活体检测:眨眼与张嘴实现|实时视频采集及图片抓拍的实现|实现视频抓拍:逐帧抓取,逐帧识别|人脸检测HOG及特征点检测ERT| 5.静态人脸识别系统:通用形变模型的创建:轮廓特征点的选取及变形模型|人脸局部特征探测:逐步求精定位法|数学算子及模板的构建和探测:眼睛,嘴巴和鼻子模型|人脸图像的双属性图| 6.动态人脸识别系统:动态人脸识别系统框架及马尔科夫训练模型|Hausdorff距离的动态人脸图像定位|特征子空间与动态图像分割|人脸区域检测和人脸特征点标定的算法实现机制|动态人脸图像识别中外界影响的处理| 7.模型训练及测试:人脸区域特征样本标注|人脸检测模型训练及测试|人脸特征点样本标注|人脸特征点模型训练及测试|人脸识别之EigenFace|人脸识别之FisherFace及Gabor算法|人脸识别之LBPH| 8.项目总结CA、ICA、LDA和EP在人脸识别上的应用优劣比较总结|Dlib人脸检测器模块优化提升方法总结|整体方案前向推断集成总结|局部特征分析技术,模板匹配,图匹配技术优化方案总结|
  • 人工智能项目-在线AI医NLP项目
    就业班阶段七
    课时:13天技术点:100项测验:2次学习方式:新型面授
    学习目标

    1.基于大规模知识图谱技术与自然语言处理在医疗领域的应用场景|2.基于语音识别与语音生成技术的与患者语音沟通的交互方式|3.基于微服务架构的人工智能产品|4.基于端到端以及结合知识库的多轮多任务对话系统网络结构|5.掌握数据清洗以及知识抽取、知识图谱构建|6.掌握图数据库neo4j相关技术点及基本操作|7.掌握Pipeline方式与end-to-end流程设计方式以及不同|8.掌握mem2seq模型论文到代码实现方案|9.掌握微信公众号接口开发以及第三发api接口集成|


    在线医生项目是一个基于自然语言理解方向的问答机器人。类似的应用,还有百度地图的小度、天猫精灵、淘宝小蜜,招商银行的小招等。该项目结合医学知识图谱、深度学习、对话管理、微信公众号开发等技术,旨在降低首医成本,为患者提供基本医学诊断意见服务。技术层面包含语音识别、自然语言理解、对话管理以及自然语言生成等环节,其中又包含领域识别,用户意图识别,槽位填充,对话状态追踪,对话策略等技术细节。功能上为患者提供根据症状信息给出诊断意见任务与就近治疗任务。通过学习该课程,学生可以了解多轮多任务对话系统的技术点以及业务流程



    主讲解决方案
    医疗领域NER解决方案 对话主题相关解决方案 微信端服务部署解决方案 对话管理系统与AI结合解决方案

    主讲知识点
    1.项目介绍:生活类任务对话系统介绍|在线医生项目介绍| 2.聊天机器人入门:申请公众号、搭建微信开发环境|安装werobot以及常用接口实现|Demo:你说我学与图尚往来|案例:配置自己的机器人| 3.数据爬取:爬取专业医疗知识网站|数据筛选,清理不完备数据|数据提取定位以及知识抽取数据准备|医学问答数据提取|疾病、症状知识抽取| 4.医学知识图谱: 知识图谱介绍|知识图谱在医疗领域的应用|知识存储各大厂商介绍|Neo4j安装环境搭建|Python调用neo4j并完成数据插入与查询操作|案例:完成基于知识图谱的对话机器人| 5.医学命名实体识别:命名实体识别介绍|命名实体识别在医学方面的应用|BiLSTM+CRF模型原理介绍|BiLSTM+CRF模型实现|IDCNN模型原理介绍|IDCNN模型实现|案例:疾病与症状命名实体识别| 6.任务对话系统(Pipeline方法): 任务对话系统介绍|自然语言理解介绍-领域识别|自然语言理解介绍-用户意图识别|语义槽介绍以及在任务对话系统中的作用|语义槽设计|命名实体识别在语义槽中的应用|语义槽实现|对话管理-对话状态追踪介绍|对话状态追踪实现|对话管理-对话策略介绍|对话策略实现|项目:基于pipeline的对话系统实现| 7.论文学习与转化:Mem2seq的来龙去脉以及论文解读|模型对比:包括与seq2seq以及+attention|准备训练数据|Mem2seq模型实现| 8.任务对话系统(end-to-end方法):端到端对话系统介绍|基于端到端模型Mem2seq的项目介绍|项目:基于端到端的任务对话系统部署上线|
  • 人工智能项目-智能文本分类-NLP基础设施NLP项目
    就业班阶段八
    课时:12天技术点:80项测验:2次学习方式:新型面授
    学习目标

    1.搭建多模型训练服务,保证在训练过程中,进行资源监控和分配,得以最高效率在有限资源内进行模型训练|2.搭建多线程并行预测服务, 为了满足性能要求,这里我们将利用多线程的方式,并对每一个获得结果做最后综合处理|3.图谱权重更新, 随着模型的预测完成,将使用预测概率更新在该路径权重,最后根据权重计算规则,获得最后结果|4.使用n-gram特征工程, 来捕捉词序对结果的影响|5.使用fasttext模型,适应在语料变化大,模型数量规模大,模型上下线频繁的场景|


    中文标签化系统是NLP基础任务的综合系统,同时又是NLP应用的基础设施。根据文本信息,给出对应的预定义标签将能够有效的支持用户画像,推荐系统等。同时,对于高阶NLP任务,如对话,翻译,寓意蕴含等在语料分类上将有很大的帮助。



    主讲解决方案
    大规模快速文本分类解决方案 多模型并行预测解决方案 分布式模型训练解决方案 多标签知识图谱构建解决方案

    主讲知识点
    1.整体系统概述与搭建:背景介绍|环境配置|输入预处理|输出规范处理| 2.构建标签词汇图谱:标签的制定|词汇的采集|构建图谱|实现查询与修改逻辑|基于模型的权重更新| 3.fasttext模型与特征工程:fasttext发展简介|fasttext模型结构与参数解析|fasttext的选用原因|n-gram特征使用| 4.损失函数与优化方法:fasttext的损失函数解析|fasttext的优化方法解析|使用keras实现fasttext| 5.多模型训练服务:单模型训练流实现|多模型训练服务搭建|多模型训练API开发|算力资源分配设计原理|算力资源分配主逻辑实现|多模型训练服务实验与部署| 6.单模型微服务部署:模型格式详解|h5格式如何转为pb格式|使用tensorflow-seving封装| 7.多模型预测服务:模型预测主服务搭建|多线程与多进程的比较|模型并行预测的实现|
  • 算法进阶和面试强化
    就业班阶段九
    课时:8天技术点:89项测验:1次学习方式:新型面授
    学习目标

    1.理解算法和模型的分布式实现及加速原理|2.深入理解常用算法,模式识别,概率统计、最优化等算法原理及应用|3.基于3D点云数据,进行配准、分割和特征识别等算法开发,建立3D点云图处理的算法模型|4.跟进行业最新深度学习算法相关先进技术,研究并应用的学习算法,持续提升模型的精准性和鲁棒性|5.深入理解算法和模型调优方式及优缺点|6.综合运用经典SLAM技术,多视角几何基础理论以及三维重建方法进行业务实践

    主讲内容1
    自编码器
    了解自编码器应用举例、欠完备自编码器、正则自编码器、及其表示能力、层的大小和深度
    自编码器,解码器、去噪自编码器、变分自编码器、实践案例

    主讲内容2
    对称权重与深度置信网络
    了解随机神经元-玻尔兹曼机,终身学习及实现综合实操演练
    积极学习-Hopfield网络、能量函数、Hopfield网络的容量、连续Hopfield网络,终身学习

    主讲内容3
    进化学习
    初步掌握进化学习、遗传算法等的特点及缺陷、并会用遗传算法训练神经网络
    遗传算法,遗传算子,背包问题

    主讲内容4
    分布式机器学习
    初步了解分布式机器学习理论,模型及分布式机器学习算法
    分布式机器学习基础,分布式机器学习系统

    主讲内容5
    强化学习
    了解常见的动态规划算法:值迭代、策略迭代、线性规划算法,并实现强化学习实践。
    学习情境与马尔科夫决策过程, 策略值、策略评估、最优策略, 随机逼近、TD(0)算法、Q-学习算法、SARSA、TD(λ)算法 、大状态空间

    主讲内容6
    数据结构强化
    重点掌握深度优先搜索、寻找路径、广度优先搜索、连通分量、符号图, 有向图, 最小生成树, Prim算法、 Kruskal算法,及最短路径算法的理论基础
    Dijkstra算法, 图论初步, 动态规划初步, 贪心算法、贪心算法原理、赫夫曼编码、拟阵和贪心算法

    主讲内容7
    立体视觉与SLAM
    了解计算机视觉基础知识及深度学习的立体视觉匹配相关内容及常见的标定方法;了解相关视觉SLAM案例实践:例如三维空间刚体运动、相机与图像基本操作、非线性优化、视觉测量等;
    针孔模型、双目模型及极线几何、多摄像机模型;内外参数的标定、畸变及矫正、常见的标定方法、zhang氏标定、空间坐标系的转换;3D视觉任务、射影几何学基础、单透视摄像机、从多视图重建场景、双摄像机和立体感知、三摄像机和三视张量

    主讲内容8
    点云处理
    了解点云处理技术的基础理论,点云数据的重建方法及点云数据及模型的质量评价方法
    点云处理技术基础理论、点云数据的重建方法,点云数据的获取,点云去噪、压缩、配准方法,点云插值方法,误差传播模型,质量评定方法;
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