2017年最新人脸识别与分析系统实战训练营高清视频教程全套附讲义代码

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    发表于 2017-10-27 22:43:51 | 显示全部楼层 |阅读模式
    人脸识别.jpg
    课程介绍:

    当前最热门的人工智能技术(没有之一)深度学习,将作为本课程的重点,通过理论结合实践的方式,展示如何利用图像数据训练深度卷积网络,如何设计网络结构,如何处理不同的学习任务。通过生动的讲解和最重要的编程实践,老师讲带领同学们讲深度学习从课本课件上的原理图变成程序、model,并通过真实数据,对整个机器学习和预测过程有更直观的理解。

    QQ截图20171021151631.png

    课程将介绍主流的深度学习框架,并选择其中一个(Caffe)作为项目实践的平台。训练神经网络对于新手经常是无从下手,网络参数的选取、结构模块的选择甚至数据的读取和prediction都有可能导致结果的不收敛,得不到较好的效果。 本课程将通过讲解和实践,让学生对这一技术有更好的掌握。除此之外,本课程还会介绍其他重要的计算机视觉技术,机器学习技术,比如Clustering, SVM, 并且会通过机器学习库,向学生展示如何快速训练网络测试、验证idea。

    QQ截图20171021151653.png
    QQ截图20171021151711.png

    核心课程:

    1.机器学习的整体概念,深度学习的框架和结构,人脸识别系统的功能模块。重要是对于machine learning的理解,以及在工程实践中的思维转换。

    2.利用Caffe 深度学习库实践卷积网络的训练,该部分是从抽象概念到具体模型的重要实践 ,与以往编程算法不同,机器学习是通过数据学习模型,因此课程将通过实际数据增加学生操作经验。

    3.人脸识别和分析系统搭建,更加工程化的实践,熟悉从训练到部署到展示的流程,提高学生对于机器学习系统的整体认识。

    课程体系:

    人脸识别.png

    课程目录:

    第一节课

    人工智能:从科幻到现实的发展
    A. 人工智能技术的现状
    B. 人工智能的市场需求
    C. 机器学习的技术框架

    深度学习:你也可以掌握的科技前沿
    A. 深度学习的基本原理
    B. 深度学习的重要算法和应用场景
    C. 课程安排
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    第一周
    学习目标:
        1. 了解机器学习基本概念和方法,了解计算机视觉主要研究的问题
        2. Linear regression 和 Logistic regression的原理,细节,以及编程实现。

    具体理论课程安排:

        1. 机器的力量:将数据转化为知识
    A. 机器学习的整体概念
    B. 监督学习,非监督学习,增强学习
    C. 机器学习系统的Roadmap
        2. Machine learning 经典算法: 机器学习≠深度学习
    A. K-means clustering
    B. K-NN, SVM
    C. Regression

    项目课程安排:

        1.Python编程语言入门实践
    A. Python 基础
    B. Python Data structure & Algorithm
        2. Logistic and Softmax regression 编程实现
    A. Linear Regression 讲解
    B. 使用python sklearn 实现 linear regression
    C. Softmax Regression 和 Vectorization 讲解
    D. 使用 python sklearn 实现 Softmax
    E. 模型训练、测试
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    第二周
    学习目标:
        1. 理解神经元作为神经网络基本计算单元的结构,了解前向计算、反向传播。掌握卷积网络的组成结构,熟悉各个部分的功能。
        2. 编程实现perceptron learning, 熟悉caffe框架,实际操作训练CNN网络。

    具体理论课程安排:

        1. Multi Layer Neural Network
    A. Network architecture
    B. Forward propagation
    C. Backward propagation
        2. Deep Convolutional Neural Network
    A. Convolution layer, pooling layer
    B. Activation function: sigmoid, relu, etc.
        3. 深度学习框架介绍
    A. Caffe 介绍
    B. Tensorflow 与 Keras 介绍
    C. Torch 与 lua 编程语言介绍

    项目课程安排:

        1. 实现 perceptron learning algorithm
    A. 编程实现 perceptron learning algorithm in Python
    B. 利用 Iris 实际数据集训练模型 perceptron in Iris database
        3. 实战深度网络: Artificial Neural Networks for Digits Recognition
    A. 安装配置环境 Caffe install,
    B. 数据预处理 data preparation
    C. 设计网络结构 Design network architecture
    D. Caffe Prototxt 使用
    E. 参数调整和网络训练 Apply training and validation procedure
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    第三周
    学习目标:
        1. 熟悉若干流行的深度学习网络,了解其框架结构、各组件和功能单元
        2. 介绍CNN相关高级模块的功能与应用
        3. 掌握人脸识别系统基本架构
        4. 实现人脸检测功能,数据读取、展示功能,实践深度卷积网络可视化

    具体理论课程安排:

        1. 流行深度学习网络结构,组件和功能单元
    A. VGG, googlenet, ResNet, etc.
    B. Dropout, prelu, maxout, etc.
    C. Advanced loss functions
        2. 人脸识别系统的体系结构
    A. Face detection
    B. Face identification and face verification
    C. Performance measures for face recognition problem.
        3. PyQt 库介绍
    A.PyQt 的基本组成
    B. Signal Slot 机制介绍

    项目课程安排:

        1. 利用机器学习库实现 Face detection 功能,学习使用OpenCV,Dlib
        2. 利用PyQt库signal slot 机制实现主要框架
        3. 利用PyQt实现操作界面
        4. 系统模块实现: 数据输入,数据处理,功能接口
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    第四周
    学习目标:
        1. 通过人脸关键点定位问题,理解深度学习在regression问题中的应用。了解深度学习中的高级算法和前沿研究方向。
        2. 理解并实践pretrain model 和 finetuning 等工程实践技术。增强项目上手能力。完成课程项目各组件的连接,测试项目performance。

    具体理论课程安排:

        1. Face landmark detection using CNN
    A. CNN regression
    B. landmark detection
        2. Gender Classification on Face image using CNN
        3. Advanced Topics
    A. RNN/LSTM in computer vision
    B. Cutting edge techniques in deep learning
    C. Summary

    项目课程安排:

        1. 利用人脸数据实际操作深度神经网络的训练
    A. 如何使用caffe pretrain model
    B. 对已有的深度model 做 Fine-tuning
        2. 实际操作将 model 部署到人脸系统
    A. 利用 Caffe 提 Feature
    B. 部署 caffe model 到 python 端
    C.实现 Feature Matching
        3. 项目模块的组织与调试
    A. 整合视频输入、人脸检测、人脸识别等模块
    B. 调试系统

    课程大小:

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    课程不错,谢谢楼主,一起自学吧不愧是专业的大数据学习论坛。
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