最新DS206人脸识别与分析系统实战训练营硅谷讲师授课高清视频教程全套附讲义代码 4周

最新DS206人脸辨认与剖析系统实战练习营硅谷讲师授课高清视频教程全套附讲义代码 4周
课程目录:

第一节课

人工智能:从科幻到实践的开展
A. 人工智能技能的现状
B. 人工智能的市场需求
C. 机器学习的技能结构

深度学习:你也能够把握的科技前沿
A. 深度学习的根本原理
B. 深度学习的重要算法和运用场景
C. 课程安排
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第一周
学习方针:
1. 了解机器学习根本概念和办法,了解核算机视觉首要研讨的问题
2. Linear regression 和 Logistic regression的原理,细节,以及编程完结。

详细理论课程安排:

1. 机器的力气:将数据转化为常识
A. 机器学习的全体概念
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编程言语入门实践
A. Python 基础
B. Python Data structure & Algorithm
2. Logistic and Softmax regression 编程完结
A. Linear Regression 解说
B. 运用python sklearn 完结 linear regression
C. Softmax Regression 和 Vectorization 解说
D. 运用 python sklearn 完结 Softmax
E. 模型练习、测验
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第二周
学习方针:
1. 了解神经元作为神经网络根本核算单元的结构,了解前向核算、反向传达。把握卷积网络的组成结构,了解各个部分的功用。
2. 编程完结perceptron learning, 了解caffe结构,实践操作练习CNN网络。

详细理论课程安排:

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. 深度学习结构介绍
A. Caffe 介绍
B. Tensorflow 与 Keras 介绍
C. Torch 与 lua 编程言语介绍

项目课程安排:

1. 完结 perceptron learning algorithm
A. 编程完结 perceptron learning algorithm in Python
B. 运用 Iris 实践数据集练习模型 perceptron in Iris database
3. 实战深度网络: Artificial Neural Networks for Digits Recognition
A. 装置装备环境 Caffe install,
B. 数据预处理 data preparation
C. 规划网络结构 Design network architecture
D. Caffe Prototxt 运用
E. 参数调整和网络练习 Apply training and validation procedure
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第三周
学习方针:
1. 了解若干盛行的深度学习网络,了解其结构结构、各组件和功用单元
2. 介绍CNN相关高档模块的功用与运用
3. 把握人脸辨认系统根本架构
4. 完结人脸检测功用,数据读取、展现功用,实践深度卷积网络可视化

详细理论课程安排:

1. 盛行深度学习网络结构,组件和功用单元
A. VGG, Googlenet, ResNet, etc.
B. Dropout, prelu, maxout, etc.
C. Advanced loss functions
2. 人脸辨认系统的体系结构
A. Face detection
B. Face identification and face verification
C. Performance measures for face recognition problem.
3. PyQt 库介绍
A.PyQt 的根本组成
B. Signal Slot 机制介绍

项目课程安排:

1. 运用机器学习库完结 Face detection 功用,学习运用OpenCV,Dlib
2. 运用PyQt库signal slot 机制完结首要结构
3. 运用PyQt完结操作界面
4. 系统模块完结: 数据输入,数据处理,功用接口
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第四周
学习方针:
1. 经过人脸要害点定位问题,了解深度学习在regression问题中的运用。了解深度学习中的高档算法和前沿研讨方向。
2. 了解并实践pretrain model 和 finetuning 等工程实践技能。增强项目上手才能。完结课程项目各组件的衔接,测验项目performance。

详细理论课程安排:

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. 运用人脸数据实践操作深度神经网络的练习
A. 怎么运用caffe pretrain model
B. 对已有的深度model 做 Fine-tuning
2. 实践操作将 model 布置到人脸系统
A. 运用 Caffe 提 Feature
B. 布置 caffe model 到 python 端
C.完结 Feature Matching
3. 项目模块的安排与调试
A. 整合视频输入、人脸检测、人脸辨认等模块
B. 调试系统

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