2019贝叶斯人工智能特训营（11月北京班）

课程信息

一、三次人工智能潮起潮落

1、什么是智能？

2、图灵与机器智能

3、冯诺依曼与类脑计算

4、达特茅斯会议

5、三次浪潮

二、深度学习大显身手的时代

1、深度学习重要进展节点

2、人工智能符号派与统计派

3、人脑与视觉感知机制

4、 MP模型

5、感知机

6、多层感知器与反向传播

7、全连接神经网络

8、卷积神经网络原理深度解析

第一天上午

一、 Pytorch框架初探

1、解密深度学习框架

2、 pytorch框架实战

二、图像分类专栏

1、什么是图像分类

1.1 跨物种语义级别的图像分类

1.2 子类细粒度图像分类

1.3 实例级图像分类

2、图像分类模型

2.1 MNIST与LeNet5

2.2 ImageNet与AlexNet

2.3 分类模型的逐年进步

3、图像分类实战

3.1 多类别图像分类实战

3.2 细粒度图像分类实战

第一天下午

一、目标检测基础

1、候选框提取

2、特征提取

3、分类器

二、 R-CNN系列算法

1、 R-CNN原理解析

2、 SPPNet初探

3、 Fast R-CNN

4、 Faster R-CNN

三、 Yolo系列算法解析

1、 YoloV1算法详解

2、 YoloV2算法详解

3、 YoloV3算法详解

四、车辆目标检测实战

1、手把手教你如何给图像打标签

2、训练SSD-mobileNet车辆检测模型

3、模型的推理与上线

第二天上午

一、图像分割-从FCN说起

1、什么是分割

2、 FCN解析

2.1 全连接层转换成卷积层

2.2 连接不同尺度下的层

2.3 总结与思考

二、人体图像分割实战

1、手把手教你如何打标签

2、嘴唇分割模型训练

3、模型推理与上线

三、图像分割应用

1、自动驾驶

1.1自动驾驶背景简介

1.2 基于纯视觉图像分割的自动驾驶

1.3 基于多传感器融合的自动驾驶

2、医学图像分割-肿瘤分割

2.1 基于阈值的分割方法

2.2 基于区域的分割方法

2.3 基于聚类的分割方法

第二天下午

一、图像分割-从FCN说起

1、什么是分割

2、FCN解析

2.1全连接层转换成卷积层

2.2连接不同尺度下的层

2.3总结与思考

二、人体图像分割实战

1、手把手教你如何打标签

2、嘴唇分割模型训练

3、模型推理与上线

茶歇：3：00-3：30

三、图像分割应用

1、自动驾驶

1.1自动驾驶背景简介

1.2基于纯视觉图像分割的自动驾驶

1.3基于多传感器融合的自动驾驶

2、医学图像分割-肿瘤分割

2.1基于阈值的分割方法

2.2基于区域的分割方法

2.3基于聚类的分割方法

四、智能语音客服系统

1、智能语音客服系统的实现与应用

2、系统包含实时语音分离、实时转换

以及数据可视化展示

3、目前系统已商用（免费赠送全套源代码）
 

-会议门票-

票种名称	价格	原价	票价说明
普通票	¥1980	¥1980	参会费

-场馆介绍-