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当下,人工智能已然跃居为全球话题的焦点,来自开发者、业界领袖、政策制定者乃至大众的关注正与日俱增。

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深度学习的出现突破了过去机器学习领域浅层学习算法的局限,颠覆了语音识别、计算机视觉、图像识别、神经网络等基础应用领域的算法设计思路。

那小编今天着重说一下图像识别、OpenCV、神经网络,而这三点是人工智能的一个重要领域。

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图像识别能力是很强的。图像距离的改变或图像在感觉器官上作用位置的改变,都会造成图像在视网膜上的大小和形状的改变。

OpenCV 拥有包括 2500 多个C/C++/Python等函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。

神经网络原指人脑的神经网络,它是人工神经网络的技术原型。神经网络主要研究智能的机理;人工神经网络主要研究智能机理的实现,两者相辅相成。

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网上解读图像识别、OpenCV、神经网络文章非常多但知识点零散,学习起来抓不住重点,大多数人还都本着一说就会一学就废的心理,看得多,动手少,所以急需一套学习资料。

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课程讲解带领大家入门人工智能和计算机视觉,掌握人工智能和CV领域所需的数学基础和图像处理基础。包括多种机器学习算法。

通过讲解和实战操作,做到独立搭建和设计卷积神经网络(包括主流分类和检测网络),并进行神经网络的训练和推理解决各种CV问题

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大学生:

1.计算机或者信息领域相关的本科/研究/博士生,毕业后希望从事AI相关的工作。

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在职人士:

1.具备良好的工程研发背景,希望从事AI相关的项目或者工作。

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学员报名后,将会享受以下学习服务:

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