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课程目录：
; O5 T+ S: T1 P+ X3 O; k
Q( \! G& }" f$ l第一节课
I# O* c+ `$ U3 Q
& x2 u; n# N8 }人工智能：从科幻到现实的发展5 a2 v: y% R1 ?- k! i3 @7 C; m2 T+ |
A. 人工智能技术的现状! Y5 |/ x/ f" e( m! t8 {. I
B. 人工智能的市场需求
( h( I: ~* t, q. OC. 机器学习的技术框架
4 E4 z# s0 d9 q4 k* n) U- K
, m/ ?+ u8 Y. X深度学习：你也可以掌握的科技前沿" {( m* G+ S- F( f3 N( c
A. 深度学习的基本原理
, l7 L+ }$ [& [3 U7 ]B. 深度学习的重要算法和应用场景5 |3 `4 a2 b- c/ w0 D! z6 d
C. 课程安排
9 I0 r1 |* R/ K$ `: T* W; y. lVIEW LESS
8 J0 V% V) U% ^# A/ I第一周5 v" ]3 G' c2 r% E
学习目标：
+ T8 ~) q% `5 x$ O0 A 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: O- n8 N/ U' v: P: Z# t( J7 u
2. Linear regression 和 Logistic regression的原理，细节，以及编程实现。4 K! a3 K+ p5 @0 A4 ?5 k8 B$ N
. D! J' x1 q" W" r- e) B具体理论课程安排：0 S: [) _7 x$ v
, q) _: [2 A8 I T
1. 机器的力量：将数据转化为知识
+ e/ @" C- G/ MA. 机器学习的整体概念
) V) m. i" W7 V& bB. 监督学习，非监督学习，增强学习5 B1 L/ o' u: X2 S
C. 机器学习系统的Roadmap3 }6 R0 A+ Q' [
2. Machine learning 经典算法: 机器学习≠深度学习 ^8 o! Q3 W8 ?6 q3 _( T# u* m
A. K-means clustering, k2 W) G8 g1 Z9 P
B. K-NN, SVM
1 m; [6 o& Q9 ~0 f( YC. Regression
7 O! G% A+ A4 E2 C/ [5 y8 U8 Q" x- Q7 J' v' D1 ^% `0 L0 f7 f
项目课程安排：
y9 w' [. w, v% K9 b1 c
1 p% T# U) c$ G& r0 a/ r! W 1.python编程语言入门实践
1 Z3 ]: ^2 {4 F4 dA. Python 基础" W! C& `% |2 r2 `
B. Python Data structure & Algorithm" _) {. D7 Z- B( x7 Q
2. Logistic and Softmax regression 编程实现# y9 C! i O5 J6 J
A. Linear Regression 讲解4 x4 X) y$ e9 ^% u
B. 使用python sklearn 实现 linear regression; T# B9 d% J. f
C. Softmax Regression 和 Vectorization 讲解
" F+ N6 h$ F3 H6 b" nD. 使用 python sklearn 实现 Softmax
/ |' V0 U( R7 E+ K+ T, s; T1 ?E. 模型训练、测试6 t; G0 [- [& k. |
VIEW LESS
5 e' X: C4 n" \ \第二周! Q! S3 n+ ?& Y
学习目标：
( t( }( D& H: @7 W# K$ J) d5 Z 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。) p7 S; I B. V+ ?
2. 编程实现perceptron learning， 熟悉caffe框架，实际操作训练CNN网络。! s+ f; o7 j X( ~2 }) A( @
z) K. K& V( Y; _& k- f" u* O0 i8 e具体理论课程安排：1 l8 A: h- T. V4 P1 _
8 K! E1 J2 u) y% h4 y: n. j$ x( V 1. Multi Layer Neural Network
3 z* J6 b m1 @2 Z) JA. Network architecture3 z+ h& d/ J& C4 Y# y
B. Forward propagation
: }- z' E. ]" A, LC. Backward propagation/ Q( w& z! C( S' b5 x4 |
2. Deep Convolutional Neural Network
. O. `" d0 G6 H- A9 F/ Q& q/ HA. Convolution layer, pooling layer
& ? } I( h+ iB. Activation function: sigmoid, relu, etc.
+ r$ G1 O5 N8 N. u q% g5 G3 f; ] 3. 深度学习框架介绍' s( k# A; {* V, J" g! i
A. Caffe 介绍* z* \1 N3 k' F$ u* \
B. Tensorflow 与 Keras 介绍* q' Y/ a$ i) ~0 t* D* N8 G5 r
C. Torch 与 lua 编程语言介绍/ @9 k4 y+ Z% ~# K
3 P. Y( A* Y8 c8 s, Z
项目课程安排：
2 o4 x8 H! k. `4 |& i4 h; o: [- g8 X0 G
1. 实现 perceptron learning algorithm
8 |0 e/ S- Z9 p3 JA. 编程实现 perceptron learning algorithm in Python
: z* X% `2 I) UB. 利用 Iris 实际数据集训练模型 perceptron in Iris database/ H# S. ^/ d z% u
3. 实战深度网络： Artificial Neural Networks for Digits Recognition
+ n0 o" c. l& [( }3 LA. 安装配置环境 Caffe install,
2 y1 v" P9 V5 T/ j$ J) FB. 数据预处理 data preparation) ^' z* r9 ~) K0 H) j/ \- p/ ~
C. 设计网络结构 Design network architecture* Z) m1 K* ]0 K8 r
D. Caffe Prototxt 使用& K- v; p; w4 r: F2 w# h
E. 参数调整和网络训练 Apply training and validation procedure
6 P5 G J0 i5 y0 fVIEW LESS
4 a. Y/ B# f6 b5 K5 H4 {第三周
3 Q, `3 Y: ~. e学习目标：8 a1 D" K. |4 r, S
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# R/ _2 w% ^" n: Y0 ]/ H+ O
2. 介绍CNN相关高级模块的功能与应用
! h8 y. F8 {0 _# @ k! w 3. 掌握人脸识别系统基本架构
4 W- B1 I( W' p* m 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! G5 S% s* k' H( Z/ B
9 U# Q& X' t6 S1 w+ }8 c+ @5 j
具体理论课程安排：* Z# l4 J6 Q4 v8 X
5 r1 W; Z1 [: @6 c7 t/ A2 D 1. 流行深度学习网络结构，组件和功能单元
X8 Z. T5 _3 j% \" A3 V1 pA. VGG, Googlenet, ResNet, etc.
* |9 `2 \( i8 r" M$ hB. Dropout, prelu, maxout, etc.
$ t3 o% w5 f: Y7 a5 Q. w7 BC. Advanced loss functions
8 R7 L" M. f4 c1 j* e* _) F 2. 人脸识别系统的体系结构' p+ u; n1 f# y1 t9 W' l
A. Face detection
7 N7 f6 L$ H& ?5 H+ rB. Face identification and face verification* g. m6 [; b2 J
C. Performance measures for face recognition problem.
+ w8 h" B# Q N( ^* a6 S3 W8 M 3. PyQt 库介绍" U5 e8 j7 W% R( m2 Z6 A8 `/ ~7 s
A.PyQt 的基本组成& ^8 C( t1 {# v5 |! R# ?
B. Signal Slot 机制介绍2 S$ @4 ?& d: {, O- |
* q$ I9 a9 }, ~7 {" I, n项目课程安排：
* O& |6 K7 {: R1 P+ H
B* b. E7 O5 l' u 1. 利用机器学习库实现 Face detection 功能，学习使用OpenCV，Dlib
* ]- y* D% R" K. {( A' B 2. 利用PyQt库signal slot 机制实现主要框架. |$ D" d4 ^* u
3. 利用PyQt实现操作界面
|# l4 d. j- ~5 u6 u4 s0 h- c 4. 系统模块实现： 数据输入，数据处理，功能接口
3 b8 A! m. {" g2 h1 dVIEW LESS
% D1 K2 w# U6 a7 T7 j第四周. N% ~4 J" m: p% w
学习目标：
9 K( | A1 n" `$ m 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。5 t9 [1 E: _0 m) N5 g! J# t
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。: v: [ y. _# n$ U, i( k) z3 Y- s
5 ~. ~+ H" g. ?! |& Q% x
具体理论课程安排：- g4 R1 P6 p% g# ~
d7 v1 ~9 K& A8 {) I9 s3 ^$ d
1. Face landmark detection using CNN$ I, ?. \7 |) n4 s8 T$ P1 d
A. CNN regression+ U4 P+ r6 q% L! w4 e* S
B. landmark detection
2 I; \1 T3 W2 x% g' j% B: K, ~ 2. Gender Classification on Face image using CNN! B1 J5 H& j& X% I
3. Advanced Topics/ }! p' [; R6 l" {5 q% k2 e( g
A. RNN/LSTM in computer vision
4 E9 F- r/ ]! ^. w7 n: e1 p/ [, H- AB. Cutting edge techniques in deep learning) ]& A/ L$ i) e: q' K
C. Summary
0 a$ R7 E9 e/ b f' f6 B' z/ c8 ^: Y) z4 k6 y& h
项目课程安排：$ N7 N* I6 f$ B; H
+ Z8 E& D; j7 ?$ @5 @$ R
1. 利用人脸数据实际操作深度神经网络的训练
, O* R; Y% Z4 c& k/ m9 W2 fA. 如何使用caffe pretrain model! N H' H- x( |( y* D4 a
B. 对已有的深度model 做 Fine-tuning
; T! s5 z9 o' j+ F' D! \/ F9 s 2. 实际操作将 model 部署到人脸系统
9 U; d% m+ N, z/ |1 S- y0 T1 A# s8 gA. 利用 Caffe 提 Feature
& b) n0 f1 N5 S7 g2 ]! E7 ~7 VB. 部署 caffe model 到 python 端
9 L2 H) ~% e6 M8 U: p8 Z4 k' IC.实现 Feature Matching
! t# N0 c2 P1 T 3. 项目模块的组织与调试
/ m- e2 h; S) F! W" K9 PA. 整合视频输入、人脸检测、人脸识别等模块
2 h$ u- W7 _; C! \/ b# PB. 调试系统$ ^/ v5 p. w$ P9 q2 B
2 n! R8 n( |; V" T( k! J
9 l% \1 s" H7 i' W
s1 ]9 B {/ r$ H/ e5 L
' D+ @4 a8 P5 I1 U* m' \! k; q
- Y0 T, b. X5 q0 a8 r, E5 q% u. e资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见4 k6 |7 X$ @$ U" @4 P) A
& i$ x# U! @) u( R: @7 W) ^
Z' h' f4 t9 `( I& g' V
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发表于 2022-6-26 10:57:01
