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课程目录：
4 q+ ?( S" C/ H
5 A; X5 z, a7 ~; {2 a4 M% @# o1 p第一节课" N5 @$ B9 y2 T' G) L, s2 P
# Q3 D. [# F8 [8 ]
人工智能：从科幻到现实的发展
9 k( V5 t( y! `7 [8 Q% FA. 人工智能技术的现状7 c$ h: o% z& ?! x. v( s
B. 人工智能的市场需求
( E" K' E+ c9 n( u7 s( ^+ RC. 机器学习的技术框架: A; @" ]. ^+ z$ ]* g$ {
$ ^' H9 B4 [& T* O9 v深度学习：你也可以掌握的科技前沿$ w( W" |. w/ S4 H
A. 深度学习的基本原理( H3 ^9 o2 w! |/ x
B. 深度学习的重要算法和应用场景! x: e1 J5 W0 w2 ?5 ^. k( U
C. 课程安排& N" l2 n$ Z* j; J
VIEW LESS
# t4 ]6 a' {* b* L" h第一周! h2 Y0 T' A, E4 q
学习目标：* B2 E' ~. N: ]
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6 J" ?4 t( A4 \' ]1 H
2. Linear regression 和 Logistic regression的原理，细节，以及编程实现。
( l/ O3 {6 a# J, h N% o& N
# E2 t7 X* X' X% D% u6 Y* X* |具体理论课程安排：
" p' I' N4 ^) X6 n7 k7 N7 L( }/ d( w- F8 m. w M5 M- n; N! F
1. 机器的力量：将数据转化为知识* G7 ^: T" t' j( {3 k" D' b
A. 机器学习的整体概念
# o6 d" A, l" M/ g1 p0 \2 `. ]2 ` kB. 监督学习，非监督学习，增强学习
% E. x& L1 o; p. gC. 机器学习系统的Roadmap
$ f* B$ W3 p$ G, M' o% _ 2. Machine learning 经典算法: 机器学习≠深度学习% f I+ ^5 O# P6 b
A. K-means clustering
9 A) u- u8 S7 kB. K-NN, SVM
B/ U" H; S( n+ xC. Regression
3 b4 N7 |1 N% ~: p. |' x' O/ ]& j2 }- F6 u( C! A3 r
项目课程安排：, [8 p& [" n( U& G
: e0 J3 h0 |: [, F: d
1.python编程语言入门实践) l/ Z1 y% R# _
A. Python 基础" H, M) z7 [% k' a f h
B. Python Data structure & Algorithm" W6 _$ R H( O0 @
2. Logistic and Softmax regression 编程实现2 W% C/ v% h/ G; J6 G Q
A. Linear Regression 讲解
( J% k1 V- F2 i0 b0 B& Y- s9 E+ I5 QB. 使用python sklearn 实现 linear regression
! `/ Z R1 y0 KC. Softmax Regression 和 Vectorization 讲解5 ?( X; Z! [. p
D. 使用 python sklearn 实现 Softmax- G) i& k [( g$ M
E. 模型训练、测试) N; | k1 q0 W9 t! y
VIEW LESS. \3 v% u: i( z) ^ f& e
第二周 O! o9 B" u% f" p
学习目标：
# y! k, |! R/ D: n8 a/ u 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。
/ G0 f" u; V; v3 h 2. 编程实现perceptron learning， 熟悉caffe框架，实际操作训练CNN网络。( p3 N$ S- ~% K$ r* d5 U: H
) R* e4 k7 Q# k/ t" f具体理论课程安排：
# I7 L& C/ g) K5 u E* ]& }4 Z+ e1 R, b
1. Multi Layer Neural Network3 s0 h! Z. e& ~3 h! j
A. Network architecture
5 G+ |3 U) J2 ^B. Forward propagation1 R# J! v) O9 v. m) E
C. Backward propagation" N) [; `6 n2 M# P, l1 x F |: x0 ?
2. Deep Convolutional Neural Network" d* g: C4 O# e6 ?8 y
A. Convolution layer, pooling layer8 l4 _4 c: u0 c0 ?6 D; C
B. Activation function: sigmoid, relu, etc.
& Q( Y/ o4 T% }7 h: t 3. 深度学习框架介绍
" k& r7 U- x" }) OA. Caffe 介绍
& P4 b. v" D0 d) zB. Tensorflow 与 Keras 介绍
% X+ ~5 H9 e* O% x# Y" fC. Torch 与 lua 编程语言介绍" }, k" c/ ~& A4 ~5 H# N
. W' L9 G( y, A项目课程安排：$ e' m9 U" ]) N) R- Z$ d
. G4 |# S& T; A- k/ t/ s8 i 1. 实现 perceptron learning algorithm$ p4 R! [6 ]4 P7 n: m* F/ h
A. 编程实现 perceptron learning algorithm in Python
% T4 s. w" b9 t0 |$ |% B3 NB. 利用 Iris 实际数据集训练模型 perceptron in Iris database
4 D& V: i0 i: s @: G 3. 实战深度网络： Artificial Neural Networks for Digits Recognition" D+ F9 ~: Z E4 Z7 I: N( J
A. 安装配置环境 Caffe install,8 {& `* O1 I! V: Y$ ?
B. 数据预处理 data preparation) n7 l6 f2 {5 ]1 u& |: U
C. 设计网络结构 Design network architecture9 E5 T' P& A9 A9 b( u) H& Q) o
D. Caffe Prototxt 使用# T& Y) R0 d6 j, I0 ~5 _3 J$ b, u4 Q
E. 参数调整和网络训练 Apply training and validation procedure
& ]1 K( S7 w7 Z% x; p XVIEW LESS5 H' e A: A, _4 }2 _
第三周
' [) z$ q8 n* z6 @学习目标：
. v1 V% w5 w4 L$ G 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8 q# O4 e9 I. g4 H$ }2 t( n" \: g
2. 介绍CNN相关高级模块的功能与应用* ~* Z$ d0 S- E. z- Y5 h
3. 掌握人脸识别系统基本架构; Q' r6 r q1 [; S2 b9 ?" d+ ]
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# b: \! d( a; L
, o% k: u }: |1 C具体理论课程安排：
8 Y+ _( t4 I. F
4 B5 i' n: B% C+ y+ y. W 1. 流行深度学习网络结构，组件和功能单元
. }8 t8 v; D7 ^0 iA. VGG, Googlenet, ResNet, etc.- A& }0 ~0 d8 q- _( K+ [
B. Dropout, prelu, maxout, etc.
! {8 F9 C& Z- p8 k6 IC. Advanced loss functions
3 o4 _8 u% n3 m/ @- M" C- g6 M 2. 人脸识别系统的体系结构1 _) o3 W# Y/ q& |) b' p
A. Face detection
9 B9 ]3 B$ `# |, }0 u4 cB. Face identification and face verification- V; H# d5 b* u, Y) g" c! ]
C. Performance measures for face recognition problem./ E9 a+ r# u4 G) s4 W
3. PyQt 库介绍( r* v8 N* X+ y5 e. y. b- p6 |
A.PyQt 的基本组成: d/ |' Y8 |: a, B/ G3 _. q
B. Signal Slot 机制介绍
" ^" }! r& u! x. e
* t- D* G& [" V; d" P- J6 C6 F项目课程安排：
, Z1 A0 L; s+ }. M! ~# \$ c$ a3 P
: b0 W" r) L5 |" Y 1. 利用机器学习库实现 Face detection 功能，学习使用OpenCV，Dlib
" L" e" S, M: l" m* M# B 2. 利用PyQt库signal slot 机制实现主要框架
' F" \* c" Z, K5 @ 3. 利用PyQt实现操作界面
: s |: n- g6 C4 \9 {1 @0 u 4. 系统模块实现： 数据输入，数据处理，功能接口, \2 b, m* p8 [ h* k
VIEW LESS& q) m8 W0 u* F( Y4 w) z
第四周* o1 ]& r" X0 P/ a
学习目标：, C4 W$ k7 p: W) `7 g7 ^# ?9 T
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。
' F) m3 W- M* D5 w. L7 @ 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。) s V- {$ F7 Q3 u5 s! j: S. B
$ Y+ b- \1 t0 o; |" [/ ~7 k' [8 J
具体理论课程安排：
8 G% l; J4 q% A+ i# i( e0 H" a- O! W+ l, `1 l& J+ u; h* J
1. Face landmark detection using CNN
& C% m9 \1 w5 j) C& VA. CNN regression
4 ~1 w; m* a8 ]$ M4 p1 ~B. landmark detection
$ h6 }3 F4 T! ^" h 2. Gender Classification on Face image using CNN Z8 c" C+ E8 ?5 ~' a" ^
3. Advanced Topics# G0 ]+ S$ |: h! _4 N0 A8 T
A. RNN/LSTM in computer vision5 V0 u, K2 F/ G2 U2 H
B. Cutting edge techniques in deep learning# u( f" J% u0 V) v5 b! t$ j- z8 T
C. Summary0 @# q# J' g( F
7 a# N! w" M) `: H X! b$ f项目课程安排：. Z7 N7 Q0 W1 n9 r$ O0 [4 i% M0 n
3 S8 J) B$ p# k. R. s6 u 1. 利用人脸数据实际操作深度神经网络的训练# k' L. {3 r- w1 R- e
A. 如何使用caffe pretrain model: _; @6 } F) z6 Z& Y
B. 对已有的深度model 做 Fine-tuning- b7 m3 T7 l9 B8 F/ \: M
2. 实际操作将 model 部署到人脸系统
! `9 e: o1 g% b0 @4 Q4 V0 a9 k1 J& GA. 利用 Caffe 提 Feature5 V$ n- n3 J) r; h c+ M
B. 部署 caffe model 到 python 端% w& D$ B+ N/ W1 Y5 d
C.实现 Feature Matching. _" h- q7 L7 N; L2 G" N& i
3. 项目模块的组织与调试
6 L4 L, |. @3 n0 {' k+ rA. 整合视频输入、人脸检测、人脸识别等模块' u3 e) D3 l r+ t M
B. 调试系统! e9 \. ]' _, _1 y( Y
+ ]0 Y, W6 S1 e
) l- b/ n2 W9 T) F; n9 x% J+ a
/ ~ Q8 Y( v/ D& e( ^9 j
. I8 s& F0 }- m# y- b% O$ Y: U( z4 x! G: J$ ~( [# d0 d: P+ h, c
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
9 F* B6 |- @; [$ n) a i. C8 w% @) S% u# Q V) f1 \# q) T
& b; ^; Q" Z- F% R. |
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发表于 2022-6-26 10:57:01
