第一節(jié)：Python Package與TensorFlow綜合應(yīng)用
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Numpy/Scipy/Pandas/Matplotlib/Seaborn庫(kù)
Numpy索引
Numpy數(shù)學(xué)運(yùn)算與常用分布
Pandas數(shù)據(jù)處理與分析
Pandas文件讀寫(xiě)和個(gè)性化控制
Pandas的concat與merge
Matplotlib 基本圖結(jié)構(gòu)介紹
基于Matplotlib繪制散點(diǎn)圖、柱狀圖、等高線(xiàn)圖、3D圖等
多圖合并與圖片文件存取
Seaborn/PyEcharts等包的使用
scikit-learn的介紹和典型使用
TensorFlow經(jīng)典應(yīng)用
多元高斯分布
典型圖像處理
多種數(shù)學(xué)曲線(xiàn)
多項(xiàng)式擬合 |
| 代碼和案例實(shí)踐 |
快速傅里葉變換FFT與信號(hào)處理
Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網(wǎng)絡(luò)
卷積與(指數(shù))移動(dòng)平均線(xiàn)
股票數(shù)據(jù)分析
缺失數(shù)據(jù)的處理和預(yù)測(cè)
環(huán)境數(shù)據(jù)異常檢測(cè)和分析
快速傅里葉變換FFT
圖像處理與奇異值分解SVD
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| 第二節(jié)：基于skimage和OpenCV的圖像處理 |
Skimage和OpenCV的簡(jiǎn)介與安裝
將視頻轉(zhuǎn)換為圖像序列
圖像可視化與幾何作圖
HSV、RGB與圖像顏色空間的轉(zhuǎn)換
圖像增強(qiáng)與(局部)直方圖均衡化
給予邊緣和區(qū)域的圖像分割
gamma矯正和對(duì)數(shù)矯正
亮度區(qū)域檢測(cè)與前景提取
圖像邊緣檢測(cè)/特征提取與圖像算子
gabor/ laplace /prewitt /roberts /scharr /sobel /Niblack /wiener
圖像形態(tài)學(xué)：開(kāi)/閉/凸包/膨脹/腐蝕
雙邊濾波器/小波降噪/wiener濾波 |
| 代碼和案例實(shí)踐 |
不同算子下的圖像卷積
圖像邊緣檢測(cè)與提取
前景分割與圖像融合
regional maxima檢測(cè)與應(yīng)用
HAAR/HOG/LBP等特征應(yīng)用
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| 第三節(jié)：回歸分析 |
線(xiàn)性回歸
Logistic/Softmax回歸
廣義線(xiàn)性回歸
L1/L2正則化
Ridge與LASSO
Elastic Net
梯度下降算法：BGD與SGD
特征選擇與過(guò)擬合
Softmax回歸的概念源頭
最大熵模型
K-L散度 |
| 第四節(jié)：決策樹(shù)、隨機(jī)森林、SVM |
熵、聯(lián)合熵、條件熵、KL散度、互信息
最大似然估計(jì)與最大熵模型
ID3、C4.5、CART詳解
決策樹(shù)的正則化
預(yù)剪枝和后剪枝
Bagging
不平衡數(shù)據(jù)集的處理
利用隨機(jī)森林做特征選擇
使用隨機(jī)森林計(jì)算樣本相似度
線(xiàn)性可分支持向量機(jī)
軟間隔
損失函數(shù)的理解
核函數(shù)的原理和選擇
SMO算法
支持向量回歸SVR
多分類(lèi)SVM
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| 代碼和案例實(shí)踐 |
隨機(jī)森林與特征選擇
決策樹(shù)應(yīng)用于回歸
多標(biāo)記的決策樹(shù)回歸
決策樹(shù)和隨機(jī)森林的可視化
葡萄酒數(shù)據(jù)集的決策樹(shù)/隨機(jī)森林分類(lèi)
泰坦尼克乘客存活率估計(jì)
葡萄酒數(shù)據(jù)分類(lèi)
數(shù)字圖像的手寫(xiě)體識(shí)別
MNIST手寫(xiě)體識(shí)別
SVR用于時(shí)間序列曲線(xiàn)預(yù)測(cè)
SVM、Logistic回歸、隨機(jī)森林三者的橫向比較
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| 第五節(jié)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN |
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，濾波器，卷積
池化，激活函數(shù)，反向傳播
目標(biāo)分類(lèi)與識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)與追蹤
AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet
Inception-V3/V4
ResNet、DenseNet
?
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| 代碼和案例實(shí)踐 |
數(shù)字圖片分類(lèi)
卷積核與特征提取
以圖搜圖
人證合一
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參經(jīng)驗(yàn)分享 |
| 第六節(jié)：圖像視頻的定位與識(shí)別 |
視頻關(guān)鍵幀處理
物體檢測(cè)與定位
RCNN，F(xiàn)ast-RCNN，F(xiàn)aster-RCNN，MaskRCNN
YOLO
FaceNet |
| 代碼和案例實(shí)踐 |
遷移學(xué)習(xí)
人臉檢測(cè)
OCR字體定位和識(shí)別
睿客識(shí)云
氣象識(shí)別 |
| 第七節(jié)：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN |
RNN基本原理
LSTM、GRU
Attention
CNN+LSTM模型
Bi-LSTM雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
編碼器與解碼器結(jié)構(gòu)
特征提取：word2vec
Seq2seq模型 |
| 代碼和案例實(shí)踐 |
看圖說(shuō)話(huà)
視頻理解
藏頭詩(shī)生成
問(wèn)答對(duì)話(huà)系統(tǒng)
OCR
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參經(jīng)驗(yàn)分享
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| 第八節(jié)：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN |
生成與判別
生成模型：貝葉斯、HMM到深度生成模型
GAN對(duì)抗生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
DCGAN
Conditional GAN
InfoGan
Wasserstein GAN |
| 代碼和案例實(shí)踐 |
代碼和案例實(shí)踐 |
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