人工智能图像识别课程

教练：John

前百度 研发工程师

对深度学习框架的架构、源码分析及在不同领域的应用有些心得。有处理图像、社交文本数据情感分析、数据挖掘等实战经验。曾在BAT公司长期从事一线研发工作，目前研究构建高性能的神经网络模型及TensorFlow下的模型压缩工具链，包括模型量化、常数化、剪枝。

主题

内容

第一天
1.Tensorflow基础

计算图的概念与使用
张量的概念与使用
Tensorflow与session
Tensorflow playground与非线性切分案例

2.详解深度神经网络案例

线性与非线性模型
多种场景与损失函数
过拟合、学习率与滑动平均模型
完成一个深度神经网络案例

3.卷积神经网络与图像应用

经典数据集与应用
卷积神经网络与图像识别：从LeNet-5到google inception V3
物体检测与google object detection

第二天
4.海量图像训练预处理

Tensorflow TFRecord输入数据格式与数据队列
Tensorflow 图像预处理功能
多线程输入数据处理框架
高效Tensorflow图像应用

5.图片识别的原理及应用案例

建立图片对比网络模型
基于Tensorflow的图像对比识别案例

6.Tensorboard工具与模型优化

Tensorboard简介
命名空间与Tensorboard可视化
模型状态评估与优化
图像比赛与优化案例