Computer Vision with Google Colab and TensorFlow

• 具备Python编程经验
• 理解深度学习概念
• 具备卷积神经网络（CNNs）的基础知识

受众

• 数据科学家
• AI从业者

计算机视觉是人工智能领域中一个快速发展的分支，TensorFlow是构建和部署视觉模型的最强大工具之一。本课程将向学员介绍使用TensorFlow和Google Colab的先进计算机视觉技术，涵盖卷积神经网络（CNNs）和图像处理技术等关键领域。

本课程为讲师引导的培训（线上或线下），面向希望深入了解计算机视觉并探索TensorFlow在开发复杂视觉模型方面能力的资深专业人士。

培训结束后，学员将能够：

• 使用TensorFlow构建和训练卷积神经网络（CNNs）。
• 利用Google Colab进行可扩展且高效的基于云的模型开发。
• 为计算机视觉任务实施图像预处理技术。
• 将计算机视觉模型部署到实际应用中。
• 使用迁移学习提升CNN模型的性能。
• 可视化和解释图像分类模型的结果。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

Computer Vision 简介

• 计算机视觉应用概述
• 理解图像数据与格式
• 计算机视觉任务中的挑战

卷积Neural Networks (CNNs) 简介

• 什么是CNNs？
• CNNs的架构：卷积层、池化层和全连接层
• CNNs在计算机视觉中的应用

TensorFlow 和 Google Colab 实战

• 在Google Colab中设置环境
• 使用TensorFlow构建模型
• 在TensorFlow中构建一个简单的CNN模型

高级CNN技术

• CNN的迁移学习
• 微调预训练模型
• 数据增强技术以提高性能

图像预处理与增强

• 图像预处理技术（缩放、归一化等）
• 增强图像数据以改善模型训练
• 使用TensorFlow的图像数据管道

构建与部署Computer Vision模型

• 训练CNN进行图像分类
• 评估与验证模型性能
• 将模型部署到生产环境

Computer Vision 的实际应用

• 计算机视觉在医疗、零售和安全领域的应用
• 基于AI的目标检测与识别
• 使用CNNs进行人脸与手势识别

总结与下一步