国产一线在线,www.日韩欧美,久久人人妻人人人人妻性色aV,青青爽视频,日逼视频免费看的网站,www国产夜插内射视频网站,日韩高清无码2023,亚洲男女啪啪

AI 顯然是最近幾年非常火的一個新技術方向，從幾年前大家認識到 AI 的能力，到現(xiàn)在產業(yè)里已經在普遍的探討 AI 如何落地了。

我們可以預言未來在很多的領域，很多的行業(yè)，AI 都會在里邊起到重要的作用。

隨著AI的不斷持續(xù)火熱，越來越多的人才涌入進來，但我發(fā)現(xiàn)一個行業(yè)現(xiàn)象：人才短缺，工程師過剩。

目前在商業(yè)中有所應用，而且能夠創(chuàng)收的只有搜索推薦和計算機視覺，因此，這兩個方向的人力缺口很大，尤其是計算機視覺。

前兩年校招時可以看到，互聯(lián)網、IT、生物醫(yī)藥、汽車安防等等行業(yè)，幾乎都會有計算機視覺的崗位。

所以，很多其他方向的同學開始紛紛轉向，隨著大潮流投入計算機視覺這個方向，為什么這么多人投入計算機視覺方向？我認為有以下幾個原因：

入門容易
模型成熟
人才缺口大
熱度高，名氣大

其他的暫且不說，就著重的說一下入門容易和模型成熟這兩點。

目前入門CV的常用套路就是：

看吳恩達《機器學習》《深度學習》課程，學一點機器學習的知識。
讀幾篇CV模型的文章，了解一下經典的Alexnet、R-CNN系列、YOLO等。
在github上找?guī)讉€tensorflow、pytorch實現(xiàn)上述模型的開源代碼。
下載VOC、ImageNet、COCO、kaggle等數(shù)據(jù)集。
按照開源代碼中的Readme準備一下數(shù)據(jù)集，跑一下結果。

但好多初學者學了兩個月、跑了幾次結果后就認為已經入行CV了，其實不然，這里面有一個需要注意的問題：計算機視覺屬于圖像處理的范疇，而很多人卻把它當成機器學習來看待。

然而實際上幾乎80%的CV的從業(yè)者都沒有從頭至尾深入的學習圖像處理方面的知識。

現(xiàn)在有了深度學習，不需要人為提取特征了，所以很多人不再關注圖像底層的信息，而是直接越過這個根基去搭建模型，我覺得這是一個誤區(qū)。

不同領域的圖像，例如OCT、MR、遙感、自然圖像等等，有著巨大的特征差異，對這些特征差異性都不了解，怎么在搭建模型之后對精度進行提升和改進呢？怎么在原來模型的基礎上做一些改變呢？

因此，我認為好好學習一下圖像預處理、后處理的知識對CV有著至關重要的作用，例如圖像去噪、分割、增強、增廣等等。

然而網上很多教程也比較碎片，鑒于此，整理一套卷積神經網絡、目標檢測、OpenCV，從檢測模型教學逐步深入，幫你輕松掌握目標檢測，輕松提升CV算法核心能力。

（資料內容過多，僅截取部分）

上次已經給大家推薦過一次，但微信有限制每天只能加100個人，很多人反饋沒有領到，這次又申請到了100個名額，速度領取，手慢無！

該視頻出品人是王小天，目前就職于BAT之一，AI算法高級技術專家，法國TOP3高校雙碩（計算機科學和數(shù)學應用雙碩士）畢業(yè)。

??長按下方二維碼 2 秒

立即領取

（添加小助理人數(shù)較多，請耐心等待）

他在人工智能和芯片領域發(fā)表10余篇論文，具有深厚的學術背景和豐富的項目及業(yè)務落地經驗。工作期間主要負責人工智能業(yè)務線CV與NLP相關算法工作，推進人機混合智能、語義分割、機器翻譯、虹膜識別等模塊的核心算法研究與優(yōu)化。對圖像分類、物體檢測、目標跟蹤、自動駕駛、計算機體系結構等有深入的研究。他兼具理論與實戰(zhàn)落地經驗，深知初學者學習痛點。說實話，這樣資歷的人，很難得。

這份教程是他8年人工領域實戰(zhàn)經驗的凝練，通過講解和實戰(zhàn)操作，讓你能做到獨立搭建和設計卷積神經網絡（包括主流分類和檢測網絡），從檢測模型教學逐步深入，幫你輕松掌握目標檢測，并進行神經網絡的訓練和推理解決各種CV問題。

他對學習者的建議：計算機視覺的提升不在于搭建模型，而在于不斷調優(yōu)、改進過程中積累的經驗。

我們該怎么針對不同領域的圖像設置不同的參數(shù)？其中包括卷積核大小、網絡架構、初始權重等等，不可能拿到一個模型，既適合醫(yī)學圖像，又適合人臉識別，這其中就需要n次從70%的精度調到95%以上中積累出經驗。

而很多CV從業(yè)者覺得搭建出模型就告一段落，反反復復用不同的方式去搭建模型，先是tensorflow搭建完用pytorch搭，pytorch完事后用mxnet再來一遍，Python搭完用c/c++搭，但是至始至終沒在精度和經驗方面做出前進。

由于工作需要，這份教程我本人也在學習中，雖然已經從事這個行業(yè)多年，再看這份教程的時候，仍然能查漏補缺，收獲滿滿，我相信不管是AI入門，還是已經具備了一定的工作經驗，這份學習資料，都值得你去認真學習研究。

所有以上相關的的內容全部都已經打包好了，匯總成了一份百度云的鏈接，小貼心之處是怕有的兄弟沒有買百度云會員的朋友，能用2MB+/S的速度下載，還特地給大家準備了下載工具。

熬了幾個大夜，學完一套985博士總結的計算機視覺學習筆記（20G高清/PPT/代碼)