cnn 示意图_BP神经网络人脸朝向识别案例解析+如何利用ArcGis制作一张合格美丽的采样示意图!...

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1、

近年来,随着无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是在计算机视觉和图像处理领域,各种颠覆性的成果应运而生。因此,为了帮助广大科研人员更加系统地学习图像处理、机器学习和深度学习的基础理论知识及对应的代码实现方法,Ai尚研修特举办“MATLAB图像处理与机器学习技术应用培训班” 培训班,旨在帮助学员掌握图像处理的基础知识,以及经典机器学习算法和最新的深度神经网络、迁移学习、对抗生成网络等算法的基本原理及其MATLAB编程实现方法。本次培训采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式,抽丝剥茧、深入浅出分析图像处理、机器学习和深度学习在应用时需要掌握的经验及编程技巧。

最新基于MATLAB编程、机器学习、深度学习在图像处理中实践技术应用高级培训班

【免费直播】

cnn 示意图_BP神经网络人脸朝向识别案例解析+如何利用ArcGis制作一张合格美丽的采样示意图!..._第1张图片

转发海报,到朋友圈,或者相关科研群,即可免费参与此次直播讲座。

【进阶直播】

培训时间:2020年12月25日-27日   (共3天学习)  

培训方式:在线直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流(会务组开课前会通知观看方式)

主讲专家:   郁磊副教授:主要从事MATLAB 编程、机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理,具有丰富的实战应用经验,主编《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB神经网络43个案例分析》相关著作。已发表多篇高水平的国际学术研究论文。

培训费用:

  非会员价格 :2350元    Ai尚研修会员价格:1950元  

 (发票可开具:培训费、会议费资料费、技术咨询费等,配有盖章文件等,用于参会人员报销使用)

授课方式

课程

主要内容(提供所有相应代码)

理论讲解与案例演示

实操练习

MATLAB 图像处理基础

1、图像的分类与表示方法

2、图像的常见格式及读写(彩色图像、灰度图像、二值图像等)

3、图像类型的转换

4、数字图像的基本运算

5、数字图像的几何变换(平移、镜像、缩放、旋转等)

6、数字图像的邻域和块操作

7、图像去噪与图像复原

8、图像边缘检测与图像分割

9、案例实践:基于手机摄像头的心率计算

理论讲解与案例演示

实操练习

知识点总结、延拓

课堂讨论

BP神经网络及其在图像处理中的应用

1、人工智能基本概念辨析(回归拟合问题与分类识别问题;有监督(导师)学习与无监督(无导师)学习;训练集、验证集与测试集;过拟合与欠拟合)

2、BP神经网络的工作原理

3、数据预处理(归一化、异常值剔除、数据扩增技术等)

4、交叉验证与模型参数优化

5、模型评价与指标的选择(回归拟合问题 vs. 分类识别问题)

6、案例讲解:(1)手写数字识别

             (2)人脸朝向识别

7、实操练习

理论讲解与案例演示

实操练习

知识点总结、延拓

课堂讨论

卷积神经网络及其在图像处理中的应用

1、深度学习与传统机器学习的区别与联系(神经网络的隐含层数越多越好吗?深度学习与传统机器学习的本质区别是什么?)

2、卷积神经网络的基本原理(什么是卷积核?CNN的典型拓扑结构是怎样的?CNN的权值共享机制是什么?CNN提取的特征是怎样的?)

3、LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系

4、MATLAB深度学习工具箱简介

5、预训练模型(Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等)的下载与安装

5、案例讲解: (1)CNN预训练模型实现物体识别

(2)利用卷积神经网络抽取抽象特征

(3)自定义卷积神经网络拓扑结构

6、实操练习

理论讲解与案例演示

实操练习

迁移学习算法及其在图像处理中的应用

1、迁移学习算法的基本原理(为什么需要迁移学习?为什么可以迁移学习?迁移学习的基本思想是什么?)

2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法

3、案例讲解:猫狗大战(Dogs vs. Cats)

4、实操练习

理论讲解与案例演示

实操练习

生成式对抗网络(GAN)及其在图像处理中的应用

1、生成式对抗网络GAN(什么是对抗生成网络?为什么需要对抗生成网络?对抗生成网络可以帮我们做什么?GAN给我们带来的启示)

2、GAN的基本原理及GAN进化史

3、案例讲解:GAN的Python代码实现(向日葵花图像的自动生成)

4、实操练习

理论讲解与案例演示

实操练习

目标检测YOLO模型及其在图像处理中的应用

1、什么是目标检测?目标检测与目标识别的区别与联系

2、YOLO模型的工作原理

3、从YOLO v1到v5的进化之路

4、案例讲解:汽车的目标检测

5、实操练习

课堂讨论

复习与答疑

讨论与答疑

1、如何查阅文献资料?(你会使用Google Scholar、Sci-Hub、ResearchGate吗?应该去哪些地方查找与论文配套的数据和代码?)

2、如何提炼与挖掘创新点?(如果在算法层面上难以做出原创性的工作,如何结合自己的实际问题提炼与挖掘创新点?)

3、相关学习资料分享与拷贝(图书推荐、在线课程推荐等)

4、建立微信群,便于后期的讨论与答疑

2、

如何利用有限的监测数据发表更多的SCI论文——利用ArcGIS探究环境和生态因子对水体、土壤、大气污染物的影响研修班(直播)

各企事业单位:

论文的写作和发表是一直困扰我们的问题,如何利用有限的数据快速发表更多高质量的SCI论文?随着空间信息可视化的普及,我们以有限的数据为基础,以ArcGIS为工具,利用不同的环境背景和人类活动指标来探讨水、空气和土壤中污染物对其响应,从而做到用有限的数据发表多篇高质量的SCI论文。

为了能够熟练应用ArcGIS,往往需要经过大量系统的学习,入门过程漫长,甚至会走很多弯路。本此课程将通过3天的学习,由浅入深,一步一步讲解软件的应用和SCI论文构思的过程,通过多个典型实际的案例来指导学员高效地完成数据处理和制图工作,为发表论文提供强大的应用和基础。【免费直播】

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转发海报,到朋友圈,或者相关科研群,即可免费参与此次直播讲座。

【进阶直播】

时间地点: 12月26日-28日  (3全天)

(上午 9:00-12:00  下午14:00-17:30)    

培训方式:直播授课(具体方式开课前会务组会及时告知) 

课程特色:

1、课程中的所有案例均为顺利发表的高质量SCI论文。

2、实战案例涉及气候变化、土地利用、植被覆盖、人类活动、健康风险和生态风险等众多领域。

3、课程包括ArcGIS的应用、空间信息可视化的实现、高质量做图规范及有限数据发表多篇论文的私立等全部过程。

资深主讲专家:

李渊,博士,副教授,中科院博士后,从事环境污染与控制方面的研究近十年。以第一作者发表论文10余篇,其中在Journal of Hazardous Materials、Environmental Pollution、Science of the Total Environment、Chemosphere、Ecotoxicology and Environmental Safety、Environmental Science and Pollution Research等国际知名期刊发表SCI论文。

培训费用:

费用非会员:2680 元      Ai尚研修会员:2280元

课程大纲

课程

主要内容

专题一ArcGIS软件简介及基础应用

1. 介绍ArcGIS软件的基本功能、基础模块和应用范围:

1.1 界面介绍

1.2 数据类型、格式及转换

  1.3 如何加载数据

  1.4 如何寻找我们需要的数据

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  专题二

如何制作一张精美的采样示意图

2. 结合具体案例对如何制作一张精美的采样示意图进行详细讲解:

2.1 采样示意图需要包含的信息

2.2 空间数据的准备和整理

2.3 子图的制作和导出

2.4 比例尺、指北针、经纬度、

图例和文字说明的添加

2.5 采样示意图的拼接和导出

2.6 结合具体案例进行演示及讲解

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专题三

土地利用、气候变化等因子与污染物数据的时空拟合

3. 介绍如何利用地理信息的变化数据增加论文的维度:

3.1 什么是土地利用及如何分类

  3.2 如何利用ArcGIS软件实现土地利用数据的提取和分析

3.3 如何讲土地利用数据和自己的数据进行拟合分析

3.4 如何利用ArcGIS软件进行气候变化(温度、降雨、干旱指数等)的分析

3.5 结合具体案例进行演示及讲解

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专题四

污染物的空间格局可视化

4. 如何实现污染物分布格局的空间可视化

4.1 采样点污染物浓度的表示

  4.2 主要插值方法比较及应用

4.3 如何提取插值结果

4.4 如何利用和描述空间分布格局

4.5结合具体案例进行演示及讲解

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专题五

污染物对人体的健康风险评价

5. 学习如何评价污染物对人体的健康风险

5.1 以USEPA健康风险模型为例

5.2 风险参数的确定

5.3 致癌风险和非致癌风险的计算

5.4 插值后预测的风险分布面积的计算

5.5结合具体案例进行演示及讲解

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专题六

人类活动对污染物分布格局的影响

6. 人类活动对污染物分布格局的影响

6.1 如何量化人类活动

6.2 详细介绍地表人类活动强度为例

6.3 如何量化城市化、工业化

6.4 如何利用ArcGIS量化没有明确边界地区的人类活动强度

6.5 人类足迹指数的介绍

6.6 结合具体案例进行演示及讲解

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