【推荐】基于MATLAB编程、机器学习、深度学习在图像处理中的实践技术应用

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深度学习之卷积网络技术免费公开课

Matlab科研经验分享与科研工具推荐

深度学习在遥感地物分类、目标识别和图像分割技巧总结

      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。

基于MATLAB编程、机器学习、深度学习在图像处理中的实践技术应用

主办方：Ai尚研修（点亮科研技术简学践行、您的随行导师平台）  

       网  址：www.aishangyanxiu.com

协办单位：陕西中科资环信息技术有限责任公司

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）

教学特色：

1、原理深入浅出的讲解；   

2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；

3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用 ；

4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；

5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑；

培训目标：

1.掌握图像处理基础知识及其MATLAB代码实现方法2.掌握经典机器学习算法原理及其MATLAB代码实现方法

3.掌握最新的卷积神经网络、迁移学习等算法的基本原理及其MATLAB代码实现方法

4.掌握生成式对抗网络（GAN）及其在图像处理中的应用及代码实现方法

5.掌握目标检测YOLO模型及其在图像处理中的应用及代码实现方法6.通过深入浅出的讲解、多案例实操，问题解析及学员项目交流，掌握其方法及对接工作实践问题。

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。

培训对象：各省市、自治区从事各行各业的图像处理、建模分析等方向相关的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和大专院校相关专业教学人员及在校本科生、硕士和博士等相关人员，以及对图像处理、机器学习、深度学习和编程感兴趣的广大爱好者。

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)

组合优惠A类：本课程+原价1199元MATLAB深度学习工具箱全面解析实践精品视频课

组合优惠B类：本课程+原价1599元Python机器学习案例实践视频课程

组合优惠C类：本课程+原价1599元MATLAB在生态环境数据处理与分析中的应用专题课程

组合优惠D类：本课程+原价2199元MATLAB近红外光谱分析技术及应用视频课程

组合优惠E类：本课程+原价2180元Python深度学习实践技术及应用在线精品视频课

注：视频课为完整实践课程，任何视频课程都建有专属导师助学社群，长期辅导学习应用及不定期线上答疑。

颁发证书及学时：

参加培训的学员可以获得《MATLAB图像处理与机器学习》专业技术证书及学时证明，网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。查询网址：www.aishangyanxiu.com

注：办理证书需提供电子版（真实姓名+身份证号+2寸蓝底照片）开课前发给会务组人员。

联系方式：

Ai尚研修课程顾问：吴思（微信）15532228141       

                QQ咨询：1194507342

课程内容

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	第一章 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	第二章 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	第三章 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	第四章 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	第五章 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	第六章 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	第七章 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

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报名及注意事项

1. 报名

添加下方客服领取报名回执表，填写完成发送上课须知。

2. 发票

报名并付款的学员可在培训后获取发票+文件。

请务必准确填写报名表单的发票信息，避免错开无法报销，发票信息建议提前与贵单位财务部门确认

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   吴思    微电：15532228141                         QQ：1194507342

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