终于有人把计算机视觉讲明白了

计算机视觉成为当前人工智能领域最热门的研究方向之一，成为CV算法工程师也是程序员向往的高薪工作方向之一。而掌握与学习计算机视觉原理与技术是成为菁英人才的关键。

那么，什么是计算机视觉呢？其实就是给计算机装上眼睛和大脑，让计算机能够感知到外界的环境。应用有很多，比如图片分类、物体识别、人脸检测、车道线分割等等。

其中，比较常见的就是人脸识别了，比如，猫咪识别模型中，拿大量猫咪照片来训练模型，然后计算机就可以根据学习来识别图片中的猫咪。但是，计算机视觉目前存在两大难点。

难点一、特征值难以提取

当我们输入的猫咪图片，一些有遮挡的，或者形态不一样的图片时，之前训练的模型可能就识别不出来。

难点二、需要计算的数据量巨大

我们知道，每个像素RGB3个参数，而照片以1000*2000像素为例，那么参数就是600万，计算量超级恐怖，更何况4K视频了。

而深度学习中的卷积神经网络（CNN）就很好的解决了以上两个难点：

• CNN 可以有效的提取图像里的特征

• CNN 可以将海量的数据（不影响特征提取的前提下）进行有效的降维，大大减少了对算力的要求

随着问题越来越复杂，需要特征处理的过程很复杂，由于网络深度很深，无法更新学习，为了解决这个问题，提出了ResNet。

如何才能更好的运用CNN，学会ResNet，从而掌握现代深度学习计算机视觉基本原理呢？给大家推荐一门课程，由前IBM中国总部数据科学家倾心授课，从CNN、ResNet原理讲起，开启你的计算机视觉学习之路。并且搭建ResNet实现一个表情识别，让大家深度了解CV原理与技术。

01

两天掌握CV技术原理

表情识别应用越来越广泛，它是情感理解的基础，因此不仅成为计算机理解人们情感的前提，也是人们探索和理解智能的有效途径。

表情识别是一个困难的研究方向，传统表情识别技术和深度表情识别技术最大的区别，在于特征学习的方式不同，相比之下，深度学习方法对表情特征提取的准确性和有效性有了提升。

本次课程高民权老师将带你从传统分类问题思路入手，讲解逻辑回归与滤波器的优点与不足，引出卷积神经网络的优势与基本操作，最后展开讲述ResNet的应用、项目实现与前沿发展。两天时间，让你顺利掌握CV技术原理。

02

由浅入深，带你掌握CV要领

本次训练营课程难度由浅入深，适合多数学员学习。

两天实战，用ResNet带你实现表情识别。掌握计算机视觉技术原理。

课程大纲：

03

多种教学特色，让你收获满满

特色一：掌握计算机视觉高端知识

特色二：三大课程福利助力教学

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