計算機視覺大模型應用培訓
培訓對象： AI算法工程師、視覺大模型應用開發(fā)者、AI產品經理
培訓目標： 掌握視覺大模型（SAM、DINOv2等）的應用開發(fā)和微調技術。
培訓內容：
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視覺大模型發(fā)展現狀：深入介紹視覺大模型的發(fā)展歷程和當前主流模型，包括ViT、CLIP、SAM、DINOv2、Florence等，分析各模型的技術特點和適用場景，建立視覺大模型的整體認知。
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主流視覺大模型介紹：詳細講解當前最具影響力的視覺大模型的核心技術和應用領域，包括分割一切模型（SAM）、視覺特征模型（DINOv2）、多模態(tài)模型（CLIP）、統(tǒng)一模型（Florence）等。
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SAM分割大模型應用：深入講解Segment Anything Model（SAM）的原理和使用方法，教授如何調用SAM實現零樣本分割、提示分割、自動分割，應用于圖像編輯、物體提取等場景。
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DINOv2特征提取：介紹DINOv2自監(jiān)督學習模型的特性，教授如何使用DINOv2提取高語義特征，應用于圖像檢索、相似度計算、少樣本分類等任務。
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CLIP多模態(tài)應用：講解CLIP模型的圖文對齊原理，教授如何使用CLIP實現圖文檢索、零樣本分類、圖像生成引導，構建多模態(tài)應用。
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大模型API調用：介紹各大平臺提供的視覺大模型API服務（OpenAI、Google、百度、阿里），教授如何調用這些API實現各種視覺任務，快速構建應用原型。
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提示工程在視覺中的應用：講解提示工程（Prompt Engineering）在視覺大模型中的應用方法，教授如何設計有效的文本提示、視覺提示，引導模型生成期望的結果。
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大模型微調技術：深入介紹大模型微調的原理和方法，教授參數高效微調（LoRA、Adapter）、全量微調的技術，實現大模型在特定領域的定制化。
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大模型與傳統(tǒng)視覺融合：講解如何將大模型與傳統(tǒng)視覺算法結合，教授使用大模型特征增強傳統(tǒng)算法、大模型結果后處理、構建混合視覺系統(tǒng)的方法。
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大模型部署優(yōu)化：介紹大模型部署的挑戰(zhàn)和優(yōu)化技術，教授模型量化、剪枝、蒸餾、推理加速等方法，實現大模型在資源受限環(huán)境下的高效運行。
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大模型應用場景：探討視覺大模型的典型應用場景，包括智能設計、內容生成、工業(yè)質檢、醫(yī)療影像、自動駕駛等，分析各場景的落地方式和價值。
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零樣本分割實戰(zhàn)：以零樣本圖像分割為實戰(zhàn)案例，帶領學員使用SAM大模型完成從未見過類別的目標分割任務，掌握視覺大模型的核心應用技能。
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