AI圖像識(shí)別與分類實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)
培訓(xùn)對(duì)象： 圖像分類應(yīng)用開發(fā)者、AI產(chǎn)品落地工程師、數(shù)據(jù)標(biāo)注與訓(xùn)練人員
培訓(xùn)目標(biāo)： 掌握?qǐng)D像分類、識(shí)別技術(shù)的開發(fā)和部署方法。
培訓(xùn)內(nèi)容：
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圖像分類基礎(chǔ)原理：深入講解圖像分類的基本原理和任務(wù)定義，介紹從傳統(tǒng)方法到深度學(xué)習(xí)的演進(jìn)，建立圖像分類的理論基礎(chǔ)。
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經(jīng)典CNN網(wǎng)絡(luò)（ResNet/MobileNet）：詳細(xì)介紹經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)，包括ResNet的殘差連接、MobileNet的深度可分離卷積，分析不同網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景。
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模型訓(xùn)練全流程：手把手教授圖像分類模型的完整訓(xùn)練流程，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型選擇、參數(shù)配置、訓(xùn)練監(jiān)控、模型保存，建立標(biāo)準(zhǔn)化的訓(xùn)練流程。
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數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范：講解圖像分類任務(wù)中數(shù)據(jù)標(biāo)注的規(guī)范和要求，教授如何設(shè)計(jì)類別體系、制定標(biāo)注規(guī)則、進(jìn)行質(zhì)量控制，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
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數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)：深入介紹數(shù)據(jù)增強(qiáng)在圖像分類中的應(yīng)用，教授隨機(jī)裁剪、翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、顏色抖動(dòng)、AutoAugment等增強(qiáng)方法，提升模型泛化能力。
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遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用：講解遷移學(xué)習(xí)的原理和方法，教授如何使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)、凍結(jié)部分層、漸進(jìn)式解凍，在少量數(shù)據(jù)上快速獲得高性能模型。
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細(xì)粒度圖像分類：介紹細(xì)粒度分類的挑戰(zhàn)和方法，教授如何識(shí)別相似類別（鳥類、車型、商品），使用注意力機(jī)制、雙線性池化等技術(shù)提升細(xì)粒度分類準(zhǔn)確率。
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多標(biāo)簽分類：講解多標(biāo)簽分類的任務(wù)特點(diǎn)和實(shí)現(xiàn)方法，教授如何設(shè)計(jì)多標(biāo)簽損失函數(shù)、處理類別不平衡、進(jìn)行閾值選擇，實(shí)現(xiàn)圖像的多屬性識(shí)別。
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模型評(píng)估與優(yōu)化：介紹模型評(píng)估的指標(biāo)和方法（準(zhǔn)確率、召回率、F1-score、混淆矩陣），教授如何分析模型錯(cuò)誤、進(jìn)行模型優(yōu)化和迭代。
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模型轉(zhuǎn)換與部署：講解模型部署的流程和技術(shù)，教授模型轉(zhuǎn)換為ONNX、TensorRT，部署到服務(wù)器（Flask、FastAPI）或移動(dòng)端（TFLite、CoreML），實(shí)現(xiàn)模型的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。
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端側(cè)推理實(shí)現(xiàn)：深入介紹移動(dòng)端和嵌入式設(shè)備的模型推理技術(shù)，教授如何優(yōu)化模型以適應(yīng)端側(cè)資源限制，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)圖像分類應(yīng)用。
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商品識(shí)別/場(chǎng)景分類實(shí)戰(zhàn)：以商品識(shí)別或自然場(chǎng)景分類為實(shí)戰(zhàn)案例，帶領(lǐng)學(xué)員完成從數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、訓(xùn)練、優(yōu)化到部署的完整項(xiàng)目，掌握?qǐng)D像分類的工程落地技能。
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