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          機器視覺與邊緣計算應(yīng)用培訓(xùn)

01
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
需要理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，能夠利用梯度下降法推導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程；熟悉網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的常見問題以及優(yōu)化方法。

1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
1.2 前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與優(yōu)化
1.4 OpenVINO工具包的安裝和配置
1.5 人工智能與邊緣計算
1.6 機器視覺簡介
1.7 交通燈車流檢測Demo
1.8 課程基礎(chǔ)概述
02
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
深刻理解卷積操作；熟悉常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本原理；使用常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決典型的圖形處理問題；了解OpenVINO以及安裝和配置。

2.1 機器視覺與深度學(xué)習(xí)
2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
2.3 AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.4 VGG卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2.5 Inception系列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2.6 ResNet系列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2.7 OpenVINO平臺簡介
2.8 OpenVINO使用
2.9 OpenVINO human pose estimation實驗
03
目標(biāo)檢測基礎(chǔ)
理解典型的目標(biāo)檢測算法原理；使用OpenVINO實現(xiàn)目標(biāo)檢測算法于經(jīng)典情景。

3.1 目標(biāo)檢測的基本概念
3.2 基于候選區(qū)域的目標(biāo)檢測R-CNN
3.3 Fast R-CNN目標(biāo)檢測算法
3.4 Faster R-CNN目標(biāo)檢測算法
3.5 Yolo目標(biāo)檢測算法
3.6 SSD目標(biāo)檢測算法
3.7 MobileNet目標(biāo)檢測算法
3.8 基于OpenVINO的手寫體識別
04
基于OpenVINO的目標(biāo)識別
使用OpenVINO實現(xiàn)典型目標(biāo)檢測；推理引擎應(yīng)用。

4.1 使用OpenVINO工具包實現(xiàn)目標(biāo)檢測的過程
4.2 模型優(yōu)化器和推理引擎的使用
4.3 基于OpenVINO的車牌識別
05
基于OpenVINO的邊緣計算應(yīng)用
學(xué)習(xí)使用OpenVINO解決實際問題的思路以及實現(xiàn)方法。

5.1 智能交通燈控制
5.2 智慧教室
5.3 危險品識別
5.4 車道檢測
06
綜合實訓(xùn)：使用OpenVINO解決實際問題
使用OpenVino的實踐和創(chuàng)新型應(yīng)用：使用OpenVino解決實用邊緣計算場景的新問題。

6.1 實訓(xùn)項目1 導(dǎo)盲系統(tǒng)
6.1 實訓(xùn)項目2 野生動物數(shù)量估計