實戰(zhàn)型計算機(jī)視覺開發(fā)課程解析
課程技術(shù)體系構(gòu)成
本培訓(xùn)項目深度整合工業(yè)界最新實踐，重點(diǎn)覆蓋生成對抗網(wǎng)絡(luò)、AutoML自動化建模、邊緣推理部署三大技術(shù)模塊。學(xué)員將通過Jupyter Notebook完成圖像生成、目標(biāo)檢測、智能體訓(xùn)練等12個實驗項目，最終在NVIDIA Jetson開發(fā)板上部署完整視覺應(yīng)用。
| 技術(shù)模塊 | 核心內(nèi)容 | 實驗項目 |
| 生成模型 | DCGAN、StyleGAN | 人臉生成系統(tǒng) |
| AutoML Vision | NAS架構(gòu)搜索 | 圖像分類優(yōu)化 |
| 邊緣計算 | TensorRT加速 | 實時目標(biāo)追蹤 |
教學(xué)對象適配分析
- ? 理工科在校生：需具備線性代數(shù)基礎(chǔ)及Python編程經(jīng)驗
- ? 開發(fā)工程師：建議有OpenCV或TensorFlow使用經(jīng)歷
- ? 科研人員：需提交研究計劃說明應(yīng)用場景
能力提升路徑設(shè)計
課程采用螺旋式進(jìn)階教學(xué)，前兩周集中夯實PyTorch框架和圖像處理基礎(chǔ)，中期通過Kaggle競賽數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)實戰(zhàn)，最終階段完成從云訓(xùn)練到邊緣部署的全鏈路開發(fā)。重點(diǎn)培養(yǎng)以下能力：
技術(shù)能力維度
- 自定義數(shù)據(jù)管道搭建
- 模型量化壓縮技術(shù)
- 多平臺部署調(diào)試
學(xué)術(shù)能力維度
- 論文復(fù)現(xiàn)技巧
- 實驗設(shè)計方法論
- 學(xué)術(shù)報告撰寫
教學(xué)成果保障體系
課程采用雙導(dǎo)師制，由來自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的計算機(jī)視覺專家與國內(nèi)頭部AI企業(yè)技術(shù)總監(jiān)共同指導(dǎo)。完成所有實驗項目的學(xué)員可獲得：
- 可展示的端到端應(yīng)用系統(tǒng)
- 國際會議論文發(fā)表支持
- 企業(yè)級項目推薦信
