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坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。 |
| 上课时间和地点 |
开课地址：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】：佳源大厦【成都分部】：领馆区1号【沈阳分部】：沈阳理工大学【郑州分部】：锦华大厦【石家庄分部】：瑞景大厦【北京分部】：北京中山学院 【南京分部】：金港大厦
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| 实验设备 |
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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- 第1章人脸识别
1-1任务、方法演进、数据集
1-2孪生网络架构
1-3对比损失、三元组损失、中心损失
1-4DeepFace
1-5DeepID
1-6DeepID2
1-7DeepID2
1-8DeepID3
1-9FaceNet
1-10MTCNN
1-11VGGFace
1-12SphereFace
1-13CosFace
1-14ArcFace
1-15实践篇：项目案例-使用VGGFace进行人脸识别
第2章图像描述
2-1任务、数据集
2-2评价指标
2-3RNN、LSTM、GRU
2-4Show and Tell
2-5Show,Attend and Tell
2-6Attribute-based V2L
2-7DenseCap
2-8Mind's Eye
2-9Captions to Visual Concepts
2-10实践篇：项目案例-使用VGGNet和GRU实现图像描述
第3章图像检索
3-1任务与挑战
3-2图像最近邻检索
3-3局部敏感哈希(LSH)算法
3-4深度学习哈希算法概览
3-5DH和SDH
3-6CNNH
3-7NINH
3-8DSRH
3-9DRSCH
3-10DLBHC
3-11实践篇：项目案例-使用深度哈希算法进行图像检索
第4章图像生成
4-1生成式模型
4-2生成对抗网络
4-3生成对抗网络(GAN)的应用大观
4-4CGAN
4-5DCGAN
4-6WGAN
4-7WGAN-GP
4-8CycleGAN
4-9SRGAN
4-10实践篇：项目案例-使用CycleGAN进行图像风格转换
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