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深度学习与计算机视觉

课时数:37学时
随着搜索应用程序,图像识别、App应用、成像、医学、无人机和无人驾驶汽车,计算机视觉在我们的社会中已经变得无处不在。许多这样的应用程序,比如:图片分类、定位和检测的核心功能任务都是视觉识别技术完成的。最新发现的神经网络方法(又名“深度学习”),极大地提升了视觉识别系统的先进性能。
讲师介绍
李飞飞

斯坦福大学计算机科学教授,美国工程院院士。目前任职于斯坦福大学人工智能实验室(SAIL) 、斯坦福视觉实验室、丰田汽车-斯坦福人工智能研究中心负责人。她的专业领域是电脑视觉和认知神经科学。2016年,李飞飞利用她在斯坦福的学术假期,加入Google云端人工智能暨机器学习的中国中心团队,以Google Cloud 首席科学家身份为团队负责人之一。2018年9月,她宣布返回斯坦福任教,并持续参与斯坦福大学的AI议题研究。 李飞飞的研究领域主要为电脑视觉、认知神经科学、电脑神经科学和大数据分析。她出版了超过百篇学术论文。她的文章常出现在计算机科学和神经科学相关期刊,包括自然、美国国家科学院院刊、神经科学期刊、电脑视觉与模式辨识大会、国际电脑视觉大会、神经资讯与处理、欧洲电脑视觉大会、国际电脑视觉期刊、电机电子工程师学会模式分析与机器智慧期刊。

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