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曙海教学优势
课程可定制,线上/线下/上门皆可,报名热线:4008699035。本课程以项目实战案例实现为主线,面向企事业单位项目开发实际,秉承21年积累的教学和研发经验，培训讲师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用经验以及技巧。
我们的课程培养了大批受企业欢迎的工程师。曙海培训的课程在业内有广泛的美誉度。大批企业和曙海
建立了良好的合作关系,20多年来，合作企事业单位以达30多万。
| 主题 | 内容 |
| 决 1、模式识别的基本原理。 | |
| 模式识别基础 | 2、模式识别的主要应用（模式识别的应用：人脸识别，语音识别，翻译，手势识别，目标跟踪） |
| 模式识别知识体系 | 1、训练方法，特征空间，紧致性和可分性，泛化能力； |
| 2、分类与聚类，有监督和无监督，特征降维； | |
| 3、线性分类器，贝叶斯分类器，模糊模式识别，神经网络模式识别。 | |
| 模式识别开发环境 | 1、Anaconda 安装与使用 |
| 2、Pycharm 集成开发环境 | |
| 3、Jupyter 开发环境搭建 | |
| 4、Tensorflow + Keras 安装与使用方法 | |
| 5、Pytorch安装与使用方法 | |
| 模式识别分类算法 | 1、特征提取与特征选择 |
| 2、神经网络算法原理与应用 | |
| 3、支持向量机算法原理与应用 | |
| 4、决策树与随机森林算法与应用 | |
| 聚类算法与深度学习 | 1、K均值聚类算法 |
| 2、层次聚类算法 | |
| 3、聚类算法的主要应用 | |
| 4、深度学习模型与应用 | |
| 5、集成学习算法与应用 | |
| 人脸识别技术体系 | 1、人脸检测技术 |
| 2、模板匹配人脸检测技术 | |
| 3、统计人脸检测技术 | |
| 4、人脸特征：几何特征、模型特征、统计特征、神经网络特征。 | |
| 人脸识别案例分析I | 1、人脸识别系统整体框架 |
| 2、人脸配准即关键点检测 | |
| 3、人脸属性识别即性别、年龄、姿态、表情等识别 | |
| 4、人脸特征提取 | |
| 人脸识别案例分析II | 1、人脸相似度的计算方法 |
| 2、人脸验证方法 | |
| 3、人脸识别与人脸检索方法 | |
| 4、人脸识别系统的训练与运行过程 |
