成都金牛区计算机视觉编程培训班
计算机视觉是人工智能技术的一个重要领域，打个比方（不一定恰当），计算机视觉是人工智能时代的眼睛，可见其重要程度。计算机视觉其实是一个很宏大的概念。入门图像处理的基础知识也不是直接去啃死书，否则几个公式和术语可能就会把小白打翻在地。这里推荐两条途径，都是从实践出发并与理论结合：一个是OpenCV，一个是MATLAB。
计算机视觉编程宏观认识
小白通常看到这么多的细分方向大脑一片茫然，到底是学习人脸识别、物体跟踪，又或者是计算摄影，三维重建呢？不知道该怎么下手。其实这些细分方向有很多共通的知识，
咨询课程
心急吃不了热豆腐，只有对计算机视觉这个领域有了一个初步的全面了解，你才能够结合实际问题找到自己感兴趣的研究方向，而兴趣能够支持一个自学的小白克服困难持续走下去。
咨询课程
深度学习
深度学习（Deep Learning）的概念是Hinton等人于2006年提出的，早成功的应用领域就是计算机视觉，经典的卷积神经网络就是为专门处理图片数据而生。目前深度学习已经广泛应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、智能推荐等领域。
学习深度学习需要一定的数学基础，包括微积分、线性代数，很多小白一听到这些课程就想起了大学时的噩梦，其实只用了非常基础的概念，完全不用担心。不过如果一上来就啃书本，可能会有强烈的畏难情绪，很容易早早的放弃。
Andrew Ng (吴恩达)的深度学习视频课程我觉得是一个非常好的入门资料。首先他本人就是斯坦福大学的教授，所以很了解学生，可以很清晰形象、深入浅出的从基本的导数开始讲起，真的非常难得。
选择我们，理由不止一个
硬实力
前瞻性大纲、企业技术讲师、专业教研团队、严格考核机制、入学就业协议、学习硬件支撑
咨询课程
软实力
企业经理课程、职业素养课程、校友技术沙龙、企业双选会、技能提高、360°生活确保
咨询课程
图像聚类
将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。聚类可以用于识别、划分图像数据集、组织和导航，以及对聚类后的图像进行相似性可视化。
咨询详情
K-means聚类是一种将输入数据划分成k个簇的简单的聚类方法。其算法要反复提炼初始评估的类中心：以随机或猜测的方式初始化类中心
将每个数据点归并到离它近的类中心所属的类
对所有属于该类的数据点求平均，将平均值作为新的类中心
重复步骤2,3直到收敛
咨询详情
更多培训课程，学习资讯，课程优惠等学校信息，请进入成都国富如荷CDA数据分析网站详细了解，免费咨询电话：400-998-6158
