这门华东6所名校同步开课的系列课程，上线机器之心知识站

城市综合治理、自动驾驶、视频理解、遥感影像解译……这些最热门的人工智能应用，都离不开计算机视觉技术。

 

如何成为面向未来的计算机视觉和人工智能创新人才？

4月12日起，《通用视觉框架OpenMMLab》系列课程上线机器之心知识站，点击「阅读原文」即可进入知识站一起学习。

点击可查看课程上线时间表高清图

OpenMMLab历经两年多时间发展，在Github上已收获30000+次点赞，涉及15+个研究方向，开源了超过130+种算法和1000+种预训练模型，成为迄今最完备的计算机视觉算法体系。

OpenMMLab走入华东6所名校课堂

 

早在2020年1月，“华东六校”浙江大学、上海交通大学、复旦大学、中国科学技术大学、南京大学以及同济大学，联合商汤、华为等知名企业共同成立了新一代人工智能科教育人联合体，并发布“AI+X微专业”，推动中国人工智能人才培养生态建设。

 

“AI+X微专业”涵盖前置、基础、模块、算法实践、交叉选修、实训实践共六大类课程，将首先在华东五校教学协同中心组织下，面向学生开放。通过共建共选、学分互认、证书共签和SPOC授课形式运行，保证了课程的高质量与高水平。

 

作为“AI+X微专业”的课程之一， OpenMMLab受邀讲授算法实践课程——《通用视觉框架OpenMMLab》系列课程，共8周16节课时。

 

届时，多位在计算机视觉领域享誉海外，来自世界顶尖高校和企业的老师和教授，将逐一详解图像分类、目标检测、语义分割、底层视觉、视频理解等计算机视觉最核心、最基础的技术方向，并基于OpenMMLab的一系列工具，提供算法模型从理论到实践的指导。

 

大咖讲师云集，8周课程含金量十足

《通用视觉框架OpenMMLab》系列课程囊括计算机视觉领域诸多基本任务，包括：

 

• 图像分类：对图像中的物体目标分类出其所属类别的标签，如人、楼房、街道、车辆等。
• 目标检测：从图像中将指定的目标进行提取，是很多计算机视觉任务的基础。
• 语义分割：针对每个像素进行类别预测，并对整个图像按照类别进行分割，划分道路、车辆、植物等区域。
• 底层视觉：包括超分，抠图，修复等多项底层视觉任务。
• 视频理解：实现针对视频的动作识别，时序动作检测，时空动作检测等任务。

 

林达华、吕健勤、刘子纬……这些耳熟能详的AI大咖将亲自授课，干货满满，重点突出，含金量十足，40分钟从入门到精通。如下是授课讲师简介：

 

《通用视觉框架OpenMMLab》系列课程第一期已上线！

课程更新时间： 每周周一 17:00，共8周。

课程观看地址： https://jmq.h5.xeknow.com/s/Rx6Rn

课程github地址： https://github.com/open-mmlab

加入课程交流群：

如群已超出人数限制，请添加小助手：syncedai2、syncedai3、syncedai4 或 syncedai5，备注「视觉框架」即可加入。

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