有没有想过特斯拉(Tesla)的自动驾驶仪是如何工作的(或者为什么它会失灵)?在本教程中，我们将深入了解自动驾驶汽车和计算机视觉的其他应用，并回顾最先进的技术管道及其实现，以及使用Python、OpenCV、Keras和Tensorflow的Jupyter笔记本的挑战。在过去的7-8年里，计算机视觉已经被深度学习彻底改变了。令人兴奋的计算机视觉的现实世界部署正在云计算和边缘技术中出现。例如，自动驾驶汽车、人脸检测、无收银台购物、安全系统、癌症检测等等。在本教程中，我们将从以下几个方面简要概述计算机视觉的基础知识，然后重点介绍对象检测和其他计算机视觉领域:最先进的研究、关键算法、应用程序和开放的挑战。我们还提供了应用领域中最先进的管道，如先进的驾驶员辅助系统(ADAS)、驾驶员监控系统(DMS)、疾病检测(如肺癌和心脏病)以及安全与监视系统。这些管道基于复杂的深卷积神经网络(CNN)架构(通常为50-60层或更深)，多任务丢失函数，本质上是两阶段(如更快的R-CNN)或单阶段(如YOLO/SSD)。我们将在Jupyter笔记本中演示如何构建、训练和评估计算机视觉应用程序，重点是从头构建一个对象检测应用程序，以检测图像/视频中的标识等对象。此外，还将回顾最近在目标检测方面的发展，如全光分割。
邀请嘉宾：
James G. Shanahan博士在过去的30年里一直致力于开发和研究最前沿的人工智能系统，他的时间主要用于工业和学术界。从2019年秋天开始，Jimi将担任罗德岛州布莱恩特大学的JJ Rowe数据科学教授。他还在加州大学伯克利分校(University of California at Berkeley)担任访问学者，并创办了几家公司，利用人工智能/机器学习/深度学习/计算机视觉等垂直领域，如数字广告、网络搜索和智能相机。他的最新项目主要是通过先进的驾驶员协助系统(ADAS)和驾驶员监控系统(DMS)来提高驾驶安全性，同时通过降低保险费来奖励安全驾驶。此前，他曾在美国电话电报公司(AT&T)(研究执行董事)、NativeX(数据科学高级副总裁)、施乐研究(员工研究科学家)和三菱公司任职。他还为几家高科技初创公司提供咨询服务(包括Aylien、ChartBoost、DigitalBank、LucidWorks等)。Shanahan博士在英国布里斯托尔大学获得工程数学和计算机视觉博士学位。他拥有爱尔兰利默里克大学的理学学士学位。他是欧盟居里夫人研究员。2011年，他被选为硅谷50强(科技领域50强爱尔兰裔美国人)的一员。
Dai Liang是Facebook的数据科学家。在Facebook从事深度学习、分布式平台大型数据挖掘项目，如AWS、Hadoop、Spark等。他专注于端到端数据建模管道:包括预处理原始数据，设计行为和非行为特征，根据实验结果选择特征，建立预测模型，并在生产中部署模型来处理大量的广告投放请求。梁还在加州大学圣克鲁兹分校攻读技术信息与管理系博士学位。在那里，他从事数字营销的数据挖掘研究，包括活动评估、在线实验设计、客户价值提升等。此前，他是NativeX(一家领先的移动游戏广告技术公司)的数据科学家。梁获得浙江大学信息科学与电子工程系学士和硕士学位。
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