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大模型开发部署全攻略：计算机视觉原理
计算机视觉是AI领域的核心技术之一，广泛应用于自动驾驶、医疗影像、工业检测、安防监控等行业。随着深度学习和大模型的快速发展，企业对掌握计算机视觉算法和工程化能力的人才需求激增。然而，许多从业者在实际工…
计算机视觉是AI领域的核心技术之一，广泛应用于自动驾驶、医疗影像、工业检测、安防监控等行业。随着深度学习和大模型的快速发展，企业对掌握计算机视觉算法和工程化能力的人才需求激增。然而，许多从业者在实际工作中面临算法理解不深、工程部署困难、缺乏实战经验等痛点，难以将理论转化为落地的解决方案。
为此，三节课联合资深AI工程师李晓华，推出《大模型开发部署之计算机视觉原理与实战》课程。课程基于工业级项目经验，覆盖图像处理、CNN、目标检测等核心内容，并重点解析YOLO等先进模型的实战应用，助力学员跨越理论与实践的鸿沟。
本课程从图像处理基础、卷积神经网络（CNN）到YOLO目标检测，逐步深入讲解算法原理与实现。学员将学习LeNet、YOLO等经典模型的训练与优化，掌握数据标注、模型部署及性能调优等关键技能。通过实战项目，学员能够独立完成计算机视觉任务的开发与部署，提升在AI行业的竞争力。
第一章 图像读取与卷积基础
- 图像读取与卷积基础（上）
- 图像读取与卷积基础（中)
- 图像读取与卷积基础（下)
第二章 卷积、池化与批规范化详解
- 卷积、池化与批规范化详解(上）
- 卷积、池化与批规范化详解（下）
第三章 深度学习基础与LeNet解读
- 深度学习基础与LeNet解读（上）
- 深度学习基础与LeNet解读（下）
第四章 LeNet细节与Gesture数据集简介
- LeNet细节与Gesture数据集简介
第五章 Gesture数据集处理
- Gesture数据集处理
第六章 LeNet模型训练准备
- LeNet模型训练准备
第七章 LeNet与经典网络设计理念
- LeNet与经典网络设计理念
第八章 计算机视觉经典任务与算法
- 计算机视觉经典任务与算法（上）
- 计算机视觉经典任务与算法（下）
第九章 YOLO任务与模式及代码分析
- YOLO任务与模式及代码分析
第十章 目标检测与YOLO原理及标注
- 目标检测
- YOLO原理及标注（上）
- YOLO原理及标注（中）
- YOLO原理及标注（下）
第十一章 YOLO分类任务训练与性能指标
- YOLO分类任务训练与性能指标（上）
- YOLO分类任务训练与性能指标（中）
- YOLO分类任务训练与性能指标（下）
第十二章 LabelStudio报错与YOLO训练Gesture数据
- LabelStudio报错与YOLO训练Gesture数据
第十三章 YOLO实时监测与模型架构解读
- YOLO实时监测与模型架构解读（上）
- YOLO实时监测与模型架构解读（中）
- YOLO实时监测与模型架构解读（下）
第十四章 YOLO分类与目标检测源码解析
- YOLO分类与目标检测源码解析（上）
- YOLO分类与目标检测源码解析（下）
李晓华
夏威夷太平洋大学 AI硕士 副讲师