“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要均提出“加快數字化發展建設數字中國”，“數字化轉型”用IT的語言講，即將“大數據”和“算法”結合，打造成每個企業特有的人工智能場景，逐漸積累出每個企業獨有的知識庫。
CDA數據分析師攜手共同打造《計算機視覺編程達人訓練營》，精講必要的基礎原理，拆解精巧案例，分享代碼技巧與實戰干貨。提升企業工程師理解業務、抽象業務痛點、舉一反三解決問題的能力。
道”：能知道一些基本、基礎應知應會的原理，能在這個基礎上，去閱讀一些新的論文，提升學員的知識面
術”：能寫代碼，能將代碼跑通，獲得到精神上的快樂和滿足，即使不明覺厲，也能解決問題。
通過案例和不斷想到的Ideas，幫助學員真正理解，企業為什么需要員工，為什么特別需要有創新思維的員工，讓學員能在職場上更好的表現。
基礎薄弱數據類崗位從業者，系統提升專業技能
產品、運營、營銷、財務等業務部門在職者，提升數字化工作效率
研發、中臺、技術類部門在職者，數字化賦能支持業務發展
企業創始人、經理人、管理咨詢類崗位從業者，把握數字化轉型方案及流程
經濟及社科類青年教師、博士生、碩士生、高年級本科生
1-1成為編程高手的四個技能：數學、編程、統計、算法
1-2Python的安裝
1-3Anaconda的安裝
1-4PyCharm的安裝
1-5Jupyter Notebook的使用
1-6深度學習框架的搭建
1-7GPU的適配安裝
1-8pip命令的使用介紹
1-9conda命令和pip命令的異同點
1-10安裝一些最常用的工具包
2章介紹計算機視覺
2-1想比大部分人更專業的話，需要如何學習這門課
2-2從頂層講起，目前被大眾接受的人工智能概念是什么
2-3機器學習、深度學習和強化學習的異同點
2-4計算機視覺，它本身是什么
2-5計算機視覺的細分業務領域，比如分類、分割等
2-6最常見的計算機視覺任務，圖片分類
2-7神經網絡最喜歡吃得“食物”
2-8神經網絡會給你輸出什么，是直接的結論嗎
2-9圖片處理庫，scikit-image的簡單使用介紹
2-10計算機視覺庫，opencv的簡單使用介紹
3章動手實戰，教機器疲勞監測
3-1疲勞的特征是什么
3-2在沒有深度學習概念前，如何實現臉部關鍵點檢測
3-3什么是神經網絡
3-4什么是卷積神經網絡
3-5什么是卷積核
3-6什么是池化
3-7什么是標準化
3-8什么是躺平層
3-9什么是全連接層
3-10什么是激活函數
3-11Python動手實戰，邊實戰邊講解
4章動手實戰，教機器打跑酷游戲
4-1跑酷游戲的介紹
4-2機器需要學到什么，才能打好跑酷游戲
4-3卷積神經網絡和跑酷游戲的聯系是什么
4-4最基礎的概念之一，什么是圖片的通道
4-5最基礎的概念之一，除了RGB之外，我們還會如何獲取圖片的信息
4-6如何從游戲畫面中產生數據集
4-7如何得知用戶按了什么鍵
4-8模型結構該如何設計
4-9如何訓練網絡
4-10如何評估網絡的準確性
4-11如何能讓機器學習的更準確
4-12Python動手實戰，邊實戰邊講解
5章動手實戰，教機器拍出背景虛化的人像照片
5-1先來看幾個例子，什么是照片背景虛化
5-2整體實現思路，會分成哪幾個步驟
5-3首次講解圖片分割的知識背景
5-4業界有哪些個常用的圖片分割場景
5-5圖片預處理，繼續講解opencv計算機視覺庫的函數
5-6有哪些巨人的肩膀我們可以“站”
5-7重點講解Google MediaPipe的深度學習庫
5-8Numpy進階知識之一，stack函數
5-9Numpy進階知識之一，where函數
5-10Python動手實戰，邊實戰邊講解
6章動手實戰，教機器完成數獨游戲
6-1大開腦洞，為什么能用卷積神經網絡來完成這個游戲
6-2進階知識之一，講解關于卷積核的更多知識
6-3進階知識之一，講解關于池化的更多知識
6-4如何去自制一個數獨的數據集識
6-5基礎知識之一，pandas的簡單使用介紹
6-6圖片預處理，幾行代碼寫出數據標準化的函數
6-7重點知識講解，Keras深度學習框架
6-8進講解最常用的一些Keras層
6-9深入講解模型的結構
6-10講解模型的輸出尺寸
6-11進階知識之一，深入講解圖片分類的輸出形態
6-12這些知識點的總結歸納
6-13Python動手實戰，邊實戰邊講解
7章動手實戰，教機器認鐘表讀數
7-1自制一個鐘表數據集需要用到的包
7-2數據集的X和Y分別是什么
7-3基礎知識之一，制作表盤
7-4基礎知識之一，制作時針和分針
7-5Python動手實戰，針對自制數據集的代碼，進行講解
7-6重點知識講解，該如何設計模型的結構
7-7模型的損失函數設計
7-8這些知識點的歸納總結
7-9Python動手實戰，邊實戰邊講解
8章動手實戰，教機器給黑白照片著
8-1幾行代碼實現彩色圖片轉換成黑白照片
8-2為什么黑白照片轉換成彩色照片是一件很困難的事
8-3基礎知識點之一，顏色模型，圖片的RGB通道
8-4進階知識點之一，用Lab顏色空間來表示圖片
8-5顏色模型和顏色空間的區別
8-6教機器給黑白照片著色，模型結構該如何設計
8-7基礎知識點之一，什么是填充Padding
8-8基礎知識點之一，什么是跳躍Strides
8-9一份很特別的數據集
8-10如何實現顏色空間的預處理
8-11Python動手實戰，邊實戰邊講解
9章動手實戰,教機器識別手寫數字的異常檢測
9-1什么是異常檢測
9-2各行各業的異常檢測有哪些
9-3異常檢測的數據集特征
9-4進使用標準方差的統計分布識別異常檢測
9-5使用箱線圖的統計分布識別異常檢測
9-6使用密度算法識別異常檢測
9-7使用深度學習的自動編碼器識別異常檢測
9-8自動編碼器的幾個核心知識點
9-9一份很特別的數據集
9-10如何確定出合理的異常檢測標準
9-11Python動手實戰，邊實戰邊講解
