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《matlab深度学习成像算法基础》课程介绍
随着ChatGPT-4及后续ChatGPT-4o的问世，深度学习到通用人工智能的发展逐渐迎来曙光，这其中又以基于深度神经网络（DNN）的计算机视觉的发展最为迅速。因此，从图像处理入门深度学习不失为一种快速、性价比高的途径。然而，对于广大同学来说，掌握Python语言及多种主流深度学习框架负担较重，大家更多的是使用MATLAB作为学习工具。基于上述因素，本课程重点讲述如何使用MATLAB进行DNN搭建、训练及测试，以及如何跨框架进行模型推理，例如将PyTorch导出的ONNX模型使用MATLAB进行性能测试。为降低学习难度，避免学习曲线过于陡峭，本课程从DNN的基本概念（卷积、池化、反向传播、残差学习……）、操作入门，逐渐过渡到图像降噪、超分辨率（SR）等实战课程内容，既可以掌握深度学习的基本知识，又能活学活用进行实践。
本课程面向群体为使用MATLAB作为主力工具、致力于使用MATLAB进行深度学习研究及跨框架学习的广大ISP从业者、教学科研人员及学生。
《matlab深度学习成像算法基础》课程大纲：
导言（免费视频）
Part1：神经网络基础
1.卷积：padding、stride、反向传播
2.CNN：感受野、激活函数、池化、全连接层、Softmax、DNN、权重初始化、Norm、残差学习
3.RNN：RNN反向传播、LSTM
4.从自注意力到Transformer：自注意力、Transformer、Vision Transformer
5.DNN的MATLAB实现
Part2：典型网络操作
6.检测网络
7.图像增强网络
Part3：网络转换与运行
8.Pytorch和TS网络转换至matlab运行
Part4：算法实战
9.检测色卡实战
10.GAN 网络实战
11.图像降噪神经网络实战part1
12.图像降噪神经网络实战part2
13.图像超分实战part1
14.图像超分实战part2
15.超分网络裁剪实战
16.图像tone mapping 神经网络实战part1
17.图像tone mapping 神经网络实战part2
讲师介绍：
Tom Zhang，博士毕业于双一流高校，已在国际期刊发表多篇SCI论文，并获得多项授权专利授权。目前从事教育教学及底层（Low-Level）计算机视觉（尤其是图像/视频超分辨率（SR）、暗光增强等）算法的科学研究工作，具有深度模型搭建、训练、调优和量化全流程经验。
