计算机视觉技术培训
计算机视觉技术培训是指通过系统的学习和实践，帮助学员掌握计算机视觉领域的基本理论、技术和应用能力的课程。计算机视觉作为人工智能的重要分支，致力于使计算机能够“看懂”图像和视频，进行对象识别、场景理解、图像处理等任务。随着人工智能技术的飞速发展，尤其是在深度学习的推动下，计算机视觉技术在各行各业的应用日益广泛，成为推动数字化转型的重要力量。
课程背景：“我们不会被AI代替，但善用AI的人，会替代我们”——亿隆·马斯克在现代办公环境中，否常常感到员工的工作效率低下？每天堆积如山的邮件、冗长复杂的文档、繁琐的日常任务，是否让员工感到力不从心？是否有一种工具，能够帮助员工快速理清思路、优化流程、提高效率？这是一门专门针对提升工作效率，释放岗位产能的AI爆款办公场景实战营！每员工都可以拥有一个智能办公助手，能帮员工快速处理海量信息，生成高质量的文档，甚至为员工提供创意和建议。无论是撰写报告、制定计划，还是处理数据分析，都能让工作事半功倍。本课程旨在通过实际案例和练习，帮助企业员工掌握ChatGPT在文档、表格和图像处理中的具体应用技巧，提高工作效率，推动企业数字化转型。通过2天课程时间，帮助企业显著提升覆盖80%日常工作场景的工作效率。让我们一起，告别低效，迎接高效工作的AI新时代！课程收益● 提高办公效率，降低运营成本：掌握ChatGPT自动化处理文档、表格和图像，显著减少手工操作时间和出错率，从而提升整体办公效率和降低相关运营成本● 提升员工技能，推动企业创新：掌握ChatGPT的应用技巧后，将大幅提升其技术能力，促进企业在技术应用上的创新与发展。● 优化工作流程，增强团队协作：利用ChatGPT优化和简化各项办公流程，提升各部门之间的协作效率，推动更高效的团队合作。● 应用于工作，提高工作成果：学成后可直接应用于实际工作，满足企业日常办公需求课程时间：2天，6小时/天课程对象：企业中高层管理人员；行政、秘书、文职等办公室工作人员；技术支持与研发团队成员；有意提升办公效率的员工课程方式：1. 讲授式：在确保课程易吸收的前提下，适当加入当下最尖端的科技趋势分享，采用通俗易懂的方式，不仅学员掌握技能，而且能够在未来更好地理解AI 2. 小组讨论：课程含有大量的案例分析，并配置至少2场“AI技能大PK”，直接在课堂上比拼学以致用，课堂氛围活跃，学员高度沉浸，确保学习效果。3. 实战演练：九个关键工作场景，每一个都以【示范】-【讲解】-【实践】-【反馈】-【深化】的5步法展开，确保实际掌握。4. 案例研讨：成功案例解析与互动讨论，并且提炼沉淀结合自身的工作范围，所应用的AI场景分享。课程框架：课程工具清单：《AI办公宝典V2.0文档篇》《AI办公宝典V2.0 表景篇》——20大种类，近万个工作场景开箱即用的案例与Prompt提示词《AI办公宝典V2.0 图像场景篇》——内含十二大类数千种艺术作品的AI绘制提示词和灵感课程大纲导入：一起登陆AI星球——建立对ChatGPT的清晰认知一、登陆AI星球1. AI的4要素1）算法 2）算力 3）数据 4）场景2. AI的4个关键技术领域1）Machine Learning机器学习2）NLP 自然语言处理3）Deep Learning深度学习4）CV 计算机视觉3. AI在医疗、金融、教育、物流、零售等领域的应用（案例讲解）4. AI技术的发展：从早期的规则系统到现代的深度学习模型二、开启AI大门：ChatGPT的工作原理1. ChatGPT的基本工作机制：如何通过大规模预训练和微调来生成自然语言文本？2. 办公场景中的应用1）客户服务：自动回复机器人2）内容生成：自动翻译，报告生成3）数据分析：图表制作，数据透视互动示范：学员亲自体验ChatGPT的对话能力和应用效果，加深技术原理的理解三、探索AI世界：ChatGPT的潜力与能力边界1. ChatGPT的潜力1）大信息量：超大数据（数百万行）及超大文件 (30MB）以上的文件处理注意事项2）高质量内容：高敏感内容（政策性文件，法律性文件，医疗健康等）的处理注意事项3）提升工作效率：AHT概念（Average Handling Time），及人工效率的提升测算方式2. ChatGPT的能力边界1）复杂上下文（背景）情境下的局限性，规避和优化方式2）高精度内容时的局限性，规避和优化方式3）场景汇总：GPT-4/O版本下的应用能力边界场景应用：有效规避ChatGPT的局限性1）法律场景：法律条款解读的演示以及根因分析2）医疗顾问：医疗咨询演示以及根因分析 场景一：文档处理工具:《AI办公宝典V2.0》办公场景篇第一剑：报告自动生成工作痛点：手工生成报告费时费力，且容易因为人为疏忽导致数据错误或格式不规范。一、应用场景（可基于客户需求选择或定制）1. 各类岗位工作日报/周报/月报（销售团队，运营团队等）2. 基于固定信息生成报告（如学习心得，会议纪要，分析预测）3. 产品需求说明文档生成4. 消费者/客户画像分析生成5. 市场营销分析报告/决策报告6. 进阶技能：行业战略分析报告二、ChatGPT生成格式规范的报告1. 数据的提取和组织2. 内容的逻辑结构3. 格式的设置三、操作要点1. “数据投喂”的操作方法2. 核心场景的Prompt提示词3. 人工的调整与校准——控制内容质量4. “场景-IPO原则-Prompt-校准”的关键操作链条四、学习实践案例：月度销售报告自动生成（示例可灵活调整）练习：使用ChatGPT生成特定格式的报告成果产出：学员将使用ChatGPT输入销售数据，自动生成包括图表和文字分析的完整报告，学习如何配置模板和调整生成内容第二剑：文档摘要提炼工作痛点：阅读和理解长篇文档耗时且枯燥，容易错过关键信息，市场分析报告通常篇幅较长，快速获取关键信息对决策者至关重要一、应用场景1. 【通用类】GPT帮助理解文章内容——“这篇文章讲了什么？”2. 会议纪要，讲话内容提炼为高质量摘要3. 阅读笔记，读书心得，学习心得提炼总结4. 会议，采访等录音稿转换文字并提炼摘要5. 进阶技能：原创内容“二次创造”并进行内容深化二、文档中提取关键摘要1. 通过ChatGPT提炼重要信息2. 通过ChatGPT提高阅读效率三、学习实践案例：长篇市场分析报告摘要，并进行二次深化创作练习：“文档投喂”、提取文档要点、控制报告类内容和输出标准的关键Prompt提示词成果产出：从一份详细的市场分析报告中提取出主要观点和结论，使用ChatGPT生成简明扼要的摘要，并基于摘要和新的工作要求，二次创作一篇新的市场分析报告。第三剑：自动做PPT工作痛点：做PPT的时候，时间要求紧，内容组织难，信息检索繁等耗时，劳心的困难一、应用场景1. 工作总结 2. 企业介绍 3. 技能培训 4. 产品介绍二、生产PPT的2个路径1. 投喂文档→生成大纲→修改大纲→输出PPT→调整2. 全网搜索→生成大纲→修改大纲→输出PPT→调整四、学习实践成果产出：你是公司的销冠，接到公司的邀请，要求在公司的早会上用15分钟分享【如何开大单】的心得分享场景二：数据与会议工具：《AI办公宝典V2.0》表格场景篇第四剑：数据分析工作痛点：数据输入和校验的工作繁琐且易出错，影响数据的准确性和及时性，数据校验也需要耗费大量时间。一、基于数据分析四步法，AI与人的共同协作第一步：取数 第二步：建模 第三步：分析 第四步：决策二、操作要点1. 对源数据进行理解 2. 基于分析需求三、学习实践：成果产出：你是一家连锁经营餐厅的总经理，当你拿到了今天的门店运营数据，通过GPT开展分析第五剑：数据图表工作痛点：管理层需要直观的图表来分析和展示季度业绩数据，手工分析数据和制作图表耗时费力，且对技术要求较高。一、AI出图3步第一步：取数——指定某个数据区域、指定某个字段第二步：定图——确定想要的图表类型第三步：输出——图标、数据源二、操作要点定义：指定数据源1. 定义数据维度，取值范围，计量标准2. 定义输出标准，图表类型3. 常见图表生成思路及操作标准案例：门店投入产出分析、门店经营雷达图三、学习实践案例：季度业绩数据分析与图表生成练习：分析表格数据并生成可视化图表成果产出：掌握使用ChatGPT分析季度业绩数据，生成包括柱状图、折线图等在内的多种图表，学习如何直观展示数据分析结果。第六剑：会议信息方式一：实时记录会议信息（3大适用场景）1. 专业会议记录2. 专属同传3. 培训学习助手方式二：上传音视频文件生成（3大适用场景）1. 音频直接转文字2. 视频直接转文字3. 专业翻译模块三：图像处理场景工具：《AI办公宝典V2.0》图像场景篇第七剑：图像文字识别（OCR）工作痛点：许多文档仍然是纸质形式，扫描后需要进行文字识别和编辑，手工输入扫描文档中的文字既耗时又容易出错，影响工作效率。一、应用场景1. 图片内容的文字识别并转化2. PDF内容的文字识别并转化3. 打印文稿的文字识别并转化4. 名片，图册等复杂图文内容的识别并转化5. 图片的自动化理解，说明及详细描述生成二、操作须知：1. 光学字符识别（OCR）技术的基本原理2. 计算机视觉（CV）原理与应用3. 使用ChatGPT进行图像文字识别和编辑三、学习实践：案例：扫描各类复杂图文信息，并进行识别与编辑练习：使用ChatGPT处理扫描文档中的文字成果产出：掌握将各类实体文件转换为可编辑的文字文件，使用ChatGPT进行识别和编辑，确保内容准确无误。第八剑：AI绘画案例：Jerry的第一张AI“作品”一、简单图像的提示词的结构1. 主体是什么2. 重要细节&背景3. 风格、媒介、艺术家4. 参数二、复杂图像的提示词的结构1. 类型是什么？2. 主体是什么3. 环境是怎样的？4. 构图是怎样的？5. 拍摄媒介是什么？6. 风格7. 参数三、学习实践：工具：《绘画篇AI办公宝典》练习：绘制一副属于自己的AI自画像第九剑：AI数字人对比：短平快的基础版vs以假乱真的专业版虚拟数字人：一种利用计算机图形学和人工智能技术创造的数字化人物形象，能够在虚拟环境中进行互动和表达一、5大应用场景1. 社交媒体-虚拟主播、虚拟网红在各大社交媒体平台上进行内容创作和互动2. 品牌营销-品牌利用虚拟数字人进行广告宣传、产品推广和品牌形象塑造3. 娱乐产业-游戏、电影和动画中的虚拟角色设计和应用4. 教育培训-虚拟教师、虚拟导师在教育培训中的应用5. 客户服务-虚拟客服在电商、金融等行业中的应用二、2大主流虚拟数字人制作工具（HEYGEN、D-ID 二选一实操演练）工具一：HEYGEN——相对专业，但门槛高工具二：D-ID——入门简单后面深三、虚拟数字人视频制作(实操演练)1. 形象设计和创建2. 虚拟数字人动画制作和编辑3. 虚拟数字人视频的后期处理和优化 回顾与总结：1. AI人工智能基础知识与关键认知2. 九个核心办公场景的操作步骤和技巧学员展示：学员展示练习成果并进行讨论
课程背景
在现代社会，视觉信息的获取和处理已经成为一个重要的研究领域。随着图像和视频数据量的急剧增加，计算机视觉技术应运而生，以解决人类在信息处理上的局限。通过计算机视觉，机器可以有效地捕捉、处理和分析图像和视频数据，从而实现自动化的决策和分析。计算机视觉技术培训旨在帮助学员了解这些技术的基本原理，并学习如何在实际工作中应用这些技术来解决实际问题。
课程对象
计算机视觉技术培训的对象广泛，包括但不限于：
- 计算机科学及相关专业的学生
- 希望在人工智能领域转型的职场人士
- 从事数据分析、图像处理、自动驾驶等领域的技术人员
- 对计算机视觉技术感兴趣的研究人员和开发者
课程内容
课程内容通常包括以下几个方面：
- 计算机视觉基础知识：包括计算机视觉的定义、发展历程和应用领域。
- 图像处理技术：涉及图像的获取、预处理和特征提取，包括滤波、边缘检测等技术。
- 机器学习与深度学习：讲解如何通过机器学习和深度学习算法来实现图像分类、目标检测和分割等任务。
- 计算机视觉应用案例：通过具体的应用案例分析，帮助学员理解计算机视觉技术在实际中的应用。
- 实战演练：通过项目实践，学员可以将所学知识应用于实际问题中，增强动手能力。
计算机视觉在主流领域的应用
计算机视觉技术在多个领域得到了广泛的应用，以下是一些主流领域的具体介绍：
1. 医疗领域
计算机视觉技术在医疗影像分析中发挥着重要作用。通过对X光片、CT扫描和MRI图像的分析，计算机视觉可以帮助医生进行早期诊断，识别潜在的疾病。例如，使用深度学习模型来检测肿瘤或其他异常病变，提高诊断的准确性和效率。
2. 自动驾驶
在自动驾驶技术中，计算机视觉用于环境感知，包括识别交通标志、行人、车辆和道路状况等。通过实时分析摄像头捕捉到的图像，自动驾驶系统能够做出快速反应，保障行车安全。
3. 安全监控
计算机视觉技术在安防监控系统中被广泛应用。通过人脸识别、行为分析等技术，监控系统能够实时发现异常行为，提升安全性。同时，计算机视觉还可以对监控视频进行智能分析，自动生成报警信息。
4. 零售行业
在零售行业，计算机视觉可以用于顾客行为分析、库存管理和智能购物体验。通过分析顾客在店内的行为，商家可以优化商品摆放和营销策略，提高销售额。此外，计算机视觉技术还可以应用于自助结账系统，提升顾客的购物体验。
5. 机器人技术
计算机视觉为机器人提供了“视觉”能力，使其能够理解周围环境并进行自主导航。在工厂自动化和家用服务机器人中，计算机视觉技术被广泛应用于路径规划、物体抓取和人机交互等场景。
计算机视觉的关键技术
计算机视觉技术的实现依赖于多个关键技术的支持，主要包括：
1. 图像处理技术
图像处理是计算机视觉技术的基础，包括图像的获取、预处理和特征提取。常见的图像处理技术有：
- 滤波器：用于去除图像噪声，提高图像质量。
- 边缘检测：通过识别图像中的边缘信息，提取物体的轮廓。
- 特征提取：识别和提取图像中的关键特征，如角点、纹理等。
2. 机器学习与深度学习
机器学习和深度学习是实现计算机视觉任务的重要方法。通过构建并训练模型，机器能够从大量的图像数据中学习到特征，从而实现分类、检测和分割等任务。深度学习中的卷积神经网络（CNN）是计算机视觉中的重要算法，被广泛应用于各种视觉任务。
3. 3D视觉技术
3D视觉技术用于理解和重建三维空间中的物体和场景。通过立体视觉、深度摄像头等技术，可以获得物体的深度信息，从而实现更为复杂的视觉理解任务，如物体识别、姿态估计等。
主流研究机构与文献
在计算机视觉领域，许多知名研究机构和高校在该领域进行深入研究。以下是一些重要的研究机构和学术期刊：
1. 研究机构
- 斯坦福大学视觉与学习实验室（Stanford Vision and Learning Lab）
- 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）
- 加州大学伯克利分校人工智能研究所（BAIR）
- 谷歌人工智能研究团队（Google AI）
2. 学术期刊
- IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
- International Journal of Computer Vision
- Computer Vision and Image Understanding
- Journal of Machine Learning Research
计算机视觉技术培训的实践经验
在进行计算机视觉技术培训时，实践经验是不可或缺的一部分。通过案例分析、项目实践和技术演示，学员可以更好地理解理论知识，并将其应用于实际工作中。以下是一些成功的实践案例：
1. 医疗影像分析项目
在医疗影像分析项目中，学员通过构建深度学习模型，识别CT图像中的肿瘤。通过数据预处理、模型训练和评估，学员掌握了从数据获取到模型部署的完整流程，提高了在医疗领域应用计算机视觉技术的能力。
2. 自动驾驶仿真系统
在自动驾驶仿真系统的训练中，学员通过使用计算机视觉技术实现对道路环境的感知。通过结合传感器数据和计算机视觉技术，学员实现了对车辆周边环境的实时识别和决策，提高了在智能交通领域的应用能力。
3. 零售行业的顾客行为分析
在零售行业的顾客行为分析项目中，学员利用计算机视觉技术对顾客的购物行为进行分析。通过分析监控视频，学员能够识别顾客的购物路径和停留时间，从而帮助商家优化商品陈列和营销策略。
结论
计算机视觉技术正以惊人的速度发展，并在各个领域展现出巨大的应用潜力。通过系统的培训，学员能够掌握计算机视觉的基本理论和技术，从而在未来的职业生涯中迎接更多挑战。随着技术的不断进步和应用场景的扩展，计算机视觉将继续为社会的发展和进步贡献力量。
免责声明：本站所提供的内容均来源于网友提供或网络分享、搜集，由本站编辑整理，仅供个人研究、交流学习使用。如涉及版权问题，请联系本站管理员予以更改或删除。
丛兴飞
培训咨询
