在计算机视觉领域，目标检测发展迅速，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中，大大提升了制造业的质检效率。机器视觉在工业缺陷检测中的前景毋庸置疑，而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素，都给机器视觉在缺陷检测的实际应用带来了诸多挑战。随着制造工艺越来越复杂，对于检测的准确性和稳定性要求越来越高，然而，由于知识点比较繁杂，无论是高校或企业都很难形成一套完整的教程。许多刚入门的同学，只能依靠网上零散的资料学习，很难高效成长进步。
为此，咕泡教育现邀请到「人工智能实战专家 - 唐宇迪博士」，专为深度学习的同学开设了「深度学习缺陷检测实战篇」 ，课程将会从环境配置、基础算法分析、实战讲解三部分展开帮助学习背后根本原理。
一门好的课程，除了从知识维度全面上考量，另一个就是讲师了。我们本次请到了唐宇迪博士，人工智能专家，为大家讲述这门课程。
唐宇迪老师，专注机器学习与计算机视觉领域，在人工智能、计算机视觉领域有着丰富的一线实战经验。
上课时间：6月15日-16日，每晚20:00-22:30
课程服务：录播+直播授课+讲师答疑+课堂笔记+作业布置
神经网络模型细节知识点分析.
神经网络模型整体架构解读.
计算机视觉核心模型-卷积神经网络.
卷积神经网络整体架构及其参数设计.
缺陷数据标注与数据集构建.
YOLOV5模型训练全流程解读.
基于注意力机制的可变形DETR缺陷检测模型.
如何快速进行论文实验分析与模板化建模.
注：本次训练营会PPT课件、课堂笔记。
PPT课件、课堂笔记会在6月16日统一发给完成全部作业且2天都到课的同学。
你可以用于课后自查、复习巩固，甚至复用于日后的业务，方便高效！
你将获得伴随式的编程环境、讲师带练、运用科学的方法引导，帮你消化疑难知识点
同时还有@唐宇迪老师将会分享 , 一线热门技术和行业经验，众多学员亲测有效的一套技术提升方案，帮你摆脱迷茫，明确成长方向！
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A：包括但不限于：缺陷检测实战应用及研究进展分析+名师1V1答疑+专业提升技巧
