MPST-AIGPU 人工智能深度学习系统

为了让用户能够快速掌握基于深度学习，公司推出基于tensorflow深度学习的教学系统；

  亿创宏达（北京）科技有限公司是中国教学仪器设备行业中极具竞争力和活力的技术型企业。公司拥有独立研发团队并与国内大专院校强强联手，研发出多款拥有自主知识产权的实用型产品：车牌识别智能停车收费系统、图像识别、机器视觉科研开发平台、基于图像激光轴线检测系统；基于图像识别---运动物体跟踪系统、人脸识别等系统；MCU处理器类有DSP、ARM、FPGA、单片机等实训系统，通过与高校进行广泛合作；公司一直致力于服务教育现代化、课程网络化和管理自动化的教学改革理念，为学校创造最大的使用价值，作为公司最终目标。
  公司坚持以优质的产品、过硬的技术和优良的服务，与各级各院校建立良好的合作关系，经过几年的探索和奋斗，在众多院校成功承建过各类教学系统及后期维修保养服务，公司在给学校提供解决方案的实践中积累了丰富的经验，根据学校的教学的总体规划、教育计划、资金、教室空间等因素，提供量身度裁的解决方案，给学校创造最大的使用价值，为教育提供最好的服务，赢得了广大用户的称赞和信任。公司坚持科学管理，以人为本，求实创新；用现代企业的管理理念，建立严格、规范的业务管理流程，使企业焕发出更强的活力。在雄厚的实力、良好的信誉和企业形象外，我们更拥有一批具有高度文化素养、吃苦耐劳、专业技能的员工。公司源于教育、服务教育，在为教育服务的同时不断发展壮大，实践证明，公司是您可以信赖的长期合作伙伴。
  公司秉承 “诚信为本、合作共赢”的经营理念，致力于为客户提供先进的解决方案、软硬件产品、项目协作等服务。

本教学系统的大亮点是次提出了基于传统图像算法+深度图像算法的培训框架，让学生循序渐进的了解计算机图像和视觉算法，从传统的图像处理算法到基于深度学习的图像识别算法,让学生深入浅出的理解基于传统算法的计算机视觉算法和基于深度学习的计算机图像识别算法，同时本实验真正实现了深度学习的零基础一站式的学习，从基础的深度学习的构成元素，到更的神经网络的训练和调参，从简单的图像处理实验到更复杂的基于深度学习神经网络模型的人脸识别，让学生在学习完本教程后，可以真真切切自己动手去训练一个深度学习网络，去用这个深度学习网络去检测和识别目标。

硬件：CPU+ GPU+显示器

部分：传统图像算法实验

实验1. 实验环境的建立

实验2. 图像的反色

实验3. 图像的平移

实验4. 图像的高斯平滑

实验5. 图像的均值滤波

实验6. 图像的中值滤波

实验7. 图像的Roberts边缘检测

实验8. 图像的sobel边缘检测

实验9. 图像的canny边缘检测

实验10. 图像的种子填充算法

实验11. 图像固定阈值分割算法

实验12. 图像固定阈值分割算法

实验13. 图像迭代阈值分割算法

实验14. 图像OSTU阈值分割算法

实验15. 图像的形态学膨胀算法

实验16. 图像的形态学腐蚀算法

实验17. 虚拟线绊线检测识别算法

实验18. 检测识别算法

实验19. 边界检测识别算法

实验20. 人脸跟踪算法

实验21. 手势检测算法

实验22. 运动目标方向检测

实验23. 热点区域检测

实验24. 智能眨眼拍照系统

第二部分：基于深度学习图像算实验

Ø  快速上手python编程

Ø  学习使用深度学习框架tensorflow

Ø  学习使用深度学习框架Keras

Ø  学习使用MLP(多层感知器)

Ø  学习使用CNN(卷积神经网络)

Ø  学习使用卷积神经网络VGG

Ø  学习使用迁移学习训练神经网络

Ø  学习使用卷积神经网络MobileNet

Ø  学习使用训练过程可视化工具TensorBoard

Ø  学习使用TensorflowAPI:tf.estimator

Ø  学习使用人脸检测网络MTCNN

Ø  学习使用resnet来训练和识别脸部表情

Ø  学习使用目标检测网络SSD检测人脸

第三部分：深度学习应用

Ø  基于深度学习--MTCNN+Facenet构建完整人脸识别系统

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