【百万年薪系列】《宽度学习实战及算法解析》

宽度学习算法是澳门大学陈俊龙教授创立。目前人工智能领域的成就很大程度上依赖于深度学习！但是深度学习最让人头疼之处在于其数量庞大的待优化参数，通常需要耗费大量的时间和机器资源来进行优化，同时对计算机硬件系统配置等都有较高的要求。

单摄像头活体检测（不眨眼睛）使人脸检测由二分类问题（人脸、非人脸）变成了三分类问题（真脸、假脸、非脸），尤其是假脸的不确定性非常大！在此背景下，深度学习将面临因穷举不尽而导致的网络层数无限增加的风险! 近年来提出的宽度学习系统是可以和深度学习媲美的、行之有效的浅层神经网络！

课程大纲：
作为高端课程，内容安排上也不同于传统的在线课程，本课程将分为算法原理讲解和工程技术实战两个部分，理论部分侧重于宽度学习算法、代码讲解，实战部分则探索单摄像头活体检测（不眨眼睛）的可行性方案。覆盖宽度学习五大核心算法思想，深入浅出，由入门到精通，最终实现单摄像头活体检测的关键技术导引！

Step 1. 宽度学习算法设计与实现
第一课，经典算法：零基础入门，通俗易懂地讲解宽度学习的算法原理；
第二课，工程实战：宽度学习算法实现，代码讲解与人脸检测技术实现！

Step 2. 宽度学习算法与代码解释
第三课，经典算法：零基础入门，通俗易懂地讲解宽度学习的算法细节；
第四课，工程实战：详解宽度学习代码，真假人脸图像分类技术实战！

Step 3. 宽度学习系统训练与测试
第五课，经典算法：零基础入门，通俗易懂地讲解网络结构与训练过程；
第六课，工程实战：训练与测试细节，探索单摄像头活体检测开发接口！

Step 4. 宽度学习与高效增量学习
第七课，经典算法：零基础入门，通俗易懂地讲解特征节点与增强节点；
第八课，工程实战：项目开发指导，确保学员设计出一个活体检测系统！

Step 5. 宽度学习系统升级与优化
第九课，经典算法：零基础入门，通俗易懂地讲解宽度学习系统的优化；
第十课，工程实战：模糊BLS实现及其对单摄像头活体检测技术的启发！

授课时间：课程预计2020年8月28日开课，预计课程持续时间为12周

授课对象：任何对人脸识别感兴趣的学员！

学习环境：MATLAB, Python

收获预期：对宽度学习算法的彻底理解；解读宽度学习代码的所有细节！

讲师介绍：