为推动国家教育数字化战略行动，更好地引导我国人工智能计算机视觉的研究及应用，同时加强院校“双师型”教师队伍建设，9月24日至26日，信息工程系专业教师郑凯参加了新一代“新工科计算机视觉的深度学习”实战案例研修培训。

此次培训由北京富锦惠顶教育科技有限公司举办。受疫情影响，培训以钉钉会议的形式于线上进行。

主讲专家叶梓老师为国内计算机视觉学术领域一线讲师。上海交通大学计算机专业博士毕业，高级工程师。主研方向为计算机视觉，深度学习和机器学习。曾任职大型国有企业技术经理或总工程师，负责多项国家级项目。具备丰富的一线人工智能经验（12年）、大数据经验（5年）和深度学习经验（3年），在国内外期刊、会议中发表论文27篇，其中被SCI/EI收录4篇。已有五年以上计算机视觉培训经验，并多次为各大型企业提供技术咨询。

培训先由环境构建开始讲起，涉及Python环境Anaconda、Pycharm和Jupyter Notebook的安装及调试，深度学习库Tensorflow、Pytorch的安装及通用并行计算架构组件CUDA、深度神经网络加速库CUDNN等组件调试，以及Opencv、Sklearn等工具包的安装及运用。

之后，培训进入基础模型的讲解，分别讲述了决策树、聚类、BP神经网络等，并配合了验证聚类算法稳定性、聚类方式的图形化展示、神经网络BP算例、验证多种模型等充分的案例实践。

而在深度学习方面，叶梓老师讲述了支持向量机和集成学习作为深度学习的基础。在深入深度学习的讲解中，主要讲述了图像分类（CNN）、目标检测、图像分割、人体姿态识别、对抗网络（GAN）等若干内容及相关实践案例。

我系教师郑凯在培训中积极与老师紧密沟通，同时落实相关知识点和案例的实践，学习态度得到肯定。

经过为期三天的培训学习，我系教师郑凯圆满完成了培训任务并顺利通过了相关考核，将获得由工信部颁发的高级python软件工程师证书。

此次计算机视觉深度学习培训，使得我系教师在python人工智能领域取得了更深一层的认识和知识积累，有效地提高了我系教师的项目实战能力和专业技术水平，增强了我系专业教学的应用性，进一步强化了我系双师型教师队伍的建设。