计算机视觉（CV）是当下人工智能落地最广泛的领域，也一直是目前深度学习最热的研究领域。人的大脑皮层， 有近 70% 都是在处理视觉信息，是人类获取信息最主要的渠道。在计算机视觉（CV）出现之前，图像对于计算机来说是黑盒的状态。如果计算机想要在现实世界发挥重要作用，就必须看懂图像里的内容！这就是计算机视觉（CV）要解决的问题。
图像分类作为计算机视觉（CV）中最基础的一个任务，它的目标是将不同的图像划分到不同的类别，实现最小的分类误差。理解图像分类的逻辑可以快速帮助AI小白入门计算机视觉领域（CV）。
图像分类在很多领域中已经得到了广泛应用，包括交通领域的交通标志识别，医学领域的医疗影像识别以及互联网领域的基于内容的图像检索、相册自动归类等。可以说，图像分类已经应用于人们日常生活的方方面面，一定程度了减轻了人们的负担，改变了人类生活方式。
那么如何迅速掌握图像分类
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- 通过在线学习和动手实践的方式，课程将带领大家完成交通标志的识别，应用图像分类模型判断当前图片所属的交通标志种类，如左转、右转、调头、限行等
- 通过自定义的简单数据集，应用人工智能算法，可以实现较高准确率的输出
- 最后通过在线考试的方式，帮助学习者深入了解人工智能应用，全方位提升学习者对人工智能的理解和实践能力，获得腾讯云官方认证证书
腾讯云CloudLite认证是腾讯云推出的线上轻量级技能认证，通过在线学习，在线练习，在线考试的方式实现技能提升并获取认证证书。AI应用之基于Keras的交通标志识别CloudLite认证是腾讯云AI与腾讯云产业人才培养中心携手开发的首个腾讯云AI轻量级认证，在未来我们还将陆续推出多项AI认证课程，欢迎大家持续关注！
为了帮助大家更好地掌握图像分类与更快地获取证书，特地邀请了腾讯云资深工程师——于鹏飞开设了【AI专区】一小时速成直播系列，于下周一（6月21日）晚上19：00-20：00展开第一期图像分类的直播课程，帮助AI零基础小白快速掌握图像分类的理论知识的同时，也可以帮助大家快速获取腾讯云AI认证的CloudLite官方证书！
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关于认证
01
认证介绍
●面向人群：
- 产品、开发、运维、测试等从业人员
- 高校学生、AI爱好者、个人开发者等群体
●视频课程的学习目标：
- 理解计算机图形处理基础概念
- 理解数据集相关基础
- 了解模型的层级结构
- 了解模型训练的关键参数
- 理解模型测试数据的含义
- 学习如何操作界面
●动手实践的学习目标：
- 学习Keras和Tensorflow的搭建
- 使用Keras完成分类模型训练
- 使用训练的模型对图片进行预测
- 了解模型训练过程中的基本概念与代码使用
●认证价值：获得腾讯云基础认证证书，具备计算机视觉领域基本的分类模型训练能力
02
认证流程
●认证流程：线上报名—在线学习—动手实践—在线考试—考试通过，获取证书
●在线学习：视频共分为课程介绍、图片基础概念、数据集基础、模型结构、模型训练、模型测试、环境搭建操作讲解、模型训练操作讲解、模型测试操作讲解、内容总结等10个部分，可帮助学习者快速掌握人工智能基础知识，学习时长约60分钟
●动手实践：结合在线课程与实验操作获得场景化技能，共有7个任务，学习时长约120分钟。首次可免费使用云主机 2 小时 30 分钟 ，到期后云主机将被重置并退库，若想保留成果请及时留用
●在线考试：完成在线学习与动手实践后，可参加在线考试，每个账号有 3 次免费考试机会，3 次未通过需等待7 个自然日后再次参加考试
●通过条件：考试总分100分，达到60分及以上为通过
●获取证书：通过考试后，可在腾讯云【个人中心】-【产品认证】处查看证书，证书自颁布之日起2年内有效
（证书示例）
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