计算机视觉大模型应用培训
培训对象： AI算法工程师、视觉大模型应用开发者、AI产品经理
培训目标： 掌握视觉大模型（SAM、DINOv2等）的应用开发和微调技术。
培训内容：
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视觉大模型发展现状：深入介绍视觉大模型的发展历程和当前主流模型，包括ViT、CLIP、SAM、DINOv2、Florence等，分析各模型的技术特点和适用场景，建立视觉大模型的整体认知。
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主流视觉大模型介绍：详细讲解当前最具影响力的视觉大模型的核心技术和应用领域，包括分割一切模型（SAM）、视觉特征模型（DINOv2）、多模态模型（CLIP）、统一模型（Florence）等。
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SAM分割大模型应用：深入讲解Segment Anything Model（SAM）的原理和使用方法，教授如何调用SAM实现零样本分割、提示分割、自动分割，应用于图像编辑、物体提取等场景。
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DINOv2特征提取：介绍DINOv2自监督学习模型的特性，教授如何使用DINOv2提取高语义特征，应用于图像检索、相似度计算、少样本分类等任务。
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CLIP多模态应用：讲解CLIP模型的图文对齐原理，教授如何使用CLIP实现图文检索、零样本分类、图像生成引导，构建多模态应用。
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大模型API调用：介绍各大平台提供的视觉大模型API服务（OpenAI、Google、百度、阿里），教授如何调用这些API实现各种视觉任务，快速构建应用原型。
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提示工程在视觉中的应用：讲解提示工程（Prompt Engineering）在视觉大模型中的应用方法，教授如何设计有效的文本提示、视觉提示，引导模型生成期望的结果。
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大模型微调技术：深入介绍大模型微调的原理和方法，教授参数高效微调（LoRA、Adapter）、全量微调的技术，实现大模型在特定领域的定制化。
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大模型与传统视觉融合：讲解如何将大模型与传统视觉算法结合，教授使用大模型特征增强传统算法、大模型结果后处理、构建混合视觉系统的方法。
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大模型部署优化：介绍大模型部署的挑战和优化技术，教授模型量化、剪枝、蒸馏、推理加速等方法，实现大模型在资源受限环境下的高效运行。
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大模型应用场景：探讨视觉大模型的典型应用场景，包括智能设计、内容生成、工业质检、医疗影像、自动驾驶等，分析各场景的落地方式和价值。
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零样本分割实战：以零样本图像分割为实战案例，带领学员使用SAM大模型完成从未见过类别的目标分割任务，掌握视觉大模型的核心应用技能。
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