TensorFlow+CNN實(shí)戰(zhàn)AI圖像處理，輕松入行計(jì)算機(jī)視覺資源簡介

熱門計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)+落地應(yīng)用，帶你踏上時代風(fēng)口

想要成為一名優(yōu)秀的AI圖像處理工程師并不容易，門檻和要求都比較多。很多人都是理論上的王者，實(shí)踐上的青銅，自以為對框架、算法的理解足夠，但因?yàn)槿狈?yīng)用場景和實(shí)踐機(jī)會，遇到具體需求仍然不知道該怎么抽象問題，然后用模型解決。這個課就是為此而生，更偏重于實(shí)用，結(jié)合項(xiàng)目實(shí)踐，讓你掌握解決問題的能力！

課程目錄

1-10簡歷點(diǎn)評-應(yīng)屆生_工作經(jīng)驗(yàn)型案例1100.mp4

1-11Ai知識圖譜1123.mp4

1-12金玉良言-課程知識脈絡(luò)與學(xué)習(xí)建議0557.mp4

1-1這是一門可以帶領(lǐng)你輕松步入視覺開發(fā)工程師的好課0928.mp4

1-2本章概覽0121.mp4

1-3Ai職場的蛋糕定律0755.mp4

1-4初入職場-快速成為合格的Ai視覺工程師1201.mp4

1-5小白上道-面試中論項(xiàng)目履歷的重要性0958.mp4

1-6錦囊相送-非HR技術(shù)高管面試更注重什么0854.mp4

1-7跳槽必知-如何讓Ai技術(shù)獵頭更加關(guān)注你0611.mp4

1-8加薪升職-高端CV崗如何做足面試準(zhǔn)備1123.mp4

1-9技能量化-常見職級模型解讀0738.mp4

2-10大數(shù)據(jù)時代的AI圖像處理框架-TensorFlow1214.mp4

2-11用Kerasapplications提取圖像特征0331.mp4

2-12用Keras構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)0958.mp4

2-13拓展知識OpenCV開源圖像數(shù)據(jù)處理工具0442.mp4

2-14本章必會知識點(diǎn)與難點(diǎn)精析0547.mp4

2-1本章概覽0051.mp4

2-2計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理的關(guān)系0157.mp4

2-3計(jì)算機(jī)視覺處理的基本任務(wù)0621.mp4

2-4Ai視覺處理的應(yīng)用0834.mp4

2-5圖像的特征10825.mp4

2-6圖像的特征20613.mp4

2-7圖像的特征30924.mp4

2-8圖像的特征40522.mp4

2-9Pillow處理圖像數(shù)據(jù)1241.mp4

3-10Ai模型的評估與保存0513.mp4

3-11欣賞成果圖像分辨率處理效果展示的執(zhí)行0336.mp4

3-12培養(yǎng)大廠思維嘗試提高Ai模型的性能0756.mp4

3-13拓展知識OpenCV人臉檢測0317.mp4

3-14本章必會知識點(diǎn)與難點(diǎn)精析0524.mp4

3-1本章概覽0240.mp4

3-2Ai圖像處理模型學(xué)習(xí)的流程0924.mp4

3-3第一個Ai視覺處理項(xiàng)目的準(zhǔn)備工作1314.mp4

3-4流程第一步圖像數(shù)據(jù)的獲取_下載0800.mp4

3-5進(jìn)一步處理圖像-使用Pillow和NumPy0512.mp4

3-6流程第二步建立Ai視覺處理模型0816.mp4

3-7流程第三步嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的工作0607.mp4

3-8將模型PC機(jī)部署并啟動與運(yùn)行0121.mp4

3-9流程第四步AI模型學(xué)習(xí)結(jié)果顯示0802.mp4

4-1本章概覽0229.mp4

4-2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的升級版本-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN0538.mp4

4-3CNN的基本結(jié)構(gòu)0345.mp4

4-4用二維濾波器檢測圖像特征1131.mp4

4-5將縮減的圖像零填充恢復(fù)圖像的尺寸0317.mp4

4-6案例基于TensorFlow的濾波器編程實(shí)踐010354.mp4

4-7案例基于TensorFlow的濾波器編程實(shí)踐022738.mp4

4-8案例基于keras風(fēng)格的Fashion-MNIST編程實(shí)戰(zhàn)3221.mp4

4-9本章必會知識點(diǎn)與難點(diǎn)精析0315.mp4

5-10AdamOptimizer優(yōu)化算法參數(shù)的設(shè)定0605.mp4

5-11項(xiàng)目Python代碼模塊設(shè)計(jì)方案0323.mp4

5-12數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊設(shè)計(jì)與Python代碼實(shí)戰(zhàn)0254.mp4

5-13模型構(gòu)建與Python代碼實(shí)戰(zhàn)1059.mp4

5-14模型訓(xùn)練過程與Python代碼實(shí)戰(zhàn)1507.mp4

5-15模型評價與Python代碼實(shí)戰(zhàn)1142.mp4

5-16結(jié)果可視化與Python代碼實(shí)戰(zhàn)1610.mp4

5-17模型的保存與Python代碼實(shí)戰(zhàn)0204.mp4

5-18階段結(jié)果驗(yàn)收與評估0344.mp4

5-19ImagesDataGenerator處理模糊-清晰圖像數(shù)據(jù)集實(shí)戰(zhàn)精講2430.mp4

5-1本章概覽0251.mp4

5-20梯度消失問題策略0446.mp4

5-21激活函數(shù)詳解-01雙曲正切函數(shù)1706.mp4

5-22激活函數(shù)詳解-02ReLU函數(shù)1145.mp4

5-23激活函數(shù)詳解-03LeakyReLU函數(shù)0915.mp4

5-24激活函數(shù)詳解-04swish函數(shù)1457.mp4

5-25本章必會知識點(diǎn)與難點(diǎn)精析0624.mp4

5-2圖像超分辨率模型2627.mp4

5-3建立第一個圖像超分辨率模型0508.mp4

5-4超分辨率模型Python代碼實(shí)現(xiàn)1041.mp4

5-5圖像預(yù)處理1751.mp4

5-6制作高低分辨率圖像數(shù)據(jù)-11454.mp4

5-7制作高低分辨率圖像數(shù)據(jù)-20823.mp4

5-8制作高低分辨率圖像數(shù)據(jù)-31333.mp4

5-9選擇誤差函數(shù)策略0352.mp4

6-10讀書少年卡通圖像畫質(zhì)增強(qiáng)實(shí)戰(zhàn)1941.mp4

6-11本章必會知識點(diǎn)與難點(diǎn)精析0453.mp4

6-1本章概覽0228.mp4

6-2融合業(yè)務(wù)與再次深入把控卷積原理1948.mp4

6-3問題分析與激活函數(shù)調(diào)整策略0753.mp4

6-4提升畫質(zhì)質(zhì)量-嘗試不斷更換模型0546.mp4

6-5調(diào)整epoch平衡模型的擬合情況0712.mp4

6-6建立畫質(zhì)質(zhì)量評估指標(biāo)-PSNR1209.mp4

6-7嘗試支持彩色圖像畫質(zhì)0153.mp4

6-8建立畫質(zhì)質(zhì)量評估指標(biāo)-SSIM1138.mp4

6-9提升畫質(zhì)質(zhì)量-跳躍連接結(jié)構(gòu)模型1920.mp4

7-10學(xué)習(xí)率設(shè)定策略05-Adadelta0220.mp4

7-11學(xué)習(xí)率設(shè)定策略06-Adam0604.mp4

7-12學(xué)習(xí)率設(shè)定策略07-AMSGrad0324.mp4

7-13BatchNormalization提高模型訓(xùn)練速度0508.mp4

7-142023年玉兔幸福年-圖像增強(qiáng)實(shí)戰(zhàn)紀(jì)念版1053.mp4

7-15本章必會知識點(diǎn)與難點(diǎn)精析0358.mp4

7-1本章概覽0109.mp4

7-2模型權(quán)重初始值設(shè)定策略0633.mp4

7-3過擬合問題低層剖析0728.mp4

7-4模型Dropout層防止過擬合策略0415.mp4

7-5引入EarlyStopping機(jī)制應(yīng)對突發(fā)情況0827.mp4

7-6學(xué)習(xí)率設(shè)定策略01-momentum1055.mp4

7-7學(xué)習(xí)率設(shè)定策略02-Nesterov0418.mp4

7-8學(xué)習(xí)率設(shè)定策略03-Adagrad0246.mp4

7-9學(xué)習(xí)率設(shè)定策略04-RMSprop0311.mp4