TensorFlow+CNN實戰AI圖像處理，輕松入行計算機視覺資源簡介

熱門計算機視覺技術+落地應用，帶你踏上時代風口

想要成為一名優秀的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，實踐上的青銅，自以為對框架、算法的理解足夠，但因為缺乏應用場景和實踐機會，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，更偏重于實用，結合項目實踐，讓你掌握解決問題的能力！

課程目錄

1-10簡歷點評-應屆生_工作經驗型案例1100.mp4

1-11Ai知識圖譜1123.mp4

1-12金玉良言-課程知識脈絡與學習建議0557.mp4

1-1這是一門可以帶領你輕松步入視覺開發工程師的好課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-面試中論項目履歷的重要性0958.mp4

1-6錦囊相送-非HR技術高管面試更注重什么0854.mp4

1-7跳槽必知-如何讓Ai技術獵頭更加關注你0611.mp4

1-8加薪升職-高端CV崗如何做足面試準備1123.mp4

1-9技能量化-常見職級模型解讀0738.mp4

2-10大數據時代的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構建神經網絡0958.mp4

2-13拓展知識OpenCV開源圖像數據處理工具0442.mp4

2-14本章必會知識點與難點精析0547.mp4

2-1本章概覽0051.mp4

2-2計算機視覺與圖像處理的關系0157.mp4

2-3計算機視覺處理的基本任務0621.mp4

2-4Ai視覺處理的應用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處理圖像數據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行0336.mp4

3-12培養大廠思維嘗試提高Ai模型的性能0756.mp4

3-13拓展知識OpenCV人臉檢測0317.mp4

3-14本章必會知識點與難點精析0524.mp4

3-1本章概覽0240.mp4

3-2Ai圖像處理模型學習的流程0924.mp4

3-3第一個Ai視覺處理項目的準備工作1314.mp4

3-4流程第一步圖像數據的獲取_下載0800.mp4

3-5進一步處理圖像-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網絡CNN的工作0607.mp4

3-8將模型PC機部署并啟動與運行0121.mp4

3-9流程第四步AI模型學習結果顯示0802.mp4

4-1本章概覽0229.mp4

4-2神經網絡的升級版本-卷積神經網絡CNN0538.mp4

4-3CNN的基本結構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圖像的尺寸0317.mp4

4-6案例基于TensorFlow的濾波器編程實踐010354.mp4

4-7案例基于TensorFlow的濾波器編程實踐022738.mp4

4-8案例基于keras風格的Fashion-MNIST編程實戰3221.mp4

4-9本章必會知識點與難點精析0315.mp4

5-10AdamOptimizer優化算法參數的設定0605.mp4

5-11項目Python代碼模塊設計方案0323.mp4

5-12數據預處理模塊設計與Python代碼實戰0254.mp4

5-13模型構建與Python代碼實戰1059.mp4

5-14模型訓練過程與Python代碼實戰1507.mp4

5-15模型評價與Python代碼實戰1142.mp4

5-16結果可視化與Python代碼實戰1610.mp4

5-17模型的保存與Python代碼實戰0204.mp4

5-18階段結果驗收與評估0344.mp4

5-19ImagesDataGenerator處理模糊-清晰圖像數據集實戰精講2430.mp4

5-1本章概覽0251.mp4

5-20梯度消失問題策略0446.mp4

5-21激活函數詳解-01雙曲正切函數1706.mp4

5-22激活函數詳解-02ReLU函數1145.mp4

5-23激活函數詳解-03LeakyReLU函數0915.mp4

5-24激活函數詳解-04swish函數1457.mp4

5-25本章必會知識點與難點精析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代碼實現1041.mp4

5-5圖像預處理1751.mp4

5-6制作高低分辨率圖像數據-11454.mp4

5-7制作高低分辨率圖像數據-20823.mp4

5-8制作高低分辨率圖像數據-31333.mp4

5-9選擇誤差函數策略0352.mp4

6-10讀書少年卡通圖像畫質增強實戰1941.mp4

6-11本章必會知識點與難點精析0453.mp4

6-1本章概覽0228.mp4

6-2融合業務與再次深入把控卷積原理1948.mp4

6-3問題分析與激活函數調整策略0753.mp4

6-4提升畫質質量-嘗試不斷更換模型0546.mp4

6-5調整epoch平衡模型的擬合情況0712.mp4

6-6建立畫質質量評估指標-PSNR1209.mp4

6-7嘗試支持彩色圖像畫質0153.mp4

6-8建立畫質質量評估指標-SSIM1138.mp4

6-9提升畫質質量-跳躍連接結構模型1920.mp4

7-10學習率設定策略05-Adadelta0220.mp4

7-11學習率設定策略06-Adam0604.mp4

7-12學習率設定策略07-AMSGrad0324.mp4

7-13BatchNormalization提高模型訓練速度0508.mp4

7-142023年玉兔幸福年-圖像增強實戰紀念版1053.mp4

7-15本章必會知識點與難點精析0358.mp4

7-1本章概覽0109.mp4

7-2模型權重初始值設定策略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機制應對突發情況0827.mp4

7-6學習率設定策略01-momentum1055.mp4

7-7學習率設定策略02-Nesterov0418.mp4

7-8學習率設定策略03-Adagrad0246.mp4

7-9學習率設定策略04-RMSprop0311.mp4