TensorFlow+CNN实战AI图像处理，轻松入行计算机视觉「已完结」

第1章 AI职场你能走多 远走近AI视觉工程师的世界/

[ 53M] 1-1 这是一门可以带领你轻松步入视觉开发工程师的好课

[ 95M] 1-10 简历点评 – 应届生_ 工作经验型案例

[ 31M] 1-11 Ai知识图谱

[ 14M] 1-12 金玉良言 – 课程知识脉络与学习建议

[6.4M] 1-2 本章概览

[ 45M] 1-3 Ai职场的蛋糕定律

[ 25M] 1-4 初入职场 – 快速成为合格的Ai 视觉工程师

[ 68M] 1-5 小白上道 – 面试中论项目履历的重要性

[ 31M] 1-6 锦囊相送 – 非HR 技术高管面试更注重什么

[ 25M] 1-7 跳槽必知 – 如何让Ai 技术猎头更加关注你

[ 53M] 1-8 加薪升职 – 高端CV 岗如何做足面试准备

[ 48M] 1-9 技能量化 – 常见职级模型解读

第2章 AI视觉处理预备知识必知概念、工具与基本操作/

[5.1M] 2-1 本章概览

[ 57M] 2-10 大数据时代的AI图像处理框架 – TensorFlow

[ 14M] 2-11 用Keras.applications提取图像特征

[ 40M] 2-12 用Keras构建神经网络

[ 54M] 2-13 拓展知识：OpenCV开源图像数据处理工具

[ 23M] 2-14 本章必会知识点与难点精析

[6.8M] 2-2 计算机视觉与图像处理的关系

[ 42M] 2-3 计算机视觉处理的基本任务

[ 39M] 2-4 Ai视觉处理的应用

[ 72M] 2-5 图像的特征（1）

[ 33M] 2-6 图像的特征（2）

[ 78M] 2-7 图像的特征（3）

[ 18M] 2-8 图像的特征（4）

[ 58M] 2-9 Pillow处理图像数据

第3章 感悟AI视觉的精妙构思完成第一个AI视觉项目/

[6.5M] 3-1 本章概览

[ 20M] 3-10 Ai模型的评估与保存

[ 21M] 3-11 欣赏成果：图像分辨率处理效果展示的执行

[ 27M] 3-12 培养大厂思维：尝试提高Ai模型的性能

[ 28M] 3-13 拓展知识：OpenCV人脸检测

[ 27M] 3-14 本章必会知识点与难点精析

[ 67M] 3-2 Ai图像处理模型学习的流程

[ 96M] 3-3 第一个Ai视觉处理项目的准备工作

[ 45M] 3-4 流程第一步：图像数据的获取_下载

[ 23M] 3-5 进一步处理图像-使用Pillow和NumPy

[ 50M] 3-6 流程第二步：建立Ai视觉处理模型

[ 52M] 3-7 流程第三步：嵌入神经网络（CNN）的工作

[ 11M] 3-8 将模型PC机部署并启动与运行

[ 61M] 3-9 流程第四步：AI模型学习结果显示

第4章 Ai视觉工程师进阶驾驭卷积神经网络模型/

[ 10M] 4-1 本章概览

[ 44M] 4-2 神经网络的升级版本-卷积神经网络（CNN）

[ 17M] 4-3 CNN的基本结构

[ 60M] 4-4 用二维滤波器检测图像特征

[ 22M] 4-5 将缩减的图像零填充恢复图像的尺寸

[ 33M] 4-6 案例：基于TensorFlow的滤波器编程实践01

[182M] 4-7 案例：基于TensorFlow的滤波器编程实践02

[250M] 4-8 案例：基于keras风格的Fashion-MNIST编程实战

[ 19M] 4-9 本章必会知识点与难点精析

第5章 CNN增强图像分辨率项目： 实战精讲/

[7.0M] 5-1 本章概览

[ 46M] 5-10 AdamOptimizer优化算法参数的设定

[ 26M] 5-11 项目Python代码模块设计方案

[ 26M] 5-12 数据预处理模块设计与Python代码实战

[ 68M] 5-13 模型构建与Python代码实战

[122M] 5-14 模型训练过程与Python代码实战

[ 99M] 5-15 模型评价与Python代码实战

[122M] 5-16 结果可视化与Python代码实战

[ 17M] 5-17 模型的保存与Python代码实战

[ 21M] 5-18 阶段结果验收与评估

[209M] 5-19 ImagesDataGenerator处理模糊-清晰图像数据集实战精讲

[191M] 5-2 图像超分辨率模型[更多it资源 www.ukoou.com]

[ 12M] 5-20 梯度消失问题策略

[ 89M] 5-21 激活函数详解-01双曲正切函数

[ 60M] 5-22 激活函数详解-02ReLU函数

[ 58M] 5-23 激活函数详解-03Leaky ReLU函数

[104M] 5-24 激活函数详解-04swish函数

[ 44M] 5-25 本章必会知识点与难点精析

[ 31M] 5-3 建立第一个图像超分辨率模型

[ 90M] 5-4 超分辨率模型Python代码实现

[146M] 5-5 图像预处理

[117M] 5-6 制作高低分辨率图像数据-1

[ 61M] 5-7 制作高低分辨率图像数据-2

[113M] 5-8 制作高低分辨率图像数据-3

[ 20M] 5-9 选择误差函数策略

第6章 项目优化实战： 项目Leader的内功心法/

[7.2M] 6-1 本章概览

[168M] 6-10 读书少年卡通图像画质增强实战

[ 28M] 6-11 本章必会知识点与难点精析

[151M] 6-2 融合业务与再次深入把控卷积原理

[ 49M] 6-3 问题分析与激活函数调整策略

[ 23M] 6-4 提升画质质量-尝试不断更换模型

[ 43M] 6-5 调整epoch平衡模型的拟合情况

[ 87M] 6-6 建立画质质量评估指标-PSNR

[ 16M] 6-7 尝试支持彩色图像画质

[ 60M] 6-8 建立画质质量评估指标-SSIM

[142M] 6-9 提升画质质量-跳跃连接结构模型

第7章 研发优质产品： 持续打磨产品核心功能/

[3.9M] 7-1 本章概览[更多it资源 www.ukoou.com]

[ 12M] 7-10 学习率设定策略05-Adadelta

[ 44M] 7-11 学习率设定策略06-Adam

[ 26M] 7-12 学习率设定策略07-AMSGrad

[ 36M] 7-13 Batch Normalization提高模型训练速度

[ 91M] 7-14 2023年玉兔幸福年-图像增强实战纪念版

[ 22M] 7-15 本章必会知识点与难点精析

[ 41M] 7-2 模型权重初始值设定策略

[ 22M] 7-3 过拟合问题低层剖析

[ 20M] 7-4 模型Dropout层防止过拟合策略

[ 72M] 7-5 引入Early Stopping机制应对突发情况

[ 63M] 7-6 学习率设定策略01-momentum

[ 28M] 7-7 学习率设定策略02-Nesterov

[ 19M] 7-8 学习率设定策略03-Adagrad

[ 23M] 7-9 学习率设定策略04-RMSprop

资料代码/