TensorFlow+CNN实战AI图像处理，轻松入行计算机视觉

视频资源大小：2.37 GB类型：AI图像

热门计算机视觉技术+落地应用，带你踏上时代风口

想` 0 ? I g H要成为一名优秀的Y S U cAI图像处理工程师并不容易，门槛和要求都比较多。很多人都是理论上的王者，实践上的青铜，自以为对框架、算法– ; A 7 L o的理解足够，但因为缺乏应用场景和实践机会，遇到具体需求仍然不知道该怎么抽象问题，然后用模型解决。这个课就是为此而生，V D ; [ h F x C s更偏重于实用，结合Q r ! g _ ^ m J 5项目实践，让你掌握解决问题的能力！

课程目录：

1-10简历点评-应届生_工作经验型案例1100.mp4

1-11Ai知识图谱1123.mp4

1-12金玉良言-课程知识脉络与学习建议0557.mp4

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09286 % 0 M r 7 i.mp4

1-2本章概览0121.mp4

1-3Ai职场的蛋糕定律0755.mp4

1-4初入职场-快速成为合格的Ai视觉工程师12m y ` A Z R ~ n01.mp4

1-5小白上道-面试中论项目履历的重要性0958.mp4

1-6锦囊相送-非HR技术高管面试更注重什么0854.mp4

1-0 e E / O 17跳槽必知-如何让Ai技. A # p { V F [术猎头更加关~ & J注你0611.mp4

1-8加薪升职-高端CV岗如何做足面试准备1123.mp4

1-9技能量化-常见职级模型解读0738.mp4

2-10大数据时代的AI图像处理框架-TeG 1 j |nsorFlow1214.mp4

2-11用Kerasapplications提D 5 : h % r P Q p取图像& o 7 *特征0331.mp4

2-12用Keras构建神经网络0958.mp4

2-13拓展知识OpenCV开源图像数L h ; V C O w s V据处理工具0442.mp4

2-14本章必会知识点与难点j , ? n M w 9 s :精析0547.mp4

2-1本章概览0051.mp4

2-2计算机视觉与图像处理的关系0157.mp4

2-3计算机视觉处理的基本任务06Z K o x 8 C21.mp4

2-4Ai视觉处理的应用0834.mp4

2-5图像的特征10825.mp4

2-6图像的特征20613.mp4

2-7图像的特征30924.mp4

2-8图像的特征40522.mp4

2-9Pillow处理图像数据1241.@ \ S 1 !mp4

3$ Z * I u ? ; I ~-10Ai模型的评估与保存0513.mp4

3-11欣赏成4 a ^ { f e ` }果图X l . {像分辨率处理效果展示的执行0336.mp4

3-12培养大厂思维尝试提高Ai模@ U q w型的性能0756.c I b 6 d Jmp4

3-13拓展知识OpenCV人脸检测{ . p C0317.mp4

3-14本章必会知识点与难点精析0524.mp4

3-1本章概览0240.mp4

3-2Ai图像处理模型学Z % +习的流程0924.mp4

3-3第一个Ai视觉处理项目的准备工作1314.mp4

3-4流程第一步图像数据的获取_下载0800.mp4

3-5进一步处理图像-使用Pg z y yillow和NumPy0513 r K f | #2.mp4

3-6流程第二步建立Ai视觉处理模型0816.mp4

3-7流程第三步嵌入神经网络CNN的工作0607.mp4

3-8将模型PC机部署并启{ u * { P c Z L动与运行0121.mp4

3-9流程第四步AI模型学习结果显示0802.mp4

4-1本章概览0229.mp4

4-2神经网络的升级版本-卷积神经网络I 2 : 5 qCNN0538.mp4

4-3CNN的基本结构0345.mp4

4-4用二维滤波器检测图像特征1131.mp4

4U $ e }-5将缩减的图像零填充恢复图像的尺寸0317.mp4

4-6案例基于TensorFlow的滤波器编程实践010354.mp4

4` ( g Q r-7案例基于TensorFlow的滤波器编程实践022738.mp4

4-8案例基于keras风格的Fashion-MNIST编程实战3221.mp4

4-9本章必D T j ; K (会知识点与难点* R C l e M V ? 8精析0315.mp4

5-10AdamOptimize: + w w 5 C yr优化算法参数的设定0605.mp4

5-11项目Python代码P + F ! q Y模块设计方j A b E m J } A S案0323.mp4

5-12数据预处理模块设计与Python代码实战0254.mp4

5-13模型构建与– [ B [ f Y /Python代码实战1059.mp4

5-14模型训练过程与Python代码实战1507.mp4

5-15模型评价与Pythonp ? t n $ R \ L代码实战1142.mp4

5-16结果可视化与Python代码实战1610.mp4

5-17模型的保存与Python代码实战0204.mp4

5-18阶段结果验收与评估0344.mp4

5-19ImagesDataGenerator处理[ j U w L l u模糊-清晰图像数据集实战精讲2430.mp4

5-1本章概览0251.mp4

5-20梯度消失问题策略0446.mp4

5-2C 8 o ) p B #1激活函– = ) u .数详解-01双曲正切函数1706.mp4

5-22激活函数详解-02ReLU函数1145.mp4

5-23激活函数详解-03LeakyReLU函数0915.mp4

5-24激活函数详v b B O k W f =解-04swish函数1457.mp4

5-25本章必会知识点与难点精析0624.mp4

5-2图像超分辨率模型2627.mp4

5-3建立第一个图像超分辨率模型0508.mp4

5-4超分辨率模型Pytj p )hon代码实现1\ O B $ E & H n041.mp4

5-5| b S L o l C 6 L图像预处理1751.mp4

5-6制作高低分辨率图像数据-11_ j K w454.mp4

5-7制作高低L i – u s J分@ V a A @ L J 1辨率图像数据-20823.mp4

5-8制作高低分辨率图像数据-31333.mp4

5-9选择误差函数策略035, w D – { O 0 J |2.mp4

6-10读书少年卡通图像1 \ &画质增强实战1941.mp4

6-11本章必F } h s O L P 5 5会知识点与难点精析0453.mp4

6-1本章概览0228.mp4

6-2融合业务与再次深入把控卷积原理1948.mp4

6-3问题分析与激活函数调整策略# 2 } T \ l O R0753.mp4

6-4提升画质质量-尝试不断更换模型0546.mp4

6-5调整epoch平衡模型的拟合情况0712.mg ^ @ k 7 M @ & Kp4u l j ~ d Y M E

6-6建立画质质量评估指标-PSNR1209.mp4

6-7尝试支持彩色图像画质0153C i L.mp4

6-8建立画质质量评估指标-SSIM1138.mp4

6-9提升画质质量-跳跃连接结构模型1920.mp4

7-10学习率设定策略05t W ] ?-Adadelta0220.mp4

7-11学习率设定+ 7 E策略06-Adam0604.mp4

7-12学习率设定策略07-AMSGrad0324.mp4

7-13BatchNor| R L F ( Rmalization提高模型训练速度0508.mp4

7-142023年玉兔幸福年-图像增强实战纪念版1053.mp4

7-15本章必会知识点与难点精析0358/ p A O.mp4

7-1本章概览0109.mp4

7-2模型权重初始值设定策略0633.mp4

7-3过拟合问题低层剖析0728.mp4

7-4模型Dropout层防止过拟B j N合策略0415.mp4

7-5引入EarlyStopping机制应对突发情况0827.mp4

7-6学习率设定策略01] : V 7 ` 2 Z-momentum1055.mp4

7-7学习率设定策略02-Nesterov0418.mp4

7-8学习率设定策略03-Adagrad0246.mp4

7-9学习率设定策略04-RMSprop0311.mp4