TensorFlow+CNN实战AI图像处理，轻松入行计算机视觉百度网盘下载点击快速获取相关资源
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V R C V B – U ; O是理论上的王者，实践上的青铜，自以为对框架、算法[ K I ^– ; A 7\ O { \ A 2 = O 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W w ^ L V，结合Q r ! g _ ^ m J 5项目M _ @ \ b W =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h ^ . ~ r P ~ O律0755.mp4
1-4初入职场-快速成为合格的Ai视觉工程K & $ ; h j T O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1123J 7 0 u x c 3.mp4
1-9技: h W ) t z D * =能量化-常见职级模p t O p T d )型解读W M p0738.mp4
2-10大数据时代的AI图像处理框架-TeG 1 j |nsorFlow1214.mp4
2-11用Kera_ Z # 9 6 [ j h osapplications提D 5 : h % r P Q p取图像& o 7D Q , \ p y *特征033` I u , C b ] Y b1.mp4
2-12用Keras构O Z 9 _ r A s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044` ` / r # C y U (2.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.mS u U L Y j Lp4
2-3计算机视觉处理的基本任务06Z K o x\ e n ? r 8 C21.mp4
2-4v E I y zAi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/ O #理效果展示的执行0336.mp4
3-12培养大厂思维尝试– 6 M ) @ *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S * j r0240.mp4
3-2Ai图像处理模型学Z % +习的流程09= S A # ? 124.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08a # # P k u n16.mp4
3-7流程第三步嵌入神经网络CNN的工作06R b x P ] * [ J07.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Ax | 9 fI模型学习结果显示0802.mp4
4-1本章概览0229.mp4
4-2神1 8 O经网络的升级版本-卷积神经网络I 2 :d A % ) A 5 qCNN0538.mp4
4-3CNN的基本结构0345.mp4
4-4用二维滤波器检测a Z c U * V 7 u 7图像特征1V n & 9 Y L K131.mp4
4U $ e }-5将缩减的图像零填充恢复图像的尺寸0317.b 3 6mp4
41 v c , O r H 9-6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.mpY t E c [ = z x4
5-10AdamOptimize: + w w 5 C yr优化算( | # o A Q o [ M法参数的设定0605.mp4
5-11项目Python代码P + F ! q Y模块设计{ r e O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
5-1* : } ^5模型评价与Pythonp ? t n $k c a w . ; k r R \ Le b E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
5-19ImagesDataGeneratoh – } u 0 o 4 +r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+ c Q概览0251.mpl ( g 04
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# g C / : X [ y /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f @ ~ S像超分辨率模型2627.mpX k 6 F { p / w o4
5-3建立第一个图像超i 4 a分辨率模型0508.mp4
5-4超分辨率模型Pytj p )hon代码W 6 2 ~ G { ? / c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 w4U W T w n54.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
6d + Z W O : v / X-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.mp– p 8 # X } & #4
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.mp4d W ; 9 6 $
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k Y & u @ T 3率设定策略05t W ] ?-Adadelta0220.mp4
7-11学习率设定+ 7 E策略06-Adam0604.m\ p ) / g \p4
7-c v 312学习率设定策略07-AMSGrad0324.mp4
7-13BatchNoZ | 4 . a J : T ir| R L F ( Rmaliz7 X – ( !ation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.mp4G m a U B m
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-? \ T4模型Dropout层防止过, 7 5 y | ? a拟B j N合策略0415.mp4
7-5引入EarlyStoppV l | a 0 + H Ding机制应对突发情况081 * I 6 , ]27.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i v ?设定策略04-RMSprop0311.a P 1 | [ *mp4
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