TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉资源介绍:
TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉封面图
机器学习的课程,这个应该是最好入门的,多看几次,很容易明白,课程主要是讲做项目的完整的思路，如何面对问题如何解决问题,学完能大幅提升计算机视觉及图像处理相关能力，迈出人工智能视觉工程师的第一步！
资源目录:
├──1 | ├──1-10简历点评-应届生_工作经验型案例1100.mp4 39.68M | ├──1-11Ai知识图谱1123.mp4 24.37M | ├──1-12金玉良言-课程知识脉络与学习建议0557.mp4 11.11M | ├──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0928.mp4 28.47M | ├──1-2本章概览0121.mp4 3.21M | ├──1-3Ai职场的蛋糕定律0755.mp4 23.48M | ├──1-4初入职场-快速成为合格的Ai视觉工程师1201.mp4 25.23M | ├──1-5小白上道-面试中论项目履历的重要性0958.mp4 32.80M | ├──1-6锦囊相送-非HR技术高管面试更注重什么0854.mp4 17.21M | ├──1-7跳槽必知-如何让Ai技术猎头更加关注你0611.mp4 13.12M | ├──1-8加薪升职-高端CV岗如何做足面试准备1123.mp4 25.63M | └──1-9技能量化-常见职级模型解读0738.mp4 18.45M ├──2 | ├──2-10大数据时代的AI图像处理框架-TensorFlow1214.mp4 31.24M | ├──2-11用Kerasapplications提取图像特征0331.mp4 8.57M | ├──2-12用Keras构建神经网络0958.mp4 21.83M | ├──2-13拓展知识OpenCV开源图像数据处理工具0442.mp4 24.55M | ├──2-14本章必会知识点与难点精析0547.mp4 13.07M | ├──2-1本章概览0051.mp4 2.39M | ├──2-2计算机视觉与图像处理的关系0157.mp4 3.97M | ├──2-3计算机视觉处理的基本任务0621.mp4 16.52M | ├──2-4Ai视觉处理的应用0834.mp4 18.85M | ├──2-5图像的特征10825.mp4 27.62M | ├──2-6图像的特征20613.mp4 15.16M | ├──2-7图像的特征30924.mp4 31.22M | ├──2-8图像的特征40522.mp4 10.22M | └──2-9Pillow处理图像数据1241.mp4 32.04M ├──3 | ├──3-10Ai模型的评估与保存0513.mp4 11.53M | ├──3-11欣赏成果图像分辨率处理效果展示的执行0336.mp4 9.01M | ├──3-12培养大厂思维尝试提高Ai模型的性能0756.mp4 16.13M | ├──3-13拓展知识OpenCV人脸检测0317.mp4 11.53M | ├──3-14本章必会知识点与难点精析0524.mp4 13.14M | ├──3-1本章概览0240.mp4 4.80M | ├──3-2Ai图像处理模型学习的流程0924.mp4 27.41M | ├──3-3第一个Ai视觉处理项目的准备工作1314.mp4 37.79M | ├──3-4流程第一步图像数据的获取_下载0800.mp4 18.46M | ├──3-5进一步处理图像-使用Pillow和NumPy0512.mp4 11.69M | ├──3-6流程第二步建立Ai视觉处理模型0816.mp4 20.19M | ├──3-7流程第三步嵌入神经网络CNN的工作0607.mp4 24.28M | ├──3-8将模型PC机部署并启动与运行0121.mp4 4.46M | └──3-9流程第四步AI模型学习结果显示0802.mp4 24.78M ├──4 | ├──4-1本章概览0229.mp4 5.30M | ├──4-2神经网络的升级版本-卷积神经网络CNN0538.mp4 16.94M | ├──4-3CNN的基本结构0345.mp4 8.57M | ├──4-4用二维滤波器检测图像特征1131.mp4 28.46M | ├──4-5将缩减的图像零填充恢复图像的尺寸0317.mp4 9.79M | ├──4-6案例基于TensorFlow的滤波器编程实践010354.mp4 14.78M | ├──4-7案例基于TensorFlow的滤波器编程实践022738.mp4 79.35M | ├──4-8案例基于keras风格的Fashion-MNIST编程实战3221.mp4 105.05M | └──4-9本章必会知识点与难点精析0315.mp4 7.34M ├──5 | ├──5-10AdamOptimizer优化算法参数的设定0605.mp4 18.69M | ├──5-11项目Python代码模块设计方案0323.mp4 11.61M | ├──5-12数据预处理模块设计与Python代码实战0254.mp4 14.46M | ├──5-13模型构建与Python代码实战1059.mp4 29.07M | ├──5-14模型训练过程与Python代码实战1507.mp4 46.87M | ├──5-15模型评价与Python代码实战1142.mp4 46.49M | ├──5-16结果可视化与Python代码实战1610.mp4 56.11M | ├──5-17模型的保存与Python代码实战0204.mp4 6.54M | ├──5-18阶段结果验收与评估0344.mp4 8.08M | ├──5-19ImagesDataGenerator处理模糊-清晰图像数据集实战精讲2430.mp4 90.16M | ├──5-1本章概览0251.mp4 4.83M | ├──5-20梯度消失问题策略0446.mp4 9.02M | ├──5-21激活函数详解-01双曲正切函数1706.mp4 42.40M | ├──5-22激活函数详解-02ReLU函数1145.mp4 28.16M | ├──5-23激活函数详解-03LeakyReLU函数0915.mp4 25.43M | ├──5-24激活函数详解-04swish函数1457.mp4 41.19M | ├──5-25本章必会知识点与难点精析0624.mp4 17.21M | ├──5-2图像超分辨率模型2627.mp4 82.19M | ├──5-3建立第一个图像超分辨率模型0508.mp4 15.29M | ├──5-4超分辨率模型Python代码实现1041.mp4 35.01M | ├──5-5图像预处理1751.mp4 56.59M | ├──5-6制作高低分辨率图像数据-11454.mp4 45.86M | ├──5-7制作高低分辨率图像数据-20823.mp4 24.55M | ├──5-8制作高低分辨率图像数据-31333.mp4 50.96M | └──5-9选择误差函数策略0352.mp4 8.80M ├──6 | ├──6-10读书少年卡通图像画质增强实战1941.mp4 73.38M | ├──6-11本章必会知识点与难点精析0453.mp4 12.68M | ├──6-1本章概览0228.mp4 4.50M | ├──6-2融合业务与再次深入把控卷积原理1948.mp4 64.21M | ├──6-3问题分析与激活函数调整策略0753.mp4 21.51M | ├──6-4提升画质质量-尝试不断更换模型0546.mp4 12.37M | ├──6-5调整epoch平衡模型的拟合情况0712.mp4 17.98M | ├──6-6建立画质质量评估指标-PSNR1209.mp4 38.48M | ├──6-7尝试支持彩色图像画质0153.mp4 8.85M | ├──6-8建立画质质量评估指标-SSIM1138.mp4 28.66M | └──6-9提升画质质量-跳跃连接结构模型1920.mp4 57.82M └──7 | ├──7-10学习率设定策略05-Adadelta0220.mp4 5.30M | ├──7-11学习率设定策略06-Adam0604.mp4 17.11M | ├──7-12学习率设定策略07-AMSGrad0324.mp4 9.14M | ├──7-13BatchNormalization提高模型训练速度0508.mp4 13.31M | ├──7-142023年玉兔幸福年-图像增强实战纪念版1053.mp4 57.83M | ├──7-15本章必会知识点与难点精析0358.mp4 8.68M | ├──7-1本章概览0109.mp4 2.39M | ├──7-2模型权重初始值设定策略0633.mp4 15.31M | ├──7-3过拟合问题低层剖析0728.mp4 13.98M | ├──7-4模型Dropout层防止过拟合策略0415.mp4 10.37M | ├──7-5引入EarlyStopping机制应对突发情况0827.mp4 29.63M | ├──7-6学习率设定策略01-momentum1055.mp4 25.93M | ├──7-7学习率设定策略02-Nesterov0418.mp4 11.16M | ├──7-8学习率设定策略03-Adagrad0246.mp4 7.35M | └──7-9学习率设定策略04-RMSprop0311.mp4 8.17M
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