[630] TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉 – 网盘下载工业级项目实现能力/业务思维/编程思维/设计思维，4位一体全面提升

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1. AI职场你能走多远: 走近AI视觉工程师的世界

• 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
• 1-2 本章概览
• 1-3 Ai职场的蛋糕定律
• 1-4 初入职场 – 快速成为合格的Ai 视觉工程师
• 1-5 小白上道 – 面试中论项目履历的重要性
• 1-6 锦囊相送 – 非HR 技术高管面试更注重什么
• 1-7 跳槽必知 – 如何让Ai 技术猎头更加关注你
• 1-8 加薪升职 – 高端CV 岗如何做足面试准备
• 1-9 技能量化 – 常见职级模型解读
• 1-10 简历点评 – 应届生_ 工作经验型案例
• 1-11 Ai知识图谱
• 1-12 金玉良言 – 课程知识脉络与学习建议

2. AI视觉处理预备知识: 必知概念、工具与基本操作

• 2-1 本章概览
• 2-2 计算机视觉与图像处理的关系
• 2-3 计算机视觉处理的基本任务
• 2-4 Ai视觉处理的应用
• 2-5 图像的特征（1）
• 2-6 图像的特征（2）
• 2-7 图像的特征（3）
• 2-8 图像的特征（4）
• 2-9 Pillow处理图像数据
• 2-10 大数据时代的AI图像处理框架 – TensorFlow
• 2-11 用Keras.applications提取图像特征
• 2-12 用Keras构建神经网络
• 2-13 拓展知识：OpenCV开源图像数据处理工具
• 2-14 本章必会知识点与难点精析
• 2-15 【补充】Anaconda基础与实践

3. 感悟AI视觉的精妙构思: 完成第一个AI视觉项目

• 3-1 本章概览
• 3-2 Ai图像处理模型学习的流程
• 3-3 第一个Ai视觉处理项目的准备工作
• 3-4 流程第一步：图像数据的获取_下载
• 3-5 进一步处理图像-使用Pillow和NumPy
• 3-6 流程第二步：建立Ai视觉处理模型
• 3-7 流程第三步：嵌入神经网络（CNN）的工作
• 3-8 将模型PC机部署并启动与运行
• 3-9 流程第四步：AI模型学习结果显示
• 3-10 Ai模型的评估与保存
• 3-11 欣赏成果：图像分辨率处理效果展示的执行
• 3-12 培养大厂思维：尝试提高Ai模型的性能
• 3-13 拓展知识：OpenCV人脸检测
• 3-14 本章必会知识点与难点精析

4. Ai视觉工程师进阶: 驾驭卷积神经网络模型

• 4-1 本章概览
• 4-2 神经网络的升级版本-卷积神经网络（CNN）
• 4-3 CNN的基本结构
• 4-4 用二维滤波器检测图像特征
• 4-5 将缩减的图像零填充恢复图像的尺寸
• 4-6 案例：基于TensorFlow的滤波器编程实践01
• 4-7 案例：基于TensorFlow的滤波器编程实践02
• 4-8 案例：基于keras风格的Fashion-MNIST编程实战
• 4-9 本章必会知识点与难点精析

5. CNN增强图像分辨率项目： 实战精讲

• 5-1 本章概览
• 5-2 图像超分辨率模型
• 5-3 建立第一个图像超分辨率模型
• 5-4 超分辨率模型Python代码实现
• 5-5 图像预处理
• 5-6 制作高低分辨率图像数据-1
• 5-7 制作高低分辨率图像数据-2
• 5-8 制作高低分辨率图像数据-3
• 5-9 选择误差函数策略
• 5-10 AdamOptimizer优化算法参数的设定
• 5-11 项目Python代码模块设计方案
• 5-12 数据预处理模块设计与Python代码实战
• 5-13 模型构建与Python代码实战
• 5-14 模型训练过程与Python代码实战
• 5-15 模型评价与Python代码实战
• 5-16 结果可视化与Python代码实战
• 5-17 模型的保存与Python代码实战
• 5-18 阶段结果验收与评估
• 5-19 ImagesDataGenerator处理模糊-清晰图像数据集实战精讲
• 5-20 梯度消失问题策略
• 5-21 激活函数详解-01双曲正切函数
• 5-22 激活函数详解-02ReLU函数
• 5-23 激活函数详解-03Leaky ReLU函数
• 5-24 激活函数详解-04swish函数
• 5-25 本章必会知识点与难点精析

6. 项目优化实战： 项目Leader的内功心法

• 6-1 本章概览
• 6-2 融合业务与再次深入把控卷积原理
• 6-3 问题分析与激活函数调整策略
• 6-4 提升画质质量-尝试不断更换模型
• 6-5 调整epoch平衡模型的拟合情况
• 6-6 建立画质质量评估指标-PSNR
• 6-7 尝试支持彩色图像画质
• 6-8 建立画质质量评估指标-SSIM
• 6-9 提升画质质量-跳跃连接结构模型
• 6-10 读书少年卡通图像画质增强实战
• 6-11 本章必会知识点与难点精析

7. 研发优质产品： 持续打磨产品核心功能

• 7-1 本章概览
• 7-2 模型权重初始值设定策略
• 7-3 过拟合问题低层剖析
• 7-4 模型Dropout层防止过拟合策略
• 7-5 引入Early Stopping机制应对突发情况
• 7-6 学习率设定策略01-momentum
• 7-7 学习率设定策略02-Nesterov
• 7-8 学习率设定策略03-Adagrad
• 7-9 学习率设定策略04-RMSprop
• 7-10 学习率设定策略05-Adadelta
• 7-11 学习率设定策略06-Adam
• 7-12 学习率设定策略07-AMSGrad
• 7-13 Batch Normalization提高模型训练速度
• 7-14 2023年玉兔幸福年-图像增强实战纪念版
• 7-15 本章必会知识点与难点精析