[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
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THE END
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