鯨字號2022年CiCi的倫敦藝術大學插畫專業(yè)課
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TensorFlow+CNN實戰(zhàn)AI圖像處理，輕松入行計算機視覺
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- 視頻資源大?。?.37 GB 更新時間：2023-08-05
TensorFlow+CNN實戰(zhàn)AI圖像處理，輕松入行計算機視覺資源簡介：
熱門計算機視覺技術+落地應用，帶你踏上時代風口
想要成為一名優(yōu)秀的AI圖像處理工程師并不容易，門檻和要求都比較多。很多人都是理論上的王者，實踐上的青銅，自以為對框架、算法的理解足夠，但因為缺乏應用場景和實踐機會，遇到具體需求仍然不知道該怎么抽象問題，然后用模型解決。這個課就是為此而生，更偏重于實用，結合項目實踐，讓你掌握解決問題的能力！
TensorFlow+CNN實戰(zhàn)AI圖像處理，入行計算機視覺百度網(wǎng)盤課程目錄
1-10簡歷點評-應屆生_工作經(jīng)驗型案例1100.mp4
1-11Ai知識圖譜1123.mp4
1-12金玉良言-課程知識脈絡與學習建議0557.mp4
1-1這是一門可以帶領你輕松步入視覺開發(fā)工程師的好課0928.mp4
1-2本章概覽0121.mp4
1-3Ai職場的蛋糕定律0755.mp4
1-4初入職場-快速成為合格的Ai視覺工程師1201.mp4
1-5小白上道-面試中論項目履歷的重要性0958.mp4
1-6錦囊相送-非HR技術高管面試更注重什么0854.mp4
1-7跳槽必知-如何讓Ai技術獵頭更加關注你0611.mp4
1-8加薪升職-高端CV崗如何做足面試準備1123.mp4
1-9技能量化-常見職級模型解讀0738.mp4
2-10大數(shù)據(jù)時代的AI圖像處理框架-TensorFlow1214.mp4
2-11用Kerasapplications提取圖像特征0331.mp4
2-12用Keras構建神經(jīng)網(wǎng)絡0958.mp4
2-13拓展知識OpenCV開源圖像數(shù)據(jù)處理工具0442.mp4
2-14本章必會知識點與難點精析0547.mp4
2-1本章概覽0051.mp4
2-2計算機視覺與圖像處理的關系0157.mp4
2-3計算機視覺處理的基本任務0621.mp4
2-4Ai視覺處理的應用0834.mp4
2-5圖像的特征10825.mp4
2-6圖像的特征20613.mp4
2-7圖像的特征30924.mp4
2-8圖像的特征40522.mp4
2-9Pillow處理圖像數(shù)據(jù)1241.mp4
3-10Ai模型的評估與保存0513.mp4
3-11欣賞成果圖像分辨率處理效果展示的執(zhí)行0336.mp4
3-12培養(yǎng)大廠思維嘗試提高Ai模型的性能0756.mp4
3-13拓展知識OpenCV人臉檢測0317.mp4
3-14本章必會知識點與難點精析0524.mp4
3-1本章概覽0240.mp4
3-2Ai圖像處理模型學習的流程0924.mp4
3-3第一個Ai視覺處理項目的準備工作1314.mp4
3-4流程第一步圖像數(shù)據(jù)的獲取_分享0800.mp4
3-5進一步處理圖像-使用Pillow和NumPy0512.mp4
3-6流程第二步建立Ai視覺處理模型0816.mp4
3-7流程第三步嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡CNN的工作0607.mp4
3-8將模型PC機部署并啟動與運行0121.mp4
3-9流程第四步AI模型學習結果顯示0802.mp4
4-1本章概覽0229.mp4
4-2神經(jīng)網(wǎng)絡的升級版本-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN0538.mp4
4-3CNN的基本結構0345.mp4
4-4用二維濾波器檢測圖像特征1131.mp4
4-5將縮減的圖像零填充恢復圖像的尺寸0317.mp4
4-6案例基于TensorFlow的濾波器編程實踐010354.mp4
4-7案例基于TensorFlow的濾波器編程實踐022738.mp4
4-8案例基于keras風格的Fashion-MNIST編程實戰(zhàn)3221.mp4
4-9本章必會知識點與難點精析0315.mp4
5-10AdamOptimizer優(yōu)化算法參數(shù)的設定0605.mp4
5-11項目Python代碼模塊設計方案0323.mp4
5-12數(shù)據(jù)預處理模塊設計與Python代碼實戰(zhàn)0254.mp4
5-13模型構建與Python代碼實戰(zhàn)1059.mp4
5-14模型訓練過程與Python代碼實戰(zhàn)1507.mp4
5-15模型評價與Python代碼實戰(zhàn)1142.mp4
5-16結果可視化與Python代碼實戰(zhàn)1610.mp4
5-17模型的保存與Python代碼實戰(zhàn)0204.mp4
5-18階段結果驗收與評估0344.mp4
5-19ImagesDataGenerator處理模糊-清晰圖像數(shù)據(jù)集實戰(zhàn)精講2430.mp4
5-1本章概覽0251.mp4
5-20梯度消失問題策略0446.mp4
5-21激活函數(shù)詳解-01雙曲正切函數(shù)1706.mp4
5-22激活函數(shù)詳解-02ReLU函數(shù)1145.mp4
5-23激活函數(shù)詳解-03LeakyReLU函數(shù)0915.mp4
5-24激活函數(shù)詳解-04swish函數(shù)1457.mp4
5-25本章必會知識點與難點精析0624.mp4
5-2圖像超分辨率模型2627.mp4
5-3建立第一個圖像超分辨率模型0508.mp4
5-4超分辨率模型Python代碼實現(xiàn)1041.mp4
5-5圖像預處理1751.mp4
5-6制作高低分辨率圖像數(shù)據(jù)-11454.mp4
5-7制作高低分辨率圖像數(shù)據(jù)-20823.mp4
5-8制作高低分辨率圖像數(shù)據(jù)-31333.mp4
5-9選擇誤差函數(shù)策略0352.mp4
6-10讀書少年卡通圖像畫質(zhì)增強實戰(zhàn)1941.mp4
6-11本章必會知識點與難點精析0453.mp4
6-1本章概覽0228.mp4
6-2融合業(yè)務與再次深入把控卷積原理1948.mp4
6-3問題分析與激活函數(shù)調(diào)整策略0753.mp4
6-4提升畫質(zhì)質(zhì)量-嘗試不斷更換模型0546.mp4
6-5調(diào)整epoch平衡模型的擬合情況0712.mp4
6-6建立畫質(zhì)質(zhì)量評估指標-PSNR1209.mp4
6-7嘗試支持彩色圖像畫質(zhì)0153.mp4
6-8建立畫質(zhì)質(zhì)量評估指標-SSIM1138.mp4
6-9提升畫質(zhì)質(zhì)量-跳躍連接結構模型1920.mp4
7-10學習率設定策略05-Adadelta0220.mp4
7-11學習率設定策略06-Adam0604.mp4
7-12學習率設定策略07-AMSGrad0324.mp4
7-13BatchNormalization提高模型訓練速度0508.mp4
7-142023年玉兔幸福年-圖像增強實戰(zhàn)紀念版1053.mp4
7-15本章必會知識點與難點精析0358.mp4
7-1本章概覽0109.mp4
7-2模型權重初始值設定策略0633.mp4
7-3過擬合問題低層剖析0728.mp4
7-4模型Dropout層防止過擬合策略0415.mp4
7-5引入EarlyStopping機制應對突發(fā)情況0827.mp4
7-6學習率設定策略01-momentum1055.mp4
7-7學習率設定策略02-Nesterov0418.mp4
7-8學習率設定策略03-Adagrad0246.mp4
7-9學習率設定策略04-RMSprop0311.mp4
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