lexuecode 课程简介
TensorFlow+CNN实战AI图像处理，轻松入行计算机视觉视频课程，由乐学编程课堂网整理发布网盘高清完结版。本课带你深度讲解建模、图像处理的基本原理，实战构建完整的计算机视觉处理系统，学习图像特征提取的方法、图像特征分析的方法与思路，剖析超分辨率技术与人工智能技术相互结合的前沿业界图像处理解决方案，提升图像处理领域的实际工作能力，包括编码、建模、调优等，结合业务场景分析与解决问题，从而提升计算机视觉处理方向的岗位能力。
随着AI发展愈发成熟，计算机视觉的热度也越来越高，现在入场时机正好！遵循认知曲线，循序渐进的模块安排只有听得懂的课，才能最终转化为你的知识
立足业务视角，通过完整的计算机视觉项目实操不仅掌握技术，更掌握实际应用！
课程目录
├── 第1章 AI职场你能走多 远走近AI视觉工程师的世界/
│ ├── [ 53M] 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
│ ├── [ 95M] 1-10 简历点评 – 应届生_ 工作经验型案例
│ ├── [ 31M] 1-11 Ai知识图谱
│ ├── [ 14M] 1-12 金玉良言 – 课程知识脉络与学习建议
│ ├── [6.4M] 1-2 本章概览
│ ├── [ 45M] 1-3 Ai职场的蛋糕定律
│ ├── [ 25M] 1-4 初入职场 – 快速成为合格的Ai 视觉工程师
│ ├── [ 68M] 1-5 小白上道 – 面试中论项目履历的重要性
│ ├── [ 31M] 1-6 锦囊相送 – 非HR 技术高管面试更注重什么
│ ├── [ 25M] 1-7 跳槽必知 – 如何让Ai 技术猎头更加关注你
│ ├── [ 53M] 1-8 加薪升职 – 高端CV 岗如何做足面试准备
│ └── [ 48M] 1-9 技能量化 – 常见职级模型解读
├── 第2章 AI视觉处理预备知识必知概念、工具与基本操作/
│ ├── [5.1M] 2-1 本章概览
│ ├── [ 57M] 2-10 大数据时代的AI图像处理框架 – TensorFlow
│ ├── [ 14M] 2-11 用Keras.applications提取图像特征
│ ├── [ 40M] 2-12 用Keras构建神经网络
│ ├── [ 54M] 2-13 拓展知识：OpenCV开源图像数据处理工具
│ ├── [ 23M] 2-14 本章必会知识点与难点精析
│ ├── [6.8M] 2-2 计算机视觉与图像处理的关系
│ ├── [ 42M] 2-3 计算机视觉处理的基本任务
│ ├── [ 39M] 2-4 Ai视觉处理的应用
│ ├── [ 72M] 2-5 图像的特征（1）
│ ├── [ 33M] 2-6 图像的特征（2）
│ ├── [ 78M] 2-7 图像的特征（3）
│ ├── [ 18M] 2-8 图像的特征（4）
│ └── [ 58M] 2-9 Pillow处理图像数据
├── 第3章 感悟AI视觉的精妙构思完成第一个AI视觉项目/
│ ├── [6.5M] 3-1 本章概览
│ ├── [ 20M] 3-10 Ai模型的评估与保存
│ ├── [ 21M] 3-11 欣赏成果：图像分辨率处理效果展示的执行
│ ├── [ 27M] 3-12 培养大厂思维：尝试提高Ai模型的性能
│ ├── [ 28M] 3-13 拓展知识：OpenCV人脸检测
│ ├── [ 27M] 3-14 本章必会知识点与难点精析
│ ├── [ 67M] 3-2 Ai图像处理模型学习的流程
│ ├── [ 96M] 3-3 第一个Ai视觉处理项目的准备工作
│ ├── [ 45M] 3-4 流程第一步：图像数据的获取_下载
│ ├── [ 23M] 3-5 进一步处理图像-使用Pillow和NumPy
│ ├── [ 50M] 3-6 流程第二步：建立Ai视觉处理模型
│ ├── [ 52M] 3-7 流程第三步：嵌入神经网络（CNN）的工作
│ ├── [ 11M] 3-8 将模型PC机部署并启动与运行
│ └── [ 61M] 3-9 流程第四步：AI模型学习结果显示
├── 第4章 Ai视觉工程师进阶驾驭卷积神经网络模型/
│ ├── [ 10M] 4-1 本章概览
│ ├── [ 44M] 4-2 神经网络的升级版本-卷积神经网络（CNN）
│ ├── [ 17M] 4-3 CNN的基本结构
│ ├── [ 60M] 4-4 用二维滤波器检测图像特征
│ ├── [ 22M] 4-5 将缩减的图像零填充恢复图像的尺寸
│ ├── [ 33M] 4-6 案例：基于TensorFlow的滤波器编程实践01
│ ├── [182M] 4-7 案例：基于TensorFlow的滤波器编程实践02
│ ├── [250M] 4-8 案例：基于keras风格的Fashion-MNIST编程实战
│ └── [ 19M] 4-9 本章必会知识点与难点精析
├── 第5章 CNN增强图像分辨率项目： 实战精讲/
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│ ├── [7.0M] 5-1 本章概览
│ ├── [ 46M] 5-10 AdamOptimizer优化算法参数的设定
│ ├── [ 26M] 5-11 项目Python代码模块设计方案
│ ├── [ 26M] 5-12 数据预处理模块设计与Python代码实战
│ ├── [ 68M] 5-13 模型构建与Python代码实战
│ ├── [122M] 5-14 模型训练过程与Python代码实战
│ ├── [ 99M] 5-15 模型评价与Python代码实战
│ ├── [122M] 5-16 结果可视化与Python代码实战
│ ├── [ 17M] 5-17 模型的保存与Python代码实战
│ ├── [ 21M] 5-18 阶段结果验收与评估
│ ├── [209M] 5-19 ImagesDataGenerator处理模糊-清晰图像数据集实战精讲
│ ├── [191M] 5-2 图像超分辨率模型
│ ├── [ 12M] 5-20 梯度消失问题策略
│ ├── [ 89M] 5-21 激活函数详解-01双曲正切函数
│ ├── [ 60M] 5-22 激活函数详解-02ReLU函数
│ ├── [ 58M] 5-23 激活函数详解-03Leaky ReLU函数
│ ├── [104M] 5-24 激活函数详解-04swish函数
│ ├── [ 44M] 5-25 本章必会知识点与难点精析
│ ├── [ 31M] 5-3 建立第一个图像超分辨率模型
│ ├── [ 90M] 5-4 超分辨率模型Python代码实现
│ ├── [146M] 5-5 图像预处理
│ ├── [117M] 5-6 制作高低分辨率图像数据-1
│ ├── [ 61M] 5-7 制作高低分辨率图像数据-2
│ ├── [113M] 5-8 制作高低分辨率图像数据-3
│ └── [ 20M] 5-9 选择误差函数策略
├── 第6章 项目优化实战： 项目Leader的内功心法/
│ ├── [7.2M] 6-1 本章概览
│ ├── [168M] 6-10 读书少年卡通图像画质增强实战
│ ├── [ 28M] 6-11 本章必会知识点与难点精析
│ ├── [151M] 6-2 融合业务与再次深入把控卷积原理
│ ├── [ 49M] 6-3 问题分析与激活函数调整策略
│ ├── [ 23M] 6-4 提升画质质量-尝试不断更换模型
│ ├── [ 43M] 6-5 调整epoch平衡模型的拟合情况
│ ├── [ 87M] 6-6 建立画质质量评估指标-PSNR
│ ├── [ 16M] 6-7 尝试支持彩色图像画质
│ ├── [ 60M] 6-8 建立画质质量评估指标-SSIM
│ └── [142M] 6-9 提升画质质量-跳跃连接结构模型
└── 第7章 研发优质产品： 持续打磨产品核心功能/
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├── [3.9M] 7-1 本章概览
├── [ 12M] 7-10 学习率设定策略05-Adadelta
├── [ 44M] 7-11 学习率设定策略06-Adam
├── [ 26M] 7-12 学习率设定策略07-AMSGrad
├── [ 36M] 7-13 Batch Normalization提高模型训练速度
├── [ 91M] 7-14 2023年玉兔幸福年-图像增强实战纪念版
├── [ 22M] 7-15 本章必会知识点与难点精析
├── [ 41M] 7-2 模型权重初始值设定策略
├── [ 22M] 7-3 过拟合问题低层剖析
├── [ 20M] 7-4 模型Dropout层防止过拟合策略
├── [ 72M] 7-5 引入Early Stopping机制应对突发情况
├── [ 63M] 7-6 学习率设定策略01-momentum
├── [ 28M] 7-7 学习率设定策略02-Nesterov
├── [ 19M] 7-8 学习率设定策略03-Adagrad
└── [ 23M] 7-9 学习率设定策略04-RMSprop
更新日志
2023-3-27：已更新完结，百度云盘下载。
