TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉百度云盘分享

TensorFlow+CNN实战AI图像解决方案，轻松介绍机器视觉网络资源：影视资源尺寸：2.37 GB 更新：2023-08-05

流行的计算机视觉技术+着陆，陪你进入时期出风口

成为一名优秀的人工智能图像解决技术工程师并不容易。有许多门槛和规定。大多数人都是理论霸主。在实践活动中，黄铜认为他们对结构和算法有足够的了解。然而，由于缺乏应用领域和实践机会，他们仍然不知道如何在遇到实际需求时抽象问题，然后使用模型进行处理。这门课就是为此诞生的，更注重易用性。结合项目实践活动，您可以掌握解决问题的能力！

1-10人简历评价-应届毕业生_工作经验实例1100.mp4

11-11Ai数据仓库1123.mp4

1-12人生格言-课程内容主脉和学习建议0557.mp4

1-1这是一门课堂教学0928，可以带领你轻松踏入视觉效果研发工程师.mp4

1-2此章概述0121.mp4

1-3Ai职场生日蛋糕基本定律0755.mp4

1-4职场新人——快速成为符合要求的Ai视觉效果技术工程师1201.mp4

1-5新手上路-在招聘面试中讨论新项目简历的必要性0958.mp4

1-6锦囊妙计相赠-非HR技术性高管面试更注重哪些0854.mp4

1-7换工作是必要的—如何让Ai技术猎头公司更加关注你06111.mp4

11-8加薪晋升-高端CV岗如何做好面试技巧？1123.mp4

1-9专业技能量化分析-一般职位级模型解释0738.mp4

2-10互联网时代的AI图像解决架构-TensorFlow1214.mp4

2-11用Kerasaplications获取图像特征03311.mp4

2-12用Keras构建神经元网络0958.mp4

2-13扩展OpenCV开源系统图像数据处理工具.mp4

2-14本章定会知识点和难点分析0547.mp4

2-1此章概述0051.mp4

2-2机器视觉与图像解决方案的关系0157.mp4

2-3机器视觉处理主要任务0621.mp4

2-4Ai视觉处理0834.mp4

2-5图像的特点10825.mp4

2-6图像的特点20613.mp4

2-7图像的特点30924.mp4

2-8图像的特点40522.mp4

2-9Pillow解决图像数据信息1241.mp4

3-10Ai模型评估和存储0513.mp4

3-11赏析效果图像屏幕分辨率解决效果显示0336.mp4

3-12塑造大型工厂逻辑思维，努力提高Ai模型性能0756.mp4

OpenCV人脸识别算法0317.mp4

本章定会知识点和难点分析0524.mp4

3-1此章概述0240.mp4

3-2Ai图像解决模型学习培训操作流程0924.mp4

3-3第一个Ai视觉处理新项目的准备工作.mp4

3-4步图像数据获取第一步_共享0800.mp4

进一步处理图像-应用Pilow和NumPy0512.mp4

3-6步第二步创建Ai视觉处理模型0816.mp4

3-7步，第三步，神经元网络CNN工作0607.mp4

3-8将模型PC机部署起动并运行0121.mp4

3-9步骤第四步AI模型学习和培训数据显示0802.mp4

4-1此章概述0229.mp4

4-2神经网络升级版-神经网络CN0538.mp4

4-3CNN的基本结构0345.mp4

4-4用二维过滤器检验图像特征1131.mp4

4-5将减少的图像零添加修复图像尺寸0317.mp4

4-6实例根据TensorFlow的过滤器程序编写实践活动010354.mp4

4-7实例根据TensorFlow的过滤器程序编写实践活动022738.mp4

4-8根据keras风格的Fashion-MNIST程序编写实战3221.mp4

本章定会知识点和难点分析0315.mp4

设置0605-10Adamoptimizer优化计算方法的主要参数.mp4

新项目Python编码模块化设计方案0323.mp4

5-12数据预处理模块化设计与Python编码实战0254.mp4

5-13模型构建，Python编码实战1059.mp4

5-14模型训练过程，Python编码实战1507.mp4

5-15模型评价，Python编码实战1142.mp4

5-16结论数据可视化和Python编码实战161.mp4

5-17模型的保存与Python编码实战0204.mp4

5-18结论工程验收评估0344.mp4

5-19Imagesdatagenerator解决模糊-清晰图像数据实战精解2430.mp4

5-1此章概述0251.mp4

5-20梯度消失策略0446.mp4

5-21激活函数详细说明-01双曲面正切函数1706.mp4

5-22激活函数详细说明-02ReLU函数公式1145.mp4

5-23激活函数详细说明-03LeakyReLU函数公式0915.mp4

5-24激活函数详细说明-04swish函数公式1457.mp4

本章定会知识点和难点分析0624.mp4

图像超分辨率模型2627.mp4

5-3创建第一个图像超分辨率模型0508.mp4

5-4超分辨率模型Python代码1041.mp4

5-5图像预处理1751.mp4

5-6制作多少屏幕分辨率图像数据信息-11454.mp4

5-7制作多少屏幕分辨率图像数据信息-20823.mp4

5-8屏幕分辨率图像数据信息-31333.mp4

5-9选择误差函数策略0352.mp4

6-10青少年可爱卡通图像质量提升实战1941.mp4

6-11本章定会知识点和难点分析0453.mp4

6-1此章概述0228.mp4

6-2整合业务，再次深入控制卷积，基本原理1948.mp4

6-3问题原因分析和激活函数调节策略0753.mp4

6-4提高图片质量-试图连续拆换模型0546.mp4

6-5调整epoch平衡模型的线性拟合状态0712.mp4

6-6创建图片质量评价指标-PSNR1209.mp4

6-7试图适用于彩色图像质量0153.mp4

6-8创建图片质量评价指标-SSIM1138.mp4

6-9提高图片质量-弹跳卡扣结构模型1920.mp4

7-10学习率设置策略05-Adadelta02.mp4

7-11学习率设置策略06-Adam0604.mp4

7-12学习率设置策略07-AMSGrad0324.mp4

7-13Batchnormalization提升模型练习速度0508.mp4

7-142023年兔子快乐年-图像提升实战收藏版1053.mp4

本章定会知识点和难点分析0358.mp4

7-1此章概述0109.mp4

7-2模型权重值初始值设置策略0633.mp4

7-3过拟合问题矮层分析0728.mp4

7-4模型Dropout层防止过拟策略0415.mp4

7-5引入EarlyStoping系统应对突发事件.mp4

7-6学习率设置策略01-momentum105.mp4

7-7学习率设置策略02-Nesterv0418.mp4

7-8学习率设置策略03-Adagrad0246.mp4

7-9学习率设置策略04-RMSprop0311.mp4