【资源介绍】：
热门计算机视觉技术+落地应用，带你踏上时代风口
想要成为一名优秀的AI图像处理工程师并不容易，门槛和要求都比较多。很多人都是理论上的王者，实践上的青铜，自以为对框架、算法的理解足够，但因为缺乏应用场景和实践机会，遇到具体需求仍然不知道该怎么抽象问题，然后用模型解决。这个课就是为此而生，更偏重于实用，结合项目实践，让你掌握解决问题的能力！
【资源目录】:
├──1
| ├──1-10简历点评-应届生_工作经验型案例1100_ev.mp4 39.68M
| ├──1-11Ai知识图谱1123_ev.mp4 24.37M
| ├──1-12金玉良言-课程知识脉络与学习建议0557_ev.mp4 11.11M
| ├──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0928_ev.mp4 28.47M
| ├──1-2本章概览0121_ev.mp4 3.21M
| ├──1-3Ai职场的蛋糕定律0755_ev.mp4 23.48M
| ├──1-4初入职场-快速成为合格的Ai视觉工程师1201_ev.mp4 25.23M
| ├──1-5小白上道-面试中论项目履历的重要性0958_ev.mp4 32.80M
| ├──1-6锦囊相送-非HR技术高管面试更注重什么0854_ev.mp4 17.21M
| ├──1-7跳槽必知-如何让Ai技术猎头更加关注你0611_ev.mp4 13.12M
| ├──1-8加薪升职-高端CV岗如何做足面试准备1123_ev.mp4 25.63M
| └──1-9技能量化-常见职级模型解读0738_ev.mp4 18.45M
├──2
| ├──2-10大数据时代的AI图像处理框架-TensorFlow1214_ev.mp4 31.24M
| ├──2-11用Kerasapplications提取图像特征0331_ev.mp4 8.57M
| ├──2-12用Keras构建神经网络0958_ev.mp4 21.83M
| ├──2-13拓展知识OpenCV开源图像数据处理工具0442_ev.mp4 24.55M
| ├──2-14本章必会知识点与难点精析0547_ev.mp4 13.07M
| ├──2-1本章概览0051_ev.mp4 2.39M
| ├──2-2计算机视觉与图像处理的关系0157_ev.mp4 3.97M
| ├──2-3计算机视觉处理的基本任务0621_ev.mp4 16.52M
| ├──2-4Ai视觉处理的应用0834_ev.mp4 18.85M
| ├──2-5图像的特征10825_ev.mp4 27.62M
| ├──2-6图像的特征20613_ev.mp4 15.16M
| ├──2-7图像的特征30924_ev.mp4 31.22M
| ├──2-8图像的特征40522_ev.mp4 10.22M
| └──2-9Pillow处理图像数据1241_ev.mp4 32.04M
├──3
| ├──3-10Ai模型的评估与保存0513_ev.mp4 11.53M
| ├──3-11欣赏成果图像分辨率处理效果展示的执行0336_ev.mp4 9.01M
| ├──3-12培养大厂思维尝试提高Ai模型的性能0756_ev.mp4 16.13M
| ├──3-13拓展知识OpenCV人脸检测0317_ev.mp4 11.53M
| ├──3-14本章必会知识点与难点精析0524_ev.mp4 13.14M
| ├──3-1本章概览0240_ev.mp4 4.80M
| ├──3-2Ai图像处理模型学习的流程0924_ev.mp4 27.41M
| ├──3-3第一个Ai视觉处理项目的准备工作1314_ev.mp4 37.79M
| ├──3-4流程第一步图像数据的获取_下载0800_ev.mp4 18.46M
| ├──3-5进一步处理图像-使用Pillow和NumPy0512_ev.mp4 11.69M
| ├──3-6流程第二步建立Ai视觉处理模型0816_ev.mp4 20.19M
| ├──3-7流程第三步嵌入神经网络CNN的工作0607_ev.mp4 24.28M
| ├──3-8将模型PC机部署并启动与运行0121_ev.mp4 4.46M
| └──3-9流程第四步AI模型学习结果显示0802_ev.mp4 24.78M
├──4
| ├──4-1本章概览0229_ev.mp4 5.30M
| ├──4-2神经网络的升级版本-卷积神经网络CNN0538_ev.mp4 16.94M
| ├──4-3CNN的基本结构0345_ev.mp4 8.57M
| ├──4-4用二维滤波器检测图像特征1131_ev.mp4 28.46M
| ├──4-5将缩减的图像零填充恢复图像的尺寸0317_ev.mp4 9.79M
| ├──4-6案例基于TensorFlow的滤波器编程实践010354_ev.mp4 14.78M
| ├──4-7案例基于TensorFlow的滤波器编程实践022738_ev.mp4 79.35M
| ├──4-8案例基于keras风格的Fashion-MNIST编程实战3221_ev.mp4 105.05M
| └──4-9本章必会知识点与难点精析0315_ev.mp4 7.34M
├──5
| ├──5-10AdamOptimizer优化算法参数的设定0605_ev.mp4 18.69M
| ├──5-11项目Python代码模块设计方案0323_ev.mp4 11.61M
| ├──5-12数据预处理模块设计与Python代码实战0254_ev.mp4 14.46M
| ├──5-13模型构建与Python代码实战1059_ev.mp4 29.07M
| ├──5-14模型训练过程与Python代码实战1507_ev.mp4 46.87M
| ├──5-15模型评价与Python代码实战1142_ev.mp4 46.49M
| ├──5-16结果可视化与Python代码实战1610_ev.mp4 56.11M
| ├──5-17模型的保存与Python代码实战0204_ev.mp4 6.54M
| ├──5-18阶段结果验收与评估0344_ev.mp4 8.08M
| ├──5-19ImagesDataGenerator处理模糊-清晰图像数据集实战精讲2430_ev.mp4 90.16M
| ├──5-1本章概览0251_ev.mp4 4.83M
| ├──5-20梯度消失问题策略0446_ev.mp4 9.02M
| ├──5-21激活函数详解-01双曲正切函数1706_ev.mp4 42.40M
| ├──5-22激活函数详解-02ReLU函数1145_ev.mp4 28.16M
| ├──5-23激活函数详解-03LeakyReLU函数0915_ev.mp4 25.43M
| ├──5-24激活函数详解-04swish函数1457_ev.mp4 41.19M
| ├──5-25本章必会知识点与难点精析0624_ev.mp4 17.21M
| ├──5-2图像超分辨率模型2627_ev.mp4 82.19M
| ├──5-3建立第一个图像超分辨率模型0508_ev.mp4 15.29M
| ├──5-4超分辨率模型Python代码实现1041_ev.mp4 35.01M
| ├──5-5图像预处理1751_ev.mp4 56.59M
| ├──5-6制作高低分辨率图像数据-11454_ev.mp4 45.86M
| ├──5-7制作高低分辨率图像数据-20823_ev.mp4 24.55M
| ├──5-8制作高低分辨率图像数据-31333_ev.mp4 50.96M
| └──5-9选择误差函数策略0352_ev.mp4 8.80M
├──6
| ├──6-10读书少年卡通图像画质增强实战1941_ev.mp4 73.38M
| ├──6-11本章必会知识点与难点精析0453_ev.mp4 12.68M
| ├──6-1本章概览0228_ev.mp4 4.50M
| ├──6-2融合业务与再次深入把控卷积原理1948_ev.mp4 64.21M
| ├──6-3问题分析与激活函数调整策略0753_ev.mp4 21.51M
| ├──6-4提升画质质量-尝试不断更换模型0546_ev.mp4 12.37M
| ├──6-5调整epoch平衡模型的拟合情况0712_ev.mp4 17.98M
| ├──6-6建立画质质量评估指标-PSNR1209_ev.mp4 38.48M
| ├──6-7尝试支持彩色图像画质0153_ev.mp4 8.85M
| ├──6-8建立画质质量评估指标-SSIM1138_ev.mp4 28.66M
| └──6-9提升画质质量-跳跃连接结构模型1920_ev.mp4 57.82M
└──7
| ├──7-10学习率设定策略05-Adadelta0220_ev.mp4 5.30M
| ├──7-11学习率设定策略06-Adam0604_ev.mp4 17.11M
| ├──7-12学习率设定策略07-AMSGrad0324_ev.mp4 9.14M
| ├──7-13BatchNormalization提高模型训练速度0508_ev.mp4 13.31M
| ├──7-142023年玉兔幸福年-图像增强实战纪念版1053_ev.mp4 57.83M
| ├──7-15本章必会知识点与难点精析0358_ev.mp4 8.68M
| ├──7-1本章概览0109_ev.mp4 2.39M
| ├──7-2模型权重初始值设定策略0633_ev.mp4 15.31M
| ├──7-3过拟合问题低层剖析0728_ev.mp4 13.98M
| ├──7-4模型Dropout层防止过拟合策略0415_ev.mp4 10.37M
| ├──7-5引入EarlyStopping机制应对突发情况0827_ev.mp4 29.63M
| ├──7-6学习率设定策略01-momentum1055_ev.mp4 25.93M
| ├──7-7学习率设定策略02-Nesterov0418_ev.mp4 11.16M
| ├──7-8学习率设定策略03-Adagrad0246_ev.mp4 7.35M
| └──7-9学习率设定策略04-RMSprop0311_ev.mp4 8.17M
