资源目录
├──第1章 AI职场你能走多远 走近AI视觉工程师的世界
| ├──1-10简历点评-应届生_工作经验型案例.mp4 29.72M
| ├──1-11Ai知识图谱.mp4 16.67M
| ├──1-12金玉良言-课程知识脉络与学习建议.mp4 8.25M
| ├──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.mp4 19.82M
| ├──1-2本章概览.mp4 2.36M
| ├──1-3Ai职场的蛋糕定律.mp4 15.53M
| ├──1-4初入职场-快速成为合格的Ai视觉工程师.mp4 16.76M
| ├──1-5小白上道-面试中论项目履历的重要性.mp4 20.30M
| ├──1-6锦囊相送-非HR技术高管面试更注重什么.mp4 12.65M
| ├──1-7跳槽必知-如何让Ai技术猎头更加关注你.mp4 9.12M
| ├──1-8加薪升职-高端CV岗如何做足面试准备.mp4 17.73M
| └──1-9技能量化-常见职级模型解读.mp4 12.69M
├──第2章 AI视觉处理预备知识 必知概念、工具与基本操作
| ├──2-10大数据时代的AI图像处理框架-TensorFlow.mp4 19.13M
| ├──2-11用Kerasapplications提取图像特征.mp4 5.34M
| ├──2-12用Keras构建神经网络.mp4 14.68M
| ├──2-13拓展知识OpenCV开源图像数据处理工具.mp4 20.97M
| ├──2-14本章必会知识点与难点精析.mp4 8.74M
| ├──2-1本章概览.mp4 1.77M
| ├──2-2计算机视觉与图像处理的关系.mp4 2.83M
| ├──2-3计算机视觉处理的基本任务.mp4 11.66M
| ├──2-4Ai视觉处理的应用.mp4 13.77M
| ├──2-5图像的特征.mp4 18.82M
| ├──2-6图像的特征.mp4 10.59M
| ├──2-7图像的特征.mp4 19.77M
| ├──2-8图像的特征.mp4 8.06M
| └──2-9Pillow处理图像数据.mp4 20.48M
├──第3章 感悟AI视觉的精妙构思 完成第一个AI视觉项目
| ├──3-10Ai模型的评估与保存.mp4 8.17M
| ├──3-11欣赏成果图像分辨率处理效果展示的执行.mp4 5.66M
| ├──3-12培养大厂思维尝试提高Ai模型的性能.mp4 11.13M
| ├──3-13拓展知识OpenCV人脸检测.mp4 8.18M
| ├──3-14本章必会知识点与难点精析.mp4 8.62M
| ├──3-1本章概览.mp4 3.72M
| ├──3-2Ai图像处理模型学习的流程.mp4 17.61M
| ├──3-3第一个Ai视觉处理项目的准备工作.mp4 25.72M
| ├──3-4流程第一步图像数据的获取_下载.mp4 13.02M
| ├──3-5进一步处理图像-使用Pillow和NumPy.mp4 7.91M
| ├──3-6流程第二步建立Ai视觉处理模型.mp4 14.54M
| ├──3-7流程第三步嵌入神经网络CNN的工作.mp4 18.80M
| ├──3-8将模型PC机部署并启动与运行.mp4 3.02M
| └──3-9流程第四步AI模型学习结果显示.mp4 17.42M
├──第4章 Ai视觉工程师进阶 驾驭卷积神经网络模型
| ├──4-1本章概览.mp4 4.07M
| ├──4-2神经网络的升级版本-卷积神经网络CNN.mp4 11.44M
| ├──4-3CNN的基本结构.mp4 5.59M
| ├──4-4用二维滤波器检测图像特征.mp4 18.05M
| ├──4-5将缩减的图像零填充恢复图像的尺寸.mp4 5.74M
| ├──4-6案例基于TensorFlow的滤波器编程实践.mp4 9.22M
| ├──4-7案例基于TensorFlow的滤波器编程实践.mp4 53.85M
| ├──4-8案例基于keras风格的Fashion-MNIST编程实战.mp4 73.84M
| └──4-9本章必会知识点与难点精析.mp4 5.29M
├──第5章 CNN增强图像分辨率项目： 实战精讲
| ├──5-10AdamOptimizer优化算法参数的设定.mp4 12.15M
| ├──5-11项目Python代码模块设计方案.mp4 7.70M
| ├──5-12数据预处理模块设计与Python代码实战.mp4 11.32M
| ├──5-13模型构建与Python代码实战.mp4 20.97M
| ├──5-14模型训练过程与Python代码实战.mp4 32.70M
| ├──5-15模型评价与Python代码实战.mp4 33.03M
| ├──5-16结果可视化与Python代码实战.mp4 40.32M
| ├──5-17模型的保存与Python代码实战.mp4 4.76M
| ├──5-18阶段结果验收与评估.mp4 5.76M
| ├──5-19ImagesDataGenerator处理模糊-清晰图像数据集实战精讲.mp4 64.76M
| ├──5-1本章概览.mp4 3.96M
| ├──5-20梯度消失问题策略.mp4 6.41M
| ├──5-21激活函数详解-01双曲正切函数.mp4 28.99M
| ├──5-22激活函数详解-02ReLU函数.mp4 19.94M
| ├──5-23激活函数详解-03LeakyReLU函数.mp4 17.23M
| ├──5-24激活函数详解-04swish函数.mp4 29.24M
| ├──5-25本章必会知识点与难点精析.mp4 12.38M
| ├──5-2图像超分辨率模型.mp4 52.43M
| ├──5-3建立第一个图像超分辨率模型.mp4 8.38M
| ├──5-4超分辨率模型Python代码实现.mp4 24.41M
| ├──5-5图像预处理.mp4 40.48M
| ├──5-6制作高低分辨率图像数据.mp4 31.14M
| ├──5-7制作高低分辨率图像数据.mp4 16.08M
| ├──5-8制作高低分辨率图像数据.mp4 36.59M
| └──5-9选择误差函数策略.mp4 6.45M
├──第6章 项目优化实战： 项目Leader的内功心法
| ├──6-10读书少年卡通图像画质增强实战.mp4 53.09M
| ├──6-11本章必会知识点与难点精析.mp4 8.03M
| ├──6-1本章概览.mp4 3.77M
| ├──6-2融合业务与再次深入把控卷积原理.mp4 40.86M
| ├──6-3问题分析与激活函数调整策略.mp4 13.64M
| ├──6-4提升画质质量-尝试不断更换模型.mp4 8.30M
| ├──6-5调整epoch平衡模型的拟合情况.mp4 12.11M
| ├──6-6建立画质质量评估指标-PSNR.mp4 24.96M
| ├──6-7尝试支持彩色图像画质.mp4 6.63M
| ├──6-8建立画质质量评估指标-SSIM.mp4 19.43M
| └──6-9提升画质质量-跳跃连接结构模型.mp4 39.05M
└──第7章 研发优质产品： 持续打磨产品核心功能
| ├──7-10学习率设定策略05-Adadelta.mp4 3.99M
| ├──7-11学习率设定策略06-Adam.mp4 11.85M
| ├──7-12学习率设定策略07-AMSGrad.mp4 6.78M
| ├──7-13BatchNormalization提高模型训练速度.mp4 9.32M
| ├──7-142023年玉兔幸福年-图像增强实战纪念版.mp4 44.60M
| ├──7-15本章必会知识点与难点精析.mp4 6.25M
| ├──7-1本章概览.mp4 1.90M
| ├──7-2模型权重初始值设定策略.mp4 10.55M
| ├──7-3过拟合问题低层剖析.mp4 10.08M
| ├──7-4模型Dropout层防止过拟合策略.mp4 6.71M
| ├──7-5引入EarlyStopping机制应对突发情况.mp4 19.66M
| ├──7-6学习率设定策略01-momentum.mp4 18.74M
| ├──7-7学习率设定策略02-Nesterov.mp4 7.76M
| ├──7-8学习率设定策略03-Adagrad.mp4 5.30M
| └──7-9学习率设定策略04-RMSprop.mp4 6.14M
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