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.mp4
│   ├── [ 95M]  1-10 简历点评 - 应届生_ 工作经验型案例.mp4
│   ├── [ 31M]  1-11 Ai知识图谱.mp4
│   ├── [ 14M]  1-12 金玉良言 - 课程知识脉络与学习建议.mp4
│   ├── [6.4M]  1-2 本章概览.mp4
│   ├── [ 45M]  1-3 Ai职场的蛋糕定律.mp4
│   ├── [ 25M]  1-4 初入职场 - 快速成为合格的Ai 视觉工程师.mp4
│   ├── [ 68M]  1-5 小白上道 - 面试中论项目履历的重要性.mp4
│   ├── [ 31M]  1-6 锦囊相送 - 非HR 技术高管面试更注重什么.mp4
│   ├── [ 25M]  1-7 跳槽必知 - 如何让Ai 技术猎头更加关注你.mp4
│   ├── [ 53M]  1-8 加薪升职 - 高端CV 岗如何做足面试准备.mp4
│   └── [ 48M]  1-9 技能量化 - 常见职级模型解读.mp4
├── 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.mp4
│   ├── [ 57M]  2-10 大数据时代的AI图像处理框架 - TensorFlow.mp4
│   ├── [ 14M]  2-11 用Keras.applications提取图像特征.mp4
│   ├── [ 40M]  2-12 用Keras构建神经网络.mp4
│   ├── [ 54M]  2-13 拓展知识：OpenCV开源图像数据处理工具.mp4
│   ├── [ 23M]  2-14 本章必会知识点与难点精析.mp4
│   ├── [6.8M]  2-2 计算机视觉与图像处理的关系.mp4
│   ├── [ 42M]  2-3 计算机视觉处理的基本任务.mp4
│   ├── [ 39M]  2-4 Ai视觉处理的应用.mp4
│   ├── [ 72M]  2-5 图像的特征（1）.mp4
│   ├── [ 33M]  2-6 图像的特征（2）.mp4
│   ├── [ 78M]  2-7 图像的特征（3）.mp4
│   ├── [ 18M]  2-8 图像的特征（4）.mp4
│   └── [ 58M]  2-9 Pillow处理图像数据.mp4
├── 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.mp4
│   ├── [ 20M]  3-10 Ai模型的评估与保存.mp4
│   ├── [ 21M]  3-11 欣赏成果：图像分辨率处理效果展示的执行.mp4
│   ├── [ 27M]  3-12 培养大厂思维：尝试提高Ai模型的性能.mp4
│   ├── [ 28M]  3-13 拓展知识：OpenCV人脸检测.mp4
│   ├── [ 27M]  3-14 本章必会知识点与难点精析.mp4
│   ├── [ 67M]  3-2 Ai图像处理模型学习的流程.mp4
│   ├── [ 96M]  3-3 第一个Ai视觉处理项目的准备工作.mp4
│   ├── [ 45M]  3-4 流程第一步：图像数据的获取_下载.mp4
│   ├── [ 23M]  3-5 进一步处理图像-使用Pillow和NumPy.mp4
│   ├── [ 50M]  3-6 流程第二步：建立Ai视觉处理模型.mp4
│   ├── [ 52M]  3-7 流程第三步：嵌入神经网络（CNN）的工作.mp4
│   ├── [ 11M]  3-8 将模型PC机部署并启动与运行.mp4
│   └── [ 61M]  3-9 流程第四步：AI模型学习结果显示.mp4
├── 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.mp4
│   ├── [ 44M]  4-2 神经网络的升级版本-卷积神经网络（CNN）.mp4
│   ├── [ 17M]  4-3 CNN的基本结构.mp4
│   ├── [ 60M]  4-4 用二维滤波器检测图像特征.mp4
│   ├── [ 22M]  4-5 将缩减的图像零填充恢复图像的尺寸.mp4
│   ├── [ 33M]  4-6 案例：基于TensorFlow的滤波器编程实践01.mp4
│   ├── [182M]  4-7 案例：基于TensorFlow的滤波器编程实践02.mp4
│   ├── [250M]  4-8 案例：基于keras风格的Fashion-MNIST编程实战.mp4
│   └── [ 19M]  4-9 本章必会知识点与难点精析.mp4
├── 第5章 CNN增强图像分辨率项目： 实战精讲/
│   ├── [7.0M]  5-1 本章概览.mp4
│   ├── [ 46M]  5-10 AdamOptimizer优化算法参数的设定.mp4
│   ├── [ 26M]  5-11 项目Python代码模块设计方案.mp4
│   ├── [ 26M]  5-12 数据预处理模块设计与Python代码实战.mp4
│   ├── [ 68M]  5-13 模型构建与Python代码实战.mp4
│   ├── [122M]  5-14 模型训练过程与Python代码实战.mp4
│   ├── [ 99M]  5-15 模型评价与Python代码实战.mp4
│   ├── [122M]  5-16 结果可视化与Python代码实战.mp4
│   ├── [ 17M]  5-17 模型的保存与Python代码实战.mp4
│   ├── [ 21M]  5-18 阶段结果验收与评估.mp4
│   ├── [209M]  5-19 ImagesDataGenerator处理模糊-清晰图像数据集实战精讲.mp4
│   ├── [191M]  5-2 图像超分辨率模型【更多it资源 www.666php.com】.mp4
│   ├── [ 12M]  5-20 梯度消失问题策略.mp4
│   ├── [ 89M]  5-21 激活函数详解-01双曲正切函数.mp4
│   ├── [ 60M]  5-22 激活函数详解-02ReLU函数.mp4
│   ├── [ 58M]  5-23 激活函数详解-03Leaky ReLU函数.mp4
│   ├── [104M]  5-24 激活函数详解-04swish函数.mp4
│   ├── [ 44M]  5-25 本章必会知识点与难点精析.mp4
│   ├── [ 31M]  5-3 建立第一个图像超分辨率模型.mp4
│   ├── [ 90M]  5-4 超分辨率模型Python代码实现.mp4
│   ├── [146M]  5-5 图像预处理.mp4
│   ├── [117M]  5-6 制作高低分辨率图像数据-1.mp4
│   ├── [ 61M]  5-7 制作高低分辨率图像数据-2.mp4
│   ├── [113M]  5-8 制作高低分辨率图像数据-3.mp4
│   └── [ 20M]  5-9 选择误差函数策略.mp4
├── 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.mp4
│   ├── [168M]  6-10 读书少年卡通图像画质增强实战.mp4
│   ├── [ 28M]  6-11 本章必会知识点与难点精析.mp4
│   ├── [151M]  6-2 融合业务与再次深入把控卷积原理.mp4
│   ├── [ 49M]  6-3 问题分析与激活函数调整策略.mp4
│   ├── [ 23M]  6-4 提升画质质量-尝试不断更换模型.mp4
│   ├── [ 43M]  6-5 调整epoch平衡模型的拟合情况.mp4
│   ├── [ 87M]  6-6 建立画质质量评估指标-PSNR.mp4
│   ├── [ 16M]  6-7 尝试支持彩色图像画质.mp4
│   ├── [ 60M]  6-8 建立画质质量评估指标-SSIM.mp4
│   └── [142M]  6-9 提升画质质量-跳跃连接结构模型.mp4
└── 第7章 研发优质产品： 持续打磨产品核心功能/
├── [3.9M]  7-1 本章概览【更多it资源 www.666php.com】.mp4
├── [ 12M]  7-10 学习率设定策略05-Adadelta.mp4
├── [ 44M]  7-11 学习率设定策略06-Adam.mp4
├── [ 26M]  7-12 学习率设定策略07-AMSGrad.mp4
├── [ 36M]  7-13 Batch Normalization提高模型训练速度.mp4
├── [ 91M]  7-14 2023年玉兔幸福年-图像增强实战纪念版.mp4
├── [ 22M]  7-15 本章必会知识点与难点精析.mp4
├── [ 41M]  7-2 模型权重初始值设定策略.mp4
├── [ 22M]  7-3 过拟合问题低层剖析.mp4
├── [ 20M]  7-4 模型Dropout层防止过拟合策略.mp4
├── [ 72M]  7-5 引入Early Stopping机制应对突发情况.mp4
├── [ 63M]  7-6 学习率设定策略01-momentum.mp4
├── [ 28M]  7-7 学习率设定策略02-Nesterov.mp4
├── [ 19M]  7-8 学习率设定策略03-Adagrad.mp4
└── [ 23M]  7-9 学习率设定策略04-RMSprop.mp4
└── 资料代码/