TensorFlow+CNN实战(AI图像处理)，计算机视觉+落地应用，带你踏上时代风口

📁 第1阶段 AI职场你能走多远 走近AI视觉工程师的世界
  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
  1-2本阶段概览0121_ev.mp4
  1-3Ai职场的蛋糕定律0755_ev.mp4
  1-4初入职场-快速成为合格的Ai视觉工程师1201_ev.mp4
  1-5小白上道-面试中论项目履历的重要性0958_ev.mp4
  1-6锦囊相送-非HR技术高管面试更注重什么0854_ev.mp4
  1-7跳槽必知-如何让Ai技术猎头更加关注你0611_ev.mp4
  1-8加薪升职-高端CV岗如何做足面试准备1123_ev.mp4
  1-9技能量化-常见职级模型解读0738_ev.mp4
  1-10简历点评-应届生_工作经验型案例1100_ev.mp4
  1-11Ai知识图谱1123_ev.mp4
  1-12金玉良言-课程知识脉络与学习建议0557_ev.mp4
📁 第2阶段 AI视觉处理预备知识 必知概念、工具与基本操作
  2-1本阶段概览0051_ev.vep
  2-2计算机视觉与图像处理的关系0157_ev.vep
  2-3计算机视觉处理的基本任务0621_ev.vep
  2-4Ai视觉处理的应用0834_ev.vep
  2-5图像的特征10825_ev.vep
  2-6图像的特征20613_ev.vep
  2-7图像的特征30924_ev.vep
  2-8图像的特征40522_ev.vep
  2-9Pillow处理图像数据1241_ev.vep
  2-10大数据时代的AI图像处理框架-TensorFlow1214_ev.vep
  2-11用Kerasapplications提取图像特征0331_ev.vep
  2-12用Keras构建神经网络0958_ev.vep
  2-13拓展知识OpenCV开源图像数据处理工具0442_ev.vep
  2-14本阶段必会知识点与难点精析0547_ev.vep
📁 第3阶段 感悟AI视觉的精妙构思 完成第一个AI视觉项目
  3-1本阶段概览0240_ev.mp4
  3-2Ai图像处理模型学习的流程0924_ev.mp4
  3-3第一个Ai视觉处理项目的准备工作1314_ev.mp4
  3-4流程第一步图像数据的获取_下载0800_ev.mp4
  3-5进一步处理图像-使用Pillow和NumPy0512_ev.mp4
  3-6流程第二步建立Ai视觉处理模型0816_ev.mp4
  3-7流程第三步嵌入神经网络CNN的工作0607_ev.mp4
  3-8将模型PC机部署并启动与运行0121_ev.mp4
  3-9流程第四步AI模型学习结果显示0802_ev.mp4
  3-10Ai模型的评估与保存0513_ev.mp4
  3-11欣赏成果图像分辨率处理效果展示的执行0336_ev.mp4
  3-12培养大厂思维尝试提高Ai模型的性能0756_ev.mp4
  3-13拓展知识OpenCV人脸检测0317_ev.mp4
  3-14本阶段必会知识点与难点精析0524_ev.mp4
📁 第4阶段 Ai视觉工程师进阶 驾驭卷积神经网络模型
  4-1本阶段概览0229_ev.mp4
  4-2神经网络的升级版本-卷积神经网络CNN0538_ev.mp4
  4-3CNN的基本结构0345_ev.mp4
  4-4用二维滤波器检测图像特征1131_ev.mp4
  4-5将缩减的图像零填充恢复图像的尺寸0317_ev.mp4
  4-6案例基于TensorFlow的滤波器编程实践010354_ev.mp4
  4-7案例基于TensorFlow的滤波器编程实践022738_ev.mp4
  4-8案例基于keras风格的Fashion-MNIST编程实战3221_ev.mp4
  4-9本阶段必会知识点与难点精析0315_ev.mp4
📁 第5阶段 CNN增强图像分辨率项目： 实战精讲
📁 第6阶段 项目优化实战： 项目Leader的内功心法
📁 第7阶段 研发优质产品： 持续打磨产品核心功能
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