人工精选AI人工智能项目就业班
值不值得学：先搞清楚它解决什么问题 这份资料围绕人工智能里的计算机视觉与机器学习展开，核心解决的是“理论看懂了，但拿到真实图片或视频数据不知道怎么处理”的断层问题。很多上班族想转行做算法相关岗位，往往卡在数学公式和工程落地之间：知道点线性代数，却写不出可运行的图像处理脚本；看过神经网络概念，却没跑通
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值不值得学：先搞清楚它解决什么问题
这份资料围绕人工智能里的计算机视觉与机器学习展开，核心解决的是“理论看懂了，但拿到真实图片或视频数据不知道怎么处理”的断层问题。很多上班族想转行做算法相关岗位，往往卡在数学公式和工程落地之间：知道点线性代数，却写不出可运行的图像处理脚本；看过神经网络概念，却没跑通过一次完整的特征提取。这套内容把数学基础、OpenCV操作、图像滤波和深度学习串在一起，属于偏工程实战的体系课，不是纯科普。如果你目前做的是传统软件开发、测试或非技术岗，想往AI方向靠但缺乏完整项目手感，它值得花时间看；但如果你指望学完立刻拿到所谓高薪保障，那不现实，关键还是看你自己能不能把代码跑通并改造。
适合什么基础，建议先看哪几块
它适合有一定Python语法基础、能看懂简单函数和循环的人，不需要你是数学专业，但要对矩阵和向量有基本概念，否则第三部分和最小二乘法那段会比较吃力。如果你完全没写过代码，建议先补基础再看，否则跟着抄都会卡在环境配置上。拿到资料后，建议先看开学典礼和计算机视觉简介两份文档，快速了解整体范围；接着直接进入图像和视频那块，配合OpenCV算法解析的PPT过一遍，因为这部分最容易上手操作，能让你快速建立正反馈。数学基础那节不要硬啃，遇到看不懂的公式先标记，等后面写代码遇到具体场景再回查，比如最小二乘法和RANSAC的脚本就是很好的对照材料，先跑代码看输出，再反推公式含义，比干看推导有效得多。
学完能独立做什么，资料怎么配合练习
跟着走完核心内容后，你应该能独立完成几件事：用OpenCV读取并处理图像和视频，对带噪声的图片做滤波去噪，理解特征匹配里RANSAC和最小二乘法的实际用途，并且能看懂简单神经网络的基本结构。这些能力组合起来，足够你处理一些初级的视觉任务，比如图像预处理、基础特征提取、简单缺陷检测的原型验证。资料配合练习的方式很关键：每一周的内容都配有PPT和代码文件，不要只看文档，正确节奏是先花二十分钟过PPT理解概念，然后打开对应的Python脚本实际运行，拿资料里自带的测试图片做实验，改参数看结果变化。比如图像滤波那块，自己动手把不同滤波器应用到噪声图上，对比效果差异，这个过程比看十遍PPT都管用。代码文件建议自己重新敲一遍而不是直接运行，遇到报错先自己查，这样学完才算是真正消化，而不是收藏了一堆文件夹。
第一周 · 第七周 · 第三周 · 第九周 · 第二周 · 第五周 · 第八周 · 第六周 · 第十一周 · 第十三周 · 第十二周 · 第十五周 · 第十六周
课程目录
* 第一周/
* PPT/
* 【01】开学典礼.pdf
* 【02】计算机视觉简介.pdf
* 【03】机器学习涉及的数学基础.pdf
* 录播/
* 【1.1】开学典礼
* 【1.2】初探人工智能
* 【1.3】计算机视觉
* 【1.4】数学基础
* 预习/
* 【04】图像和视频.pdf
* 第七周/
* PPT/
* 【12】图像滤波器.pdf
* 【13】OpenCV算法解析.pdf
* 【14】深度学习与神经网络.pdf
* 代码/
* Hash.py
* lenna.png
* lenna_noise.png
* ransac.py
* 噪声.py
* 最小二乘法/
* Least squares.py
* train_data.csv
* 椒盐噪声.py
* 高斯噪声.py
* 第七周.txt
* 视频/
* 【7.1】图像噪声
* 【7.2】图像滤波
* 【7.3】OpenCV
* 【7.4】神经元
* 预习
* 第三周/
* PPT/
* 【05】特征选择与特征提取.pptx
* 【06】边缘提取.pdf
* 代码/
* PCA.py
* PCA_numpy.py
* PCA_sklearn.py
* canny.py
* canny_track.py
* laplace.py
* sobel_laplace_canny.py
* 视频/
* 【3.1】特征选择
* 【3.2】特征提取
* 【3.3】特征提取之PCA
* 【3.4】边缘提取&Canny算法
* 预习/
* 【07】相机模型.pdf
* 【08】图像聚类算法.pdf
* 第九周/
* PPT/
* 【16】从零开始训练网络.pdf
* 【17】深度学习开源框架.pdf
* 代码/
* NeuralNetWork_从零开始/
* NeuralNetWork.py
* NeuralNetWork_init.py
* NeuralNetWork_init_detail.py
* NeuralNetWork_run_detail.py
* NeuralNetWork_train_detail.py
* dataset/
* mnist_test.csv
* mnist_train.csv
* my_own_2.png
* my_own_3.png
* my_own_4.png
* my_own_5.png
* my_own_6.png
* my_own_image.png
* my_own_noisy_6.png
* 画图.py
* keras.py
* pytorch
* tf.py
* 视频/
* 【9.1】keras实现神经网络
* 【9.2】从零开始实现神经网络
* 【9.3】深度学习开源框架
* 【9.4】tensoflow&pytorch
* 预习/
* 【18】卷积神经网络.pdf
* 第二周/
* PPT/
* 【04】图像和视频.pdf
* 代码/
* Histogram Equalization.py
* bilinear interpolation.py
* histogram.py
* lenna.png
* nearest interp.py
* sobel.py
* test_image_gray.py
* 录播/
* 【2.1】图像和视频
* 【2.2】上采样和下采样
* 【2.3】直方图均衡化
* 【2.4】滤波和卷积
* 预习/
* 【05】特征选择与特征提取.pdf
* 第五周/
* PPT/
* 【09】坐标变换与视觉测量.pdf
* 代码/
* spectral_cluster.py
* 密度聚类.py
* 层次聚类.py
* 视频/
* 【5.1】层次聚类&谱聚类
* 【5.2】左右手坐标系
* 【5.3】旋转矩阵
* 【5.4】欧拉角
* 预习/
* 【10】三维计算机视觉.pdf
* 第八周/
* PPT/
* 【14】深度学习与神经网络.pdf
* 【15】推理和训练.pdf
* 代码/
* 标准化.py
* 视频/
* 【8.1】深度学习
* 【8.2】推理和训练
* 【8.3】推理和训练
* 【8.4】手算训练示例
* 预习
* 第六周/
* PPT/
* 【10】三维计算机视觉.pdf
* 【11】点云模型.pdf
* 代码/
* SIFT_关键点.py
* SIFT_特征匹配.py
* iphone1.png
* iphone2.png
* 视频/
* 【6.1】立体视觉
* 【6.2】高斯金字塔
* 【6.3】SIFT
* 【6.4】点云&三维重建
* 预习/
* 【12】图像滤波器.pdf
* 【13】OpenCV算法解析.pdf
* 第十一周/
* PPT/
* 【19】图像识别.pdf
* googlenet.pdf
* 代码/
* inceptionV3_tf/
* elephant.jpg
* inceptionV3.py
* inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
* mobilenet/
* elephant.jpg
* mobilenet.py
* mobilenet_1_0_224_tf.h5
* resnet50_keras/
* bike.jpg
* elephant.jpg
* resnet50.py
* resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
* 视频/
* 【11.1】resnet
* 【11.2】inceptionV1
* 【11.3】InceptionV3
* 【11.4】Mobilenet&神经网络设计技巧
* 预习/
* 【20】物体检测.pdf
* 第十三周/
* PPT/
* 【20】物体检测.pdf
* 【21】人脸检测.pdf
* 【22】图像分割.pdf
* 代码/
* mtcnn-keras-master/
* mtcnn-keras-master/
* README.md
* __pycache__/
* mtcnn.cpython-37.pyc
* utils.cpython-37.pyc
* detect.py
* img/
* out.jpg
* test1.jpg
* timg.jpg
* model_data/
* onet.h5
* pnet.h5
* rnet.h5
* mtcnn.py
* utils.py
* yolo3-tensorflow-master/
* __pycache__/
* config.cpython-36.pyc
* config.cpython-37.pyc
* dataReader.cpython-36.pyc
* utils.cpython-36.pyc
* utils.cpython-37.pyc
* yolo_predict.cpython-36.pyc
* yolo_predict.cpython-37.pyc
* config.py
* detect.py
* font/
* FiraMono-Medium.otf
* SIL Open Font License.txt
* gen_anchors.py
* img/
* img2.jpg
* img.jpg
* result1.jpg
* logs
* model/
* __pycache__/
* yolo3_model.cpython-36.pyc
* yolo3_model.cpython-37.pyc
* yolo3_model.py
* model_data/
* coco_classes.txt
* darknet53.weights
* voc_classes.txt
* yolo_anchors.txt
* yolov3.weights
* predict.sh
* utils.py
* yolo_predict.py
* 视频/
* 【13.2】人脸检测mtcnn
* 【13.3】图像分割-deconv&fpn
* 【13上】yolo/
* 1
* 2
* 3
* 4
* 5
* 6
* 7
* 8
* 9
* 10
* 11
* 第十二周/
* PPT/
* 【20】物体检测.pdf
* 代码/
* VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
* faster-rcnn-keras-master.rar
* 视频/
* 【12.1】目标检测
* 【12.2】目标检测2
* 【12.3】faster-rcnn
* 【12.3】faster-rcnn2
* 第十五周/
* PPT/
* 【25】句法分析&词向量.pdf
* 【26】NLP常见场景--情感分析.pdf
* 【27】循环神经网络.pdf
* 代码/
* poems-generator-master/
* README.md
* __pycache__/
* utils.cpython-37.pyc
* logs/
* README.md
* loss4.419-val_loss4.009.h5
* poem_keras.py
* poetry.txt
* predict.py
* utils.py
* 视频/
* 【15.1】词性标注&句法分析
* 【15.2】词向量
* 【15.3】情感分析&RNN
* 【15.4】LSTM
* 第十六周/
* PPT/
* 【28】transformer-bert.pdf
* 【29】生成模型.pdf
* 【30】就业指导.pdf
* transformer.pdf
* 代码/
* transformer-tf/
* transformer.py
* 生成对抗网络/
* GAN_minist.py
* images
* 视频/
* 【16.1】transformer
* 【16.2】transformer&bert
* 【16.3】生成模型
* 【16.4】就业指导
* 第十周/
* PPT/
* 【18】卷积神经网络.pdf
* 【19】图像识别.pdf
* VGG.pdf
* 代码/
* AlexNet-Keras.rar
* Cifar.rar
* VGG16-tf.rar
* 视频/
* 【10.1】卷积神经网络
* 【10.2】cifar实例
* 【10.3】Alexnet
* 【10.4】图像识别&VGG
* 第十四周/
* PPT/
* 【22】图像分割.pdf
* 【23】自然语言处理.pdf
* 【24】中文分词.pdf
* 代码/
* jieba-master.rar
* mask-rcnn-keras-master.rar
* 视频/
* 【14.1】maskrcnn
* 【14.2】自然语言处理
* 【14.3】中文分词
* 【14.4】HMM模型
* 第四周/
* PPT/
* 【07】相机模型.pdf
* 【08】图像聚类算法.pdf
* 代码/
* K-Means.py
* K-Means_RGB.py
* K-Means_athlete.py
* lenna.png
* photo1.jpg
* warpMatrix.py
* 透视变换.py
* 视频/
* 【4.1】相机模型
* 【4.2】镜头畸变
* 【4.3】透视变换
* 【4.4】图像聚类-Kmeans
* 预习/
* 【09】坐标变换与视觉测量.pdf
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