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TensorFlow+CNN实战AI图像处理,入行计算机视觉

热门计算机视觉技术+落地应用,带你踏上时代风口

TensorFlow+CNN实战AI图像处理,轻松入行计算机视觉

上新特惠
¥268.00
原价¥299.00
难度 初级 时长 13小时 学习人数 20 综合评分 10.00

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!

金色麦穗
讲师

首席数字官

课程预览

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课程目标

大幅提升计算机视觉及图像处理相关能力,迈出人工智能视觉工程师的第一步!

完整掌握
图像处理相关技术体系
掌握深度学习建模、图像处理的基本
原理和清晰的技术体系,掌握在工程
上如何搭建与实现一个完整的计算机
视觉处理系统。
深度提升
计算机视觉岗位技能
提升图像处理领域的实际工作能力,
包括编码、建模、调优等,结合业务
场景分析与解决问题,从而提升计算
机视觉处理方向的岗位能力。
获得一套
解决问题的方法思路
掌握图像特征提取的方法、图像特征分析
的方法与思路,掌握超分辨率技术与人工
智能技术相互结合的前沿业界图像处理解
决方案,从而高效解决实际遇到的问题。
课程亮点

随着AI发展愈发成熟,计算机视觉的热度也越来越高,现在入场时机正好!

遵循认知曲线,循序渐进的模块安排
只有听得懂的课,才能最终转化为你的知识

简明扼要地完成项目必要
知识的掌握,直接站在技
术层面讲实现方法。

图像分类/定位/检测/

   分割四大基本任务

图像恢复技术概念与原理

颜色特征/纹理特征/形状

   特征/Haar-like特征

keras API

Anaconda科学平台

从大量的数据中获取先验
知识,然后在此基础上才
能展开图像的恢复工作。

Pillow图像处理第三方工具

NumPy

Ai建模

Ai模型评估、保存、备份

运用卷积神经网络处理超分
辨率图像,将分割、卷积处
理后的图像进行重构。

TensorFlow框架

卷积神经网络

图像超分辨率模型

提高模型的健壮性、不断
调整关键函数、优化模型
相关的各个参数。

damOptimizer优化算法

Pillow图像处理第三方工具

scikit-image

图像重构设计

通过建立画质质量评估指
标体系、提升模型性能、
完善需求等,最终成为一
个可以交付的完整项目。

卷积运算

激活函数

模型评估及优化

画质质量评估指标-

   PSNR+SSIM

Batch Normalization

拒绝单调的理论堆砌,通过丰富的手绘插图及原理图,让你理解更加轻松

立足业务视角,通过完整的计算机视觉项目实操
不仅掌握技术,更掌握实际应用!

课程大纲
第1章 AI职场你能走多远: 走近AI视觉工程师的世界
本章分享了初、中、高三个级别的A I视觉工程师职业发展过程中必知的一些金玉良言。重点阐述了如何快速从一个小白到成为真正AI视觉工程师所必须经历的过程。最后对整个课程的知识脉络做一个宏观的介绍以及如何学好本门课程的学习建议。
第2章 AI视觉处理预备知识: 必知概念、工具与基本操作
本章介绍了计算机视觉的基本任务、图像的基本特征、图像数据处理工具Pillow及深度学习框架(TensorFlow)等预备知识。帮助学员掌握与AI视觉开发相关最低限度的技能储备,包括:如何从图像特征的视角理解AI视觉处理、如何对图像进行处理、如何搭建基本的神经网络模型等。
第3章 感悟AI视觉的精妙构思: 完成第一个AI视觉项目
本章展示了如何运用之前学过的预备知识来搭建一个AI视觉项目,让学员从工程的视角感性的理解项目开发的全过程。具体包括如何按照机器学习流程来准备图像、数据预处理、建模、学习、预测与评估。本章实践的核心目的:这些必备技能未来可以顺利地应用于实际开发。
第4章 Ai视觉工程师进阶: 驾驭卷积神经网络模型
本章介绍了卷积神经网络,带领学员们攻克AI视觉开发中最难啃的壁垒。本章用大量的笔墨来阐述卷积神经网络的灵魂“滤波器”。具体包括CNN的工作原理描述、滤波器提取特征的过程分析,最后通过Python代码实战来完成滤波器提取图像特征的任务。
第5章 CNN增强图像分辨率项目: 实战精讲
从本章开始为大家介绍一个完整的CNN图像增强项目。站在大厂实际开发的视角,从数据预处理、模型设计、学习、评估等机器学习流程维度,以及需求分析、架构设计、核心功能模块实现等软件工程维度展开讲解,手把手带领学员编写每一行Python程序代码。
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实用电子文档
部分简单内容以图文形式呈现,与视频
相配合,既保障学习效果,又提高了学
习效率。
适合人群
对计算机视觉技术感兴趣的同学,都能有所收获。
技术储备
熟悉Python基础
对人工智能有基本的了解
环境参数
Python 3.7
Anaconda 3
TensorFlow 2.0
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