TensorFlow+CNN实战AI图像处理 -

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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
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！
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。
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
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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