人工智能AI进阶 人工智能课件 课外拓展10阶段十 CV基础+项目更新.rar 17.4GB 课外拓展09阶段九 阶段五NLP基础补充视频.rar 542.9MB 课外拓展08阶段八 阶段四深度学习基础补充视频.rar 531.7MB 课外拓展07阶段七 阶段三 机器学习更新.rar 3.1GB 课外拓展06阶段六 阶段二 Python高级更新.rar 8.6GB 课外拓展05阶段五 阶段一 python基础更新.rar 6.5GB 课外拓展04阶段四 入学第一课.rar 0.0MB 课外拓展03阶段三 赠送-文本摘要项目.rar 4.2GB 课外拓展02阶段二 赠送-人脸支付.rar 2.9GB 课外拓展01阶段一 HR面试技巧.rar 619.3MB 主学习路线07阶段七 人工智能面试强化赠送.rar 5.3GB 主学习路线06阶段六 人工智能项目实战.rar 22.7GB 主学习路线05阶段五 NLP自然语言处理.rar 10.2GB 主学习路线04阶段四 计算机视觉与图像处理.rar 10.6GB 主学 ### 人工智能AI进阶课程概览 #### 一、课程背景及目标 本课程旨在为学员提供一个系统性的人工智能（AI）学习路径，帮助学员掌握从基础到进阶的各项关键技术，包括但不限于Python编程、机器学习、深度学习、计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）等领域。通过丰富的理论知识讲解与实践项目操作相结合的方式，让学员能够将所学应用于实际工作中。 #### 二、课程结构与内容概述 **1. 主学习路线** - **主学习路线07阶段七：人工智能面试强化** - 内容规模：5.3GB - 内容概述：针对求职者设计的一套全面复习材料，涵盖AI领域的面试题型、答题技巧及常见问题解析等，帮助学员提高面试成功率。 - **主学习路线06阶段六：人工智能项目实战** - 内容规模：22.7GB - 内容概述：一系列真实世界中的AI项目案例分析与实践，覆盖多个应用场景和技术领域，如推荐系统、自动驾驶等。 - **主学习路线05阶段五：NLP自然语言处理** - 内容规模：10.2GB - 内容概述：深入探讨NLP技术的基础原理及其在聊天机器人、情感分析等场景中的应用。 - **主学习路线04阶段四：计算机视觉与图像处理** - 内容规模：10.6GB - 内容概述：聚焦于CV领域的核心技术与算法，包括图像识别、目标检测、图像分割等内容，并结合实例进行讲解。 **2. 课外拓展资料** - **课外拓展09阶段九：阶段五NLP基础补充视频** - 内容规模：542.9MB - 内容概述：作为对主学习路线中NLP部分的补充，这些视频提供了更深层次的技术细节介绍。 - **课外拓展08阶段八：阶段四深度学习基础补充视频** - 内容规模：531.7MB - 内容概述：深化对深度学习的理解，涵盖了神经网络的基本概念以及如何构建和优化深度学习模型的方法。 - **课外拓展07阶段七：阶段三机器学习更新** - 内容规模：3.1GB - 内容概述：最新的机器学习教程，包括监督学习、无监督学习等多种学习方法的最新进展。 - **课外拓展06阶段六：阶段二Python高级更新** - 内容规模：8.6GB - 内容概述：Python编程语言高级用法的集合，包括面向对象编程、高级数据结构、异步编程等内容。 - **课外拓展05阶段五：阶段一python基础更新** - 内容规模：6.5GB - 内容概述：适合初学者的Python基础教程，介绍了变量、数据类型、控制结构等基础知识。 - **课外拓展04阶段四：入学第一课** - 内容规模：0.0MB - 内容概述：简短的介绍性课程，帮助学员快速了解整个学习路径的结构和规划。 - **课外拓展03阶段三：赠送-文本摘要项目** - 内容规模：4.2GB - 内容概述：一个完整的文本摘要项目案例，涉及文本预处理、特征提取、模型训练等多个环节。 - **课外拓展02阶段二：赠送-人脸支付** - 内容规模：2.9GB - 内容概述：基于计算机视觉技术的人脸识别和支付系统开发教程，包括硬件选型、软件实现等方面。 - **课外拓展01阶段一：HR面试技巧** - 内容规模：619.3MB - 内容概述：专为技术岗位求职者准备的面试技巧指南，包括简历撰写、面试流程、沟通技巧等内容。 #### 三、总结 通过上述详细的课程结构与内容介绍，可以看出该课程体系覆盖了人工智能领域的各个方面，既注重基础知识的培养，又强调实践技能的提升。无论是对于想要进入AI行业的新人还是希望进一步提升技能的专业人士来说，都是一个非常有价值的学习资源。

项目描述请参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/116572729 通过使用图像形心和质心计算某种皮肤细胞图像形心的例子理解图像形心和质心的应用方法。 项目可直接运行~

C#机器视觉图像处理技术总结C#机器视觉图像处理技术总结C#机器视觉图像处理技术总结C#机器视觉图像处理技术总结C#机器视觉图像处理技术总结C#机器视觉图像处理技术总结C#机器视觉图像处理技术总结C#机器视觉图像处理技术总结C#机器视觉图像处理技术总结

在研究JPEG压缩编码对图像数据压缩的基本原理的基础上，设计了JPEG图像压缩算法程序实现流程，利用 Python语言对程序进行了编写，并实现了对压缩质量进行控制，验证了JPEG压缩编码对图像数据压缩的可行性。

HED算法用到的数据集

python版opencv的函数库，包含所有的函数。中文翻译版本，toturial教程，官方手册，大牛精心翻译，自学必备.

计算机视觉中的多视图几何，中文版，旨在根据若干福世界景物的图像求得对真实世界景物结构的理解．

人工智能-计算机视觉领域的经典实验 基于Python+OpenCV，实现了图像特征点匹配、全景图像的拼接与融合

针对人工检测编织袋缺陷的正确率低与效率较低的问题,提出一种高效的在线检测编织袋缺陷方法。该方法在线采集编织袋图像并进行图像处理,消除干扰项,准确检测编织袋的缺陷。使用均值滤波器、灰度开闭操作对图像进行预处理,消除图像中干扰缺陷检测的黑白条纹与灰度不均匀,降低噪声。使用差分图像二值化对图像进行背景分割,提取出孔洞缺陷、拉丝缺陷,以及过大的丝线缝隙、褶皱和黑色物。同时,进行开闭运算处理,将断裂的缺陷连接起来并消除过大的丝线缝隙,避免小缺陷的漏检。利用特征提取与缺陷检测消除褶皱和黑色物的干扰,检测出孔洞和拉丝缺陷。实验结果表明,500个试样检测的平均正确检测率达到97.20%,检测效率为720 m/h,检测结果正确率高,效率高。

基于matlab实现各种复杂图像处理技术：绝对误差和算法（SAD）找图像异同、频域滤波和空域滤波进行图像去噪、均值滤波去噪、维纳滤波器进行图像复原、sobel算子进行边缘检测、Hough变化进行图像校正，包含完整算法程序及图像处理结果