TensorFlow+CNN实战AI图像处理，轻松入行计算机视觉（完结7章）
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分享一套AI图像处理的视频教程——《TensorFlow+CNN实战AI图像处理，轻松入行计算机视觉》，2023年2月完结新课，一共7章，提供源码+课件下载！

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！

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！
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！
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

AI图像处理与传统图像处理各自有何优劣

传统图像处理方法:特征提取主要依赖人工设计的特征提取器，需要有专业知识及复杂的调参过程，同时每个方法都是针对具体应用，泛化能力及鲁棒性较差。传统图像算法能解决某些特定场景的、可人工定义、设计、理解的图像任务。特定场景效果好，但普遍泛化性只弱，可解释性更强，性能一般更好，但调参依赖专业知识和经验。目前在某些极端低算力场景、特定海量处理场景仍有一定应用价值。

深度学习方法:主要基于数据驱动进行特征提取，根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示，其对数据集的表达更高效和准确，所提取的抽象特征鲁棒性更强，泛化能力更好，并且可以是端到端的。缺点是样本集影响较大，算力要求较高。深度学习能够解决更多高级的、语义级别的、只能抽象描述的图像识别、检测、风格、创造性的问题。优点是效果优异、泛化更好、可端到端训练、无需复杂调参，仍外干蓬勃发展的时期;但算力、数据消耗大，可解释性目前很弱。

综上所述，深度学习方法逐渐成为主流，传统方法依然有用武之地。