课程收益：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学。本课程包括：计算机视觉简介、环境准备(python, ipython)、图像分类问题简介、kNN分类器、线性分类器、模型选择、反向传播算法和神经网络简介、卷积神经网络、图像OCR技术的回顾、进展及应用前景、物体定位检测、循环神经网络、图像切割、视频算法
课程目标：掌握：计算机视觉简介、环境准备(python, ipython)、图像分类问题简介、kNN分类器、线性分类器、模型选择、反向传播算法和神经网络简介、卷积神经网络、图像OCR技术的回顾、进展及应用前景、物体定位检测、循环神经网络、图像切割、视频算法。
课程章节：
讲师介绍：某AI学院创始人，人工智能培训讲师，专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目，专注于机器学习与计算机视觉领域，长期参与无人驾驶汽车项目，专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪，善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的最新算法。