深度学习比机器学习要难，目前大家深度学习入门，部分同学是跟沐神的动手学习深度学习，还有部分同学就是看李宏毅老师的深度学习入门教程近期datawhale对李宏毅老师的教程进行了更加详细的解释和改编，让更多同学都能轻松看懂和学会深度学习深度学习入门不难，可以直接抄作业，按照下面的教程计划来就行。

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学。更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给一起检测的图像作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，视图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。目前，非常火的VR、AR，3D处理等方向，都是计算机视觉的一部分。计算机视觉的应用无人驾驶无人安

CVPR 2025论文投稿量达13,008篇，同比增长13%，三大热点方向凸显：1）基于多视角与传感器的3D技术，受NeRF和Gaussian Splatting推动；2）图像与视频合成，支持多模态AI发展；3）多模态学习及视觉语言推理，成为最大投稿类别。会议录用率仅22%，强调研究质量优先。CVPR作为领域重要平台，平等展示各类机构成果，推动计算机视觉与AI技术向更智能、交互式方向发展。

如果你真的想学习人工智能，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！

卷积神经网络（CNN）是一种在计算机视觉领域取得显著成就的深度学习模型，其设计灵感来源于生物视觉系统，旨在模拟人类视觉处理过程。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等多个领域都有重要应用。文章首先介绍了图像在计算机中的表示方式，包括灰度图和RGB颜色模型，然后解释了为何需要学习CNN，特别是其实现平移不变性的能力。接着，文章详细阐述了卷积操作的基本概念，包括卷积核、步长、填充值等，并说明了卷积神经

计算机视觉相关算法研发，包括但不限于人脸、图像、视频、文字等方向的视觉技术，如图像分类、图像分割,图像合成、目标跟踪、目标检测、图像检索、自然场景文本检测与识别、工业检测、视频分析、模型加速、模型压缩等;1.具备丰富的视频图像处理和分析、机器学习/深度学习等相关领域的研究和实践经验，动手能力强，能熟练运用caffe/pytorch/mxnet/tensorflow等深度学习工具之一解决问题;面对论

计算机视觉是人工智能的重要分支，致力于让计算机“看懂”图像和视频内容。人类83%的信息通过视觉获取，因此计算机视觉对人工智能发展至关重要。文章从计算机视觉的重要性、定义、基本原理、典型任务（如图像分类、目标检测等）、日常应用（人脸识别、车牌识别等）以及当前挑战（算法精度、开发成本等）六个方面进行介绍。随着技术发展，计算机视觉将在5G时代迎来更广阔的应用前景。

2025年被广泛视为人工智能（AI）应用爆发的关键年，AI将如同电力般渗透到日常生活的各个领域，从智能助手到跨平台应用，极大地提升生活便利性。然而，自学AI大模型存在诸多挑战，包括学习资源质量参差不齐、缺乏及时指导、低估AI发展速度及影响等。因此，选择结构化、支持充足的正规教育路径显得尤为重要。例如，咕泡人工智能的全栈课程提供了从基础到高级的完整学习路线，适合各类职场人士，通过高质量教学和实践项目

本文介绍了计算机视觉领域的六大核心技术：图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割、实例分割和影像重建。图像分类包含基于色彩、纹理、形状和空间关系等技术；目标检测采用Faster R-CNN、YOLO等模型；目标跟踪运用相关滤波和深度学习算法；语义分割使用FCN、U-Net等模型；实例分割结合目标检测与语义分割；影像重建采用插值、统计建模和深度学习方法。这些技术在智能制造、医疗诊断、自动驾驶等领域具有

卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像处理和计算机视觉的核心模型，由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核提取图像特征，池化层减少特征数量，全连接层用于最终的任务学习。CNN通过反向传播算法训练，参数较少，适合处理图像数据。卷积运算涉及卷积核大小、步长和零填充等参数，通常使用奇数维度的卷积核。池化层通过最大池化或平均池化降低维度，提高计算速度和模型鲁棒性。全连接层将特征图扁平化后进行模