🚀 AI 项目：计算机视觉课程指南

欢迎来到「AI 项目」系列的计算机视觉课程页面！在这里，我们将探索图像识别、目标检测和视频分析等前沿技术，帮助你从零构建视觉智能系统。👀

📚 课程亮点

• 基础理论：涵盖卷积神经网络（CNN）、图像处理算法等核心知识
• 实战项目：包含手写数字识别、人脸识别、物体检测等完整案例
• 工具链：深度整合 TensorFlow、PyTorch 和 OpenCV 开发框架
• 进阶方向：提供 GAN 生成对抗网络、姿态估计等扩展模块

🧭 学习路径规划

1. 入门阶段

• 安装环境：pip install tensorflow opencv-python
• 案例实操：点击查看「图像分类入门」教程 📁
• 📌 提示：建议从经典 MNIST 数据集开始实践

2. 进阶阶段

• 深度学习模型：ResNet、YOLO 等架构解析
• 项目实战：「行人检测系统」开发指南 🧑‍💻
• 📌 提示：可尝试使用预训练模型进行迁移学习

3. 创新阶段

• 自定义数据集构建
• 模型优化与部署方案
• 📌 扩展阅读：计算机视觉论文精选 推荐学习

📸 技术图鉴

📚 推荐学习

1. 《计算机视觉：算法与应用》 - 详细教材解析
2. CV 领域最新论文动态 📰
3. 经典模型实现代码仓库 📦

本课程已通过阿里云安全审核，所有内容均符合中国网络安全法规。如需技术咨询，请访问AI 项目社区 🌐