课程介绍 ¶
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计算机视觉的历史 ¶
计算机视觉的发展，可以分为以下几个阶段
- 视觉表征（1970s）
- 通过边缘检测进行识别（1980s）
- 认知和神经科学逐步发展，视觉技术开始应用（人脸识别，物体检测 ...
） （1995） - 人类开始更深入地训练神经网络，深度学习技术逐渐成熟（2000s)
- CNN(LeCun)，ImageNet，AlexNet...
- 深度学习用于计算机视觉的各个应用领域（2012 至今）
课程总览 ¶
预修要求 ¶
- 精通 Python 和 NumPy
- 微积分，线性代数，概率论等数学知识
- 机器学习基础